mirror of
https://github.com/langbot-app/LangBot.git
synced 2026-06-20 12:34:21 +00:00
Junyan Chin
e9dd584792
* feat(api): support global API key from config.yaml (api.global_api_key) Accept a config-defined global API key anywhere a web-UI key is accepted (X-API-Key / Bearer), with no login session and no DB record. Useful for automated deployments and AI agents (HTTP API + MCP). Defaults to empty (disabled); does not require the lbk_ prefix. - templates/config.yaml: add api.global_api_key with security notes - service/apikey.py: verify_api_key checks global key first (constant-time) - docs/API_KEY_AUTH.md: document the global key + security guidance - tests: cover global-key match, prefix-free, fallback-to-db, disabled * feat(mcp): expose LangBot management as an MCP server at /mcp Add an MCP (Model Context Protocol) server so external AI agents can manage a LangBot instance. Reuses the same API-key auth as the HTTP API (including the config.yaml global API key). - pkg/api/mcp/server.py: FastMCP server wrapping the service layer; 21 curated tools across system/bots/pipelines/models/knowledge/mcp-servers/skills - pkg/api/mcp/mount.py: ASGI dispatcher fronting Quart; authenticates /mcp requests with an API key, runs the streamable-HTTP session manager lifespan - controller/main.py: serve the wrapped ASGI app via hypercorn (was run_task) - web: new 'MCP' tab in the API integration dialog showing endpoint, auth, and client config; i18n for 8 locales - tests/manual/mcp_smoke.py: e2e check (401 unauth, list tools, call tools) Tool surface is intentionally curated (not all ~25 route groups) to keep the agent surface small, safe, and maintainable. Extend deliberately. * feat(skills): add in-repo skills/ as the single source of truth Migrate the agent skills + QA/e2e test harness from the (now archived) langbot-app/langbot-skills repo into LangBot/skills/, and add four new skills. Migrated: - langbot-plugin-dev, langbot-testing (e2e), langbot-env-setup, langbot-skills-maintenance, langbot-eba-adapter-dev - the bin/lbs CLI (src/, test/, scripts/, schemas/, qa-agent-docs/) New: - langbot-dev core backend + web development - langbot-deploy Docker/K8s deployment + config.yaml + global API key - langbot-mcp-ops operating the LangBot MCP server (/mcp) - langbot-space-ops operating the Space marketplace MCP server - src/cli.ts repoRoot(): recognize the skills assets root (skills.index.json + bin/lbs) so the CLI works when nested inside the LangBot repo - README.md: unified skill catalog; skills.index.json regenerated Parity with source verified: bin/lbs validate + node test suite match the source repo (only the uncommitted .lbpkg build-artifact fixture differs). * docs(agents): document agent-facing surfaces + API/MCP/skills sync rule * docs(readme): add 'Built for AI Agents' section across all locales Highlight MCP server, in-repo skills (single source of truth), AGENTS.md sync rule, and llms.txt. Cross-link LangBot Space MCP marketplace. * style(mcp): fix ruff format + prettier lint in MCP server and API panel * style(web): prettier format MCP i18n locale entries * docs(skills): note MCP instance control in dev/testing skills All development-guidance skills now point to the LangBot instance MCP server (/mcp) and the Space marketplace MCP server, reusing API keys.
11 KiB
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Plateforme de niveau production pour construire des bots de messagerie instantanée avec agents IA.
Créez, déboguez et déployez rapidement des bots IA sur Slack, Discord, Telegram, WeChat et plus.
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Accueil ｜ Fonctionnalités ｜ Documentation ｜ API ｜ Marché des Plugins ｜ Feuille de Route
Qu'est-ce que LangBot ?
LangBot est une plateforme open-source de niveau production pour créer des bots de messagerie instantanée alimentés par l'IA. Elle connecte les grands modèles de langage (LLMs) à n'importe quelle plateforme de chat, vous permettant de créer des agents intelligents capables de converser, d'exécuter des tâches et de s'intégrer à vos workflows existants.
Capacités Clés
- Conversations IA & Agents — Dialogues multi-tours, appels d'outils, support multimodal, sortie en streaming. RAG (base de connaissances) intégré avec intégration profonde de Dify, Coze, n8n, Langflow, Deerflow, Weknora.
- Support Universel des Plateformes de MI — Un seul code pour Discord, Telegram, Slack, LINE, QQ, WeChat, WeCom, Lark, DingTalk, KOOK.
- Prêt pour la Production — Contrôle d'accès, limitation de débit, filtrage de mots sensibles, surveillance complète et gestion des exceptions. Approuvé par les entreprises.
- Écosystème de Plugins — Des centaines de plugins, architecture événementielle, extensions de composants, et support du protocole MCP.
- Panneau de Gestion Web — Configurez, gérez et surveillez vos bots via une interface navigateur intuitive. Aucune édition de YAML requise.
- Architecture Multi-Pipeline — Différents bots pour différents scénarios, avec surveillance complète et gestion des exceptions.
→ En savoir plus sur toutes les fonctionnalités
📍 Guides pratiques : déployer un bot IA multiplateforme en 5 minutes, connecter DeepSeek à WeChat, Discord et Telegram, exécuter un Dify Agent dans Discord, Telegram et Slack et créer un chatbot avec n8n.
Démarrage Rapide
☁️ LangBot Cloud (Recommandé)
LangBot Cloud — Sans déploiement, prêt à utiliser.
Lancement en une ligne
uvx langbot
Nécessite uv. Visitez http://localhost:5300 — c'est prêt.
Docker Compose
git clone https://github.com/langbot-app/LangBot
cd LangBot/docker
docker compose up -d
Déploiement Cloud en un Clic
Plus d'options : Docker · Manuel · BTPanel · Kubernetes
Plateformes Supportées
| Plateforme | Statut | Notes |
|---|---|---|
| Discord | ✅ | Officiel |
| Telegram | ✅ | Officiel |
| Slack | ✅ | Officiel |
| LINE | ✅ | Officiel |
| ✅ | Personnel & API Officielle (Canal, DM, Groupe) | |
| WeCom | ✅ | WeChat Entreprise, CS Externe, AI Bot |
| ✅ | Personnel & Compte Officiel | |
| Lark | ✅ | Officiel |
| DingTalk | ✅ | Officiel |
| KOOK | ✅ | Officiel |
| Satori | ✅ | |
| ✅ | Matrix, Satori | |
| Matrix | ✅ | Prend en charge plusieurs plateformes via ponts, comme Signal, WhatsApp, Messenger, iMessage, Mattermost, Google Chat, IRC, XMPP, Zulip, etc. |
LLMs et Intégrations Supportés
| Fournisseur | Type | Statut |
|---|---|---|
| OpenAI | LLM | ✅ |
| Anthropic | LLM | ✅ |
| DeepSeek | LLM | ✅ |
| Google Gemini | LLM | ✅ |
| xAI | LLM | ✅ |
| Moonshot | LLM | ✅ |
| Zhipu AI | LLM | ✅ |
| Ollama | LLM Local | ✅ |
| LM Studio | LLM Local | ✅ |
| Dify | LLMOps | ✅ |
| MCP | Protocole | ✅ |
| SiliconFlow | Passerelle | ✅ |
| Aliyun Bailian | Passerelle | ✅ |
| Volc Engine Ark | Passerelle | ✅ |
| ModelScope | Passerelle | ✅ |
| GiteeAI | Passerelle | ✅ |
| 接口 AI | Passerelle | ✅ |
| 302.AI | Passerelle | ✅ |
| CompShare | Plateforme GPU | ✅ |
| PPIO | Plateforme GPU | ✅ |
| ShengSuanYun | Plateforme GPU | ✅ |
| Qiniu | Passerelle | ✅ |
→ Voir toutes les intégrations
Pourquoi LangBot ?
| Cas d'Usage | Comment LangBot Aide |
|---|---|
| Support Client | Déployez des agents IA sur Slack/Discord/Telegram qui répondent aux questions en utilisant votre base de connaissances |
| Outils Internes | Connectez les workflows n8n/Dify à WeCom/DingTalk pour automatiser vos processus métier |
| Gestion de Communauté | Modérez les groupes QQ/Discord avec un filtrage de contenu et des interactions alimentés par l'IA |
| Présence Multi-plateforme | Un seul bot, toutes les plateformes. Gérez tout depuis un tableau de bord unique |
Démo en Ligne
Essayez maintenant : https://demo.langbot.dev/
- Email :
demo@langbot.app - Mot de passe :
langbot123456
Note : Environnement de démonstration public. Ne saisissez pas d'informations sensibles.
Conçu pour les agents IA 🤖
LangBot est agent-friendly par conception —— vos agents de codage (Claude Code, Codex, Copilot, Cursor, …) peuvent exploiter, étendre et déployer LangBot avec un support de premier ordre :
- Serveur MCP —— LangBot expose un endpoint Model Context Protocol intégré sur
/mcp, reflétant l'API HTTP pour qu'un agent gère bots, pipelines, plugins et modèles de façon programmatique. Authentifiez-vous avec la même clé API (définissez une clé globale dansconfig.yamlou utilisez une clé par utilisateur) —— sans flux de connexion. Configurez-le dans l'onglet API & MCP du panneau web. - Skills dans le dépôt —— Le répertoire
skills/est la source unique de vérité pour travailler avec LangBot : développement de plugins, développement du cœur, tests de bout en bout, déploiement et exploitation des serveurs MCP de LangBot / LangBot Space. Pointez votre agent vers ce répertoire et il saura construire. - AGENTS.md —— Chaque dépôt fournit un
AGENTS.md(lien symbolique versCLAUDE.md) décrivant l'architecture, les conventions et la règle selon laquelle les changements d'API doivent garder le serveur MCP et les skills synchronisés. llms.txt—— Le contexte projet lisible par machine pour les LLM est publié sur le site web.
Cloud / Marketplace : LangBot Space expose également un serveur MCP pour que les agents recherchent et inspectent le marketplace de plugins / MCP / skills, authentifiés avec un Personal Access Token.
Communauté
Historique des Stars
Contributeurs
Merci à tous les contributeurs qui ont aidé à améliorer LangBot :