LangBot/README_CN.md at d22fa82d7caeebf32d4456499b169da03e9e3cf2

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Files

T

Junyan Chin e9dd584792 feat: MCP server + in-repo skills (agent-friendly platform) (#2269 )

* 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.

2026-06-20 15:14:47 +08:00

11 KiB

Raw Blame History

生产级 AI 即时通信机器人开发平台。

快速构建、调试和部署 AI 机器人到微信、QQ、飞书、Slack、Discord、Telegram 等平台。

English / 简体中文 / 繁體中文 / 日本語 / Español / Français / 한국어 / Русский / Tiếng Việt

官网｜特性｜文档｜ API ｜ Cloud ｜扩展市场｜路线图

LangBot 是一个开源的生产级平台，用于构建 AI 驱动的即时通信机器人。它将大语言模型（LLM）连接到各种聊天平台，帮助你创建能够对话、执行任务、并集成到现有工作流程中的智能 Agent。

核心能力

AI 对话与 Agent — 多轮对话、工具调用、多模态、流式输出。自带 RAG（知识库），深度集成 Dify、Coze、n8n、Langflow、Deerflow、Weknora等 LLMOps 平台。
全平台支持 — 一套代码，覆盖 QQ、微信、企业微信、飞书、钉钉、Discord、Telegram、Slack、LINE、KOOK 等平台。
生产就绪 — 访问控制、限速、敏感词过滤、全面监控与异常处理，已被多家企业采用。
插件生态 — 数百个插件，跨进程的事件驱动架构，组件扩展，适配 MCP 协议。
Web 管理面板 — 通过浏览器直观地配置、管理和监控机器人，无需手动编辑配置文件。
多流水线架构 — 不同机器人用于不同场景，具备全面的监控和异常处理能力。

快速开始

☁️ LangBot Cloud（推荐）

LangBot Cloud — 免部署，开箱即用。

一键启动

uvx langbot

需要安装 uv。访问 http://localhost:5300 即可使用。

Docker Compose

git clone https://github.com/langbot-app/LangBot
cd LangBot/docker
docker compose up -d

一键云部署

更多方式： Docker · 手动部署 · 宝塔面板 · Kubernetes

支持的平台

平台	状态	备注
QQ	✅	个人号、官方机器人（频道、私聊、群聊）
微信	✅	个人微信、微信公众号
企业微信	✅	应用消息、对外客服、智能机器人
飞书	✅	官方
钉钉	✅	官方
Satori	✅
Discord	✅	官方
Telegram	✅	官方
Slack	✅	官方
LINE	✅	官方
KOOK	✅	官方
Email	✅	只 Matrix、Satori
Matrix	✅	支持多种桥接平台，如 Signal、WhatsApp、Messenger、iMessage、Mattermost、Google Chat、IRC、XMPP、Zulip 等

支持的大模型与集成

提供商	类型	状态
OpenAI	LLM	✅
Anthropic	LLM	✅
DeepSeek	LLM	✅
Google Gemini	LLM	✅
xAI	LLM	✅
Moonshot	LLM	✅
智谱AI	LLM	✅
Ollama	本地 LLM	✅
LM Studio	本地 LLM	✅
Dify	LLMOps	✅
MCP	协议	✅
SiliconFlow	聚合平台	✅
阿里云百炼	聚合平台	✅
火山方舟	聚合平台	✅
ModelScope	聚合平台	✅
GiteeAI	聚合平台	✅
胜算云	GPU 平台	✅
优云智算	GPU 平台	✅
PPIO	GPU 平台	✅
接口 AI	聚合平台	✅
302.AI	聚合平台	✅
小马算力	聚合平台	✅
百宝箱Tbox	智能体平台	✅
七牛云Qiniu	聚合平台	✅

→ 查看完整集成列表

TTS（语音合成）

平台/模型	备注
FishAudio	插件
海豚 AI	插件
AzureTTS	插件

文生图

平台/模型	备注
阿里云百炼	插件

为什么选择 LangBot？

使用场景	LangBot 如何帮助
客户服务	将 AI Agent 部署到微信/企微/钉钉/飞书，基于知识库自动回答用户问题
内部工具	将 n8n/Dify 工作流接入企微/钉钉，实现业务流程自动化
社群运营	在 QQ/Discord 群中使用 AI 驱动的内容审核与智能互动
多平台触达	一个机器人，覆盖所有平台。通过统一面板集中管理

在线演示

立即体验： https://demo.langbot.dev/

邮箱：demo@langbot.app
密码：langbot123456

注意：公开演示环境，请不要在其中填入任何敏感信息。

为 AI Agent 而生 🤖

LangBot 从设计上就对 Agent 友好 —— 你的编码 Agent（Claude Code、Codex、Copilot、Cursor 等）可以一等公民般地操作、扩展和部署 LangBot：

MCP Server —— LangBot 内置 Model Context Protocol 端点 /mcp，与 HTTP API 对齐，Agent 可编程式管理机器人、流水线、插件和模型。使用同一套 API Key 鉴权（可在 config.yaml 配置全局 Key，或使用用户 Key），无需登录流程。在 Web 面板的 API 与 MCP 标签页中配置。
仓库内 Skills —— skills/ 目录是使用 LangBot 的唯一事实来源：插件开发、核心开发、端到端测试、部署，以及操作 LangBot / LangBot Space MCP Server。把 Agent 指向这个目录，它就知道如何动手。
AGENTS.md —— 每个仓库都提供 AGENTS.md（软链到 CLAUDE.md），描述架构、规范，以及「API 变更必须同步更新 MCP Server 和 skills」的约定。
llms.txt —— 面向 LLM 的机器可读项目上下文已发布在官网。

云端 / 市场： LangBot Space 同样开放 MCP Server，Agent 可搜索和查看插件 / MCP / Skill 市场，使用 Personal Access Token 鉴权。

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感谢所有贡献者对 LangBot 的帮助：

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