Agent 任务台

自托管的通用 Agent 系统。浏览器或微信发来任务，服务端调度模型、调用工具，在独立工作目录里生成文件并回传结果。

它不是聊天壳子：每个会话对应一个真实的 Linux 工作目录，模型可以读写文件、执行命令、抓网页、操作 SQLite、调用技能和 MCP 服务；命令在隔离容器中运行，文件可以直接下载或生成公网临时链接。

面向个人或小团队自用，单实例部署。
模型层兼容任何 OpenAI /chat/completions 接口。
前端是免构建的移动优先 H5，HTTPS 下可安装为 PWA。

能力

能力	说明
任务会话	每个会话一个独立目录 `tasks/<会话 id>/`，历史、文件、模型绑定都随会话保存
模型池	多平台、每平台多 key、每平台多模型；key 共享并发，不独占、不排队
工具调用	文件读写编辑、目录列举、复制、命令执行、网页抓取、SQLite、定时任务、技能、长期记忆等 14 个内置工具
隔离执行	`terminal` 和技能在 `agent-executor` 容器中运行，只看到当前会话目录，根文件系统只读
大文件交付	文件面板上传/下载/打包 zip；外部服务取图走带过期时间的公网短链
上下文管理	手动压缩、按 token 阈值提示压缩、历史重放自动裁剪、会话标题自动生成
回合中投递	运行中发的消息先进输入框上方的待发送条幅：默认等本轮结束自动发出；可「干预」（当前工具跑完就插话）或「立即发送」（终止本轮并立刻发）。队列在服务端，关页面不丢
定时任务	每会话最多一个 cron 任务；触发前清空模型可见历史，按计划执行并推送结果
微信接入	扫码绑定个人微信，文本/图片/视频/文件进入同一套会话与命令体系
语音输入	输入框为空时发送键变麦克风：点一下进入语音模式，输入框位置变成「按住说话」，松开即转写并直接发送；发送键位置变键盘按钮可切回打字。套壳 App 走原生录音（http 页面也能用），浏览器走 MediaRecorder（需 HTTPS）；识别在 `mcp_asr`，不经过模型、不消耗 token
长期记忆	会话收口时生成第一人称工作日记；微信新会话注入最近几条，`recall` 可检索全部
用户画像	记录称谓、行业、偏好，会话创建时冻结注入，跨会话生效
技能	目录式技能（`SKILL.md` + `run.py`/`run.sh`），可在设置页管理
MCP	启动时发现 MCP 服务的工具；仓库内自带 `web_search` / `image_task` / `video_task` 三个
多用户	登录账号、管理员角色、按用户隔离的会话列表与画像

快速开始

前置条件

Linux 服务器，Docker 与 Docker Compose v2。
至少一个 OpenAI 兼容模型平台的 API Key。
一个可用端口，默认 8090。

Debian 12 裸机可以先跑 scripts/init_host.sh（幂等，可重复执行，也可单独拷到服务器上跑）：它会配好 Swap、Docker、国内镜像加速与基础 shell 环境；REGION=oversea 切海外源。跑完会打印后续的 init.sh 与部署步骤。

1. 初始化（只做部署接线）

在仓库根目录执行：

./scripts/init.sh

它只做三件事，幂等，随便重跑：

生成 .env 里的 EXECUTOR_TOKEN / WXBOT_TOKEN / AUTH_SECRET（已有值原样复用，重跑不会掉登录态，也不会换掉 executor 的 token）。
探测公网 IP 并写成 PUBLIC_BASE_URL（外部服务靠它回取会话文件，图生视频需要）。知道地址就直接给：
```
PUBLIC_IP=1.2.3.4 ./scripts/init.sh
```
确保 config.yml 存在：不存在时才创建，内容只有初始管理员 admin / admin。已有文件绝不改写。

脚本不再生成模型平台 / MCP / 语音这些配置——它们全部在前端「设置」里完成，写的就是同一个 config.yml。所以重跑脚本永远不会清掉你配好的东西（旧版脚本会覆盖，这是本次的行为变化）。

想换初始管理员：仅在首次创建时生效，AUTH_USER=me AUTH_PASSWORD='强密码' ./scripts/init.sh。
config.yml 被 Docker 误建成了空目录（源文件缺失时才会这样）：脚本会自动删掉并重建；目录非空则报错让你手工处理。

没有 config.yml 也能启动：platforms 为空、auth 为空即“无模型 + 不启用登录”，登录后从设置页补齐即可（保存后点「重启服务」生效）。

2. 启动

# 迁移：把旧版根目录的 config.yml 原样留着即可，init.sh 不会动它
docker compose up -d --build
docker compose logs -f agent-core

看到 Agent server listening on 8090 即启动完成。

首次启动还会运行一次性的 agent-executor-init，把技能依赖安装到 ./skills/deps，随后自动退出，属正常现象。

3. 访问与首次配置

浏览器打开：

http://<服务器 IP>:<AGENT_PORT>

首次用 admin / admin 登录（登录后立刻在「设置 → 账户」改密码）。默认端口 8090，可用 .env 的 AGENT_PORT 修改。

登录后去「设置」补齐三块，保存后点页面顶部的「重启服务」：

设置页	配什么
模型	平台地址 + API Key + 模型 id（`extra_params` / `thinking_params` / profile 等在「高级」里）
MCP	`image_task` / `video_task` / `asr` 需上游 key；`web_search` 免费，地址 `http://mcp_web_search:3000/`
用户	其余账号、角色、默认模型；改密码在「账户」

对外只需要放行 core 这一个端口。agent-executor、wxbot 和 MCP 服务都只在 Docker 内网，不映射到宿主机。

4. 同栈 MCP 服务

初始 config.yml 不包含任何 MCP 服务。设置页「MCP」会把四个同栈服务作为内置服务卡片列出来，点卡片 → 填表 → 保存即可（url 与 header 名由 app/server/presets.json 提供，不用记）。 web_search 免费、无需 key；另外三个要填上游 key。手工写 YAML 的形状如下（容器不存密钥）：

mcp_servers:
  - name: web_search
    url: "http://mcp_web_search:3000/"

  # - name: image_task
  #   url: "http://mcp_image_task:3000/mcp"
  #   headers:
  #     Authorization: Bearer <upstream-api-key>
  #     X-Image-Task-Base-Url: "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4"   # 任意 OpenAI 兼容的 images 上游（生成 /images/generations、编辑 /images/edits）
  #     X-Image-Task-Model: "CogView-4"
  #   mode: skill
  # - name: video_task
  #   url: "http://mcp_video_task:3000/mcp"
  #   headers:
  #     Authorization: Bearer <zhipu-api-key>
  #   mode: skill
  # - name: asr
  #   url: "http://mcp_asr:3000/mcp"
  #   headers:
  #     Authorization: Bearer <key>           # 免鉴权的自建服务可省
  #     X-ASR-Base-Url: "https://<host>/v1"
  #     X-ASR-Model: "whisper-1"
  #   mode: skill

web_search / image_task / video_task / asr 四个容器与 core 由同一个根 docker-compose.yml 启动（与是否写进配置无关），没有先后顺序，也不占宿主机端口。工具说明、header 覆盖项与调试方式见 mcp/README.md。

ASR_URL（docker-compose.yml 里固定为 http://mcp_asr:3000）是 core 调用语音转写的基地址；把 mcp_asr 放到另一台机器时改这一行即可（那台要能接受 Authorization / X-ASR-Base-Url / X-ASR-Model 三个 header）。

语音输入（H5 输入框里说话）走的是另一条路：客户端录音 → POST /api/asr/transcribe → mcp_asr 的 /transcribe，不经过模型、不消耗 token，结果插入输入框可编辑。客户端录音契约（Android 套壳原生桥 / 浏览器 MediaRecorder）见 docs/voice-input.md；删掉 config.yml 里的 asr 段即整体关闭。

mcp_asr 自己不存任何平台密钥：上游 key / base_url / model 都由 core 从这里那段 asr.headers 随请求带进去，换平台只改 YAML（不用重建镜像、不用动 .env），也不预设任何厂商。

接入栈外的 MCP 服务：在设置页添加 url / headers，或在 config.yml 的 mcp_servers 追加一项。服务不可达时 core 只在启动日志里告警，不影响 Web 主流程，但对应工具不会下发给模型。

每个服务可用 mode 控制「工具是否下发给模型」：

`mode`	连接/发现	进 tools 数组	进技能清单	谁可以调用
`advertise`（默认）	✓	✓	✗	模型与技能
`skill`	✓	✗	✓	`skill` 工具与 `lab`
`disable`	✗	✗	✗	无人

skill 用于「能力包在技能后面」的场景：工具照常发现并注册，只是不进模型的 tools 数组，改为以技能形式暴露——{"op":"list"} 能看到它，{"op":"get","name":"<名>"} 直接返回 MCP 原始的 description + input_schema，{"op":"run","name":"<名>","args":{…}} 转发给服务。不用在 skills/ 里建目录。旧字段 enable 已废弃，mode: silent 已移除（启动会报错并提示改用 skill）。

工具发现只在启动时做一次，因此发现失败后会自动按 2s / 20s / 1min 重试 3 次（覆盖 compose 并行拉起与宿主机重启后的容器乱序）；成功后工具在下一轮请求即可用，三次都失败则需重启 core。四个 MCP 服务都配了 /health 健康检查，docker ps 可直接看状态。

使用

会话与模型

新建会话时自动绑定一个模型；不选则按平台轮转选择。
会话创建后模型绑定保持，重启、追问都不会丢。
模型被删除或禁用后，下一条消息会自动改选原平台的可用模型。
管理员可在「设置 → 用户」给某个用户锁定默认模型。
顶部「切换模型」只在该会话空闲时可用；正在输出时会拒绝换绑。

会话状态：

状态	含义
保持中	回合已结束，可以直接继续追问
活跃中	正在执行模型回合
已完成	已手动断开或空闲超时收口，仍可继续发消息
已终止	用户主动停止

文件

输入框附件、微信附件都落在 tasks/<会话 id>/。
右侧「任务文件」面板支持上传、下载、批量打包、删除、子目录浏览。
模型生成的文件与用户上传的文件在同一目录，AI 可直接继续处理。
超过 50 MB 的单文件上传会被拒绝；移动端大图上传前会在浏览器端压缩。

上下文压缩

顶部「压缩」可手动触发：模型基于完整历史生成摘要，摘要之前的消息标记为已存档，UI 仍可见，但不再发给模型。
当单回合输入 token 超过 agent.auto_compress_tokens 时，前端会弹一次确认框，询问是否压缩。
历史重放还会自动把较旧的 write_file 参数正文、fetch / read_file 回执替换为单行占位，数据库与 UI 不受影响。

定时任务

对 AI 说「每天早上九点汇总……」，它会在当前会话创建 cron 任务：

每会话最多一个任务，最小间隔 1 小时，时区固定 Asia/Shanghai。
每次触发前，会话历史整体标记为已存档，模型只看到任务提示词，等价一次全新会话。
执行结果留在会话里，同时可通过微信推送。
创建任务后，当前会话会收口为该任务的「专柜」，用户下一条消息自动进入新会话。

微信

在「设置 → 账户 → 微信绑定」生成二维码，扫码后即可单线对话：

微信消息复用同一套会话和命令层，支持 /new、/list、/switch、/delete、/rename、/models、/think、/stop、/compact、/clear、/status、/help。
回合进行中发消息＝自动干预：当前工具调用跑完就插话（同批剩余调用标记为「因你介入未执行」），不会等本轮结束，也不会打断正在执行的命令。要立刻中止用 /stop。
图片、视频、文件会落到当前会话目录；单发媒体只留痕，不唤醒 AI。
AI 最终回复会推回微信；较长回复自动分段，超长时落成 .md 文件卡片。
定时任务完成或失败也会通知微信。

长期记忆

会话空闲超过 memory.wrap_idle_ms（默认 4 小时）后，后台生成一条工作日记碎片，并归档、解绑通道。
微信新会话开场注入最近 memory.inject_max 条碎片。
AI 可用 recall 工具按关键词、日期索引、具体某天检索全部日记。
删除会话会连带删除它的日记碎片；清空会话在普通情况下也会删除，但定时任务「专柜」例外。
日记调试页：/memory.html。

配置

config.yml 只给 agent-core 读取，包含平台密钥和登录密钥。agent-executor、wxbot 不挂载、不读取它。

主要配置段：

段	作用
`platforms`	模型平台池：`name`、`url`、`type`、`models`、`keys`
`model_profiles`	prompt + 工具名单组合；模型用 `profile: <名>` 引用
`tools_deny`	全局工具黑名单，默认屏蔽元工具 `lab`
`auth`	登录账号、`secret`、有效期；留空则不启用认证
`mcp_servers`	外部 MCP 服务：`url`、`headers`、`mode`（advertise / skill / disable）、`timeout_ms`、工具名单
`public_link`	公网临时链接前缀与有效期
`agent`	温度、最大工具迭代、重试、语言、压缩阈值、空闲收口、历史裁剪
`memory`	日记注入条数、保留期、空闲收口阈值
`terminal` / `fetch`	命令超时与输出上限、抓取超时、字节数、SSRF 开关
`skills`	技能目录与单次执行超时
`upload`	前端大图压缩阈值与参数
`workspace_root` / `data_root`	任务目录与 SQLite / 调试产物目录

平台结构示例：

platforms:
  - name: bigmodel
    url: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4
    type: bigmodel          # 决定余额查询适配器
    models:
      - id: glm-5.3-flash
        vision: true
        extra_params: { reasoning_effort: "low", tool_stream: true }
        thinking_params: { reasoning_effort: "max" }
    keys:
      - api_key: "sk-..."

通用模型字段：

enable: false：模型不进池，不参与分配。
vision: false：读图时不回传像素，回执只给结构化说明（reason: no_vision）。
profile: <名>：引用 model_profiles，不配则使用默认全量 prompt 与工具。
reasoning_ack_field：需要把思考链回传给上游时填写，例如 DeepSeek 系的 reasoning_content。

日常修改配置建议使用设置页；改完需重启生效。设置页写入前会先校验，非法配置不会覆盖原文件。

环境变量

变量	作用
`AGENT_CONFIG`	core 配置文件路径，容器内固定 `/app/config.yml`
`PORT`	core 监听端口，容器内 `8090`
`EXECUTOR_URL`	`agent-executor` 地址；空则命令在 core 进程内本地执行，仅适合开发
`EXECUTOR_TOKEN`	core ↔ executor 的 Bearer token，两侧同值
`ASR_URL`	core 拼接 `/transcribe` 的基地址，compose 里固定 `http://mcp_asr:3000`（把 `mcp_asr` 放别处时改那一行）
`ASR_LOG_LEVEL`	`mcp_asr` 日志等级
`WXBOT_URL`	wxbot 地址；置空则微信功能整体关闭
`WXBOT_TOKEN`	core ↔ wxbot 的共享 token
`PUBLIC_BASE_URL`	对外的完整地址（如 `http://1.2.3.4:8090`），作为 `public_link` 的默认值；设置页填过则以设置页为准
`PREVIEW_PROXIES`	覆盖内置预览反代注册表（JSON 数组）
`EXECUTOR_LOG_LEVEL` / `WXBOT_LOG_LEVEL`	两个附属服务的日志等级

config.yml 与 .env 都含密钥，已在 .gitignore 中。不要提交，也不要挂给不需要它的容器。

内置工具

模型实际收到的工具是内置工具加 MCP 工具，再经 tools_deny 与模型 profile 过滤。

工具	用途
`read_file`	读文本或图片；大文件返回符号大纲；支持 `@<会话 id>/<路径>` 只读查看历史会话文件
`write_file`	新建或覆盖文本文件
`edit_file`	按 `old_text` / `new_text` 做精确或容错编辑
`list_directory`	单层列目录；支持 `@<会话 id>/<路径>`
`copy_path`	复制文件或目录；可从历史会话导入文件
`terminal`	执行 shell 命令；默认在会话目录，超时可终止
`fetch`	抓取 HTTP/HTTPS 并转 Markdown；带 SSRF 防护与分段续读
`mint_public_link`	为会话内文件签发短期公网链接
`skill`	技能：`op` = `list` / `get` / `run`；`name` 指技能，`args` 传参数
`db`	操作会话本地 `data.db`：`exec`、`query`、`insert`、`tables`、`schema`
`schedule`	定时任务 `get` / `list` / `create` / `update` / `delete`
`profile`	用户画像 `list` / `set` / `add` / `remove`
`recall`	长期记忆 `search` / `days` / `day`
`lab`	元工具：按名字调用任意工具，`help` 可列出全部工具；默认被全局黑名单屏蔽

跨会话路径只读：@ 形式只用于 read_file、list_directory 和 copy_path 的源路径，且只能访问同一用户自己的会话。要真正处理旧文件，先用 copy_path 导入当前会话。

技能

技能是 skills/<名字>/ 目录：

skills/my-skill/
├── SKILL.md          # 必需：描述、input_schema、可选 required / visit_url
├── run.py | run.sh   # 入口，唯一命令行参数是 JSON 字符串
├── requirements.txt  # 可选：Python 依赖
└── install.sh        # 可选：系统层安装脚本，镜像构建期执行

SKILL.md 的 description 会进入 system prompt，模型启动时就知道有哪些技能。
input_schema.required 在 op=run 前校验。
MCP 工具不用建目录：给该服务配 mode: skill，平台会自动把它暴露成技能（get 返回 MCP 原始的 input_schema，run 转发），见上文「同栈 MCP 服务」。
入口脚本以绝对路径启动；远端执行时 cwd 是会话目录，本地开发时是技能目录。相对路径参数会先按会话目录转成绝对路径。
requirements.txt 的依赖由 agent-executor-init 安装到 skills/deps；技能容器通过 PYTHONPATH 可见。
install.sh 在镜像构建期以 root 执行，用于必须落在系统层的依赖。改完需要重建 executor 镜像。
技能目录在 executor 中只读，运行期不能修改技能本身。

设置页支持创建、重命名、删除技能和在线编辑文本文件；技能列表变更后会实时刷新 system prompt 中的清单，无需重启。

安全模型

部署边界

对外只暴露 agent-core 端口。
agent-executor 使用独立的 mount / PID / IPC namespace，只 bind 当前会话目录；根文件系统只读，丢弃全部 capability 后仅保留 SYS_ADMIN。
命令容器没有独立网络 namespace，所以 executor 会拒绝来自自身容器网卡的 /exec 请求，避免 token 泄漏后被借用。
wxbot 只挂内网；微信登录凭证在 ./wxbot/data，等同微信账号权限，不要外泄。
配置文件、.env、微信凭证、任务目录、SQLite 都属于敏感数据。

认证与授权

登录使用 HMAC 签名的 HttpOnly Cookie，支持 Authorization: Basic 作为脚本 / curl 的兜底。
auth.users 留空则完全关闭认证，只适合本机或完全可信网络。
管理员接口：配置读写、用户管理、进程重启。
删除用户会连带清理其微信绑定（含 wxbot 实例与凭证）、会话（含任务目录）、画像、长期记忆与通道绑定；model_usage 的用量统计保留（与删会话一致，不清账）。
重要：系统按单租户设计。除上述管理员接口外，会话、消息、文件、技能等 API 只校验「已登录」，不按用户做资源级授权；按用户的会话列表隔离发生在前端查询层。不要把实例开放给互不信任的用户。

公网临时链接

mint_public_link 生成 22 字符随机 ID，链接形如：

http://<host>/p/<id>

只由 core 进程内的工具签发，签发前校验文件在任务目录内且 realpath 未越界。
默认 30 分钟过期，可配置 1 分钟到 24 小时。
链接可重复使用，直到过期；服务重启后全部失效。
任何人拿到链接即可匿名访问，不要对含密钥的文件签发。

HTTPS

仓库不内置 TLS 反向代理。直接 http://IP:端口 使用时：

PWA / Service Worker 不会注册。
复制按钮会回退到旧 API。
登录 Cookie 不带 Secure 标志，HTTP 下正常工作。

如果前面加 nginx 等反向代理，SSE 必须关闭缓冲：

proxy_http_version 1.1;
proxy_buffering off;
proxy_read_timeout 3600s;

公网链接前缀取 config.yml 的 public_link.base_url（设置页「服务 → 公网地址」）；没填时用 .env 的 PUBLIC_BASE_URL（init.sh 会自动探测写入）。前置了反向代理 + HTTPS 的部署，直接把它填成域名即可。

运维

数据位置

宿主机路径	容器内	内容
`./tasks/`	`/workspace/tasks`	每个会话的工作目录
`./data/`	`/workspace/data`	SQLite `.agent.db`、`prompt.txt` 调试产物
`./skills/`	`/workspace/skills`	技能与共享依赖
`./config.yml`	`/app/config.yml`	core 配置
`./wxbot/data/`	`/data`	微信登录凭证

备份至少覆盖 data/、tasks/、config.yml；需要保留微信登录态时再备份 wxbot/data/。

升级

git pull
docker compose up -d --build

数据库与任务目录都在 bind mount 中，升级不丢数据。进程重启时，执行中的回合会被打断；active 会话会归位为保持中，用户再发消息即可继续。

从旧的「agent + mcp 双仓库」部署升级：旧 mcp 容器占着 agent-mcp-net 和同名 container_name，需先停旧栈再 up 本栈，否则会报 network agent-mcp-net has active endpoints 或 container name ... is already in use。旧仓库的 down 只需执行一次：
cd /root/workspace/tools/mcp && docker compose down
cd /root/workspace/tools/agent && docker compose up -d --build
微信服务已改名为 agent-wxbot（原容器名 wxbot）。旧容器不受新 compose 管理，升级后需手动清理，否则两个实例会同时轮询同一个微信号：docker rm -f wxbot。

日志与健康检查

docker compose logs -f agent-core
docker compose logs -f agent-executor
docker compose logs -f agent-wxbot
curl -s http://127.0.0.1:8090/api/health
# {"ok":true,"service":"agent-core","api":1,"time":...,"auth_required":true}

GET /api/health 是唯一免登录接口，供运维探活，也供套壳 App 校验用户手填的服务器地址。客户端判定条件：HTTP 200 且 ok === true 且 service === 'agent-core'——不要只看状态码，填错到别的站点或反代首页同样可能回 200。地址末尾的 / 可带可不带。 auth_required 用于区分「地址对了但没登录」与「地址错了」。
core 日志等级由 config.yml 的 log_level 控制，改完重启生效。
executor / wxbot 的日志等级由各自环境变量控制，debug 会打印完整交互。
启动时会在 data/prompt.txt 写入实际下发的 system prompt 与各 profile 的工具清单，便于核对。

常见问题

现象	原因 / 处理
启动时报 `network agent-mcp-net has active endpoints`	旧的双仓库部署残留：先停旧的 mcp 仓库（`docker compose down`），再 `up` 本栈
套壳 App 填了服务器地址仍连不上	先 `curl <地址>/api/health` 看是否返回 `service:agent-core`；再查 Android 9+ 默认禁止明文 HTTP（需 `usesCleartextTraffic`）与 https 自签证书
麦克风按钮不显示	`config.yml` 的 `mcp_servers` 里没有启用的 `asr` 段 / 该段缺 `X-ASR-Base-Url`（`GET /api/asr/status` 会返回 `reason`）；或浏览器以 `http://<IP>` 访问且没有原生录音桥（非安全上下文开不了麦，见 `docs/voice-input.md`）
点麦克风提示「语音识别服务不可用」	`mcp_asr` 未起来（`docker compose logs --tail=50 mcp_asr`）；或 `config.yml` 的 `asr.headers` 缺 `X-ASR-Base-Url` / `X-ASR-Model`
`config.yml` 变成目录	启动前文件不存在，Docker 自动建了同名目录；重跑 `./scripts/init.sh` 会自动删除空目录并重建（非空目录需先备份再手工删除）
没有可用模型	`platforms` 为空或模型全部禁用；在设置页添加后重启
创建会话报「无可用模型」	模型池为空，或指定模型所在平台没有 key
技能依赖缺失	重新 `docker compose up -d --build agent-executor`；或检查 `skills/deps`
微信设置页显示未连接	wxbot 未启动，或 `WXBOT_TOKEN` 两侧不一致
图生视频拉不到参考图	`public_link.base_url` 未配置，或公网不可达
启动日志出现 `xxx 工具发现失败`	当时服务未就绪，core 会按 2s/20s/1min 重试 3 次；仍失败则重启 `agent-core`

agent/
├── app/                  agent-core：Express + SQLite + 前端静态资源
├── executor/             agent-executor：隔离命令执行与 Office 预览网关
├── wxbot/                微信 iLink 协议调制解调器
├── mcp/                  同栈 MCP 服务：web_search / image_task / video_task
├── skills/               技能目录
├── tasks/                会话工作目录（运行时生成）
├── data/                 SQLite 与调试产物（运行时生成）
├── docs/                 专题文档
├── docker-compose.yml
└── scripts/init.sh

进一步阅读：

mcp/README.md：同栈 MCP 服务（搜索 / 生图 / 生视频）。
docs/OFFICE.md：Office 文档技能与预览链路。
docs/tool-design.md：工具接口设计规范。

开发

cd app
npm install
node server/server.js

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