• 一个轻巧的基于 rust 的 mcp client
• 一个基于MCP(Model Context Protocol)协议的命令行AI工具，提供流式聊天交互和工具调用功能。
• 支持 NapCat 连接 QQ

English Version.

• ✨ 实时流式聊天响应
• ✨ 支持MCP工具调用和推理过程显示
• ✨ 可配置的MCP服务器连接
• ✨ 基于Rust构建，高性能且可靠
• ✨ 支持命令行交互式界面
• ✨ 作为服务端与 NapCat 连接响应 QQ @对话

Agent CLI 内置了以下内部工具，可直接在聊天中使用：

这些工具在程序启动时自动启用，无需额外配置。

1. 确保已安装Rust

2. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/your-repo/agent-cli.git

3. 编译项目（NapCat 默认不编译，需要加上参数 --features napcat）：

   cd agent-cli
   cargo build --release

4. 二进制文件位于target/release/agent-cli

5. 将 config_temp.json 改名为 config.json，填入你在 deepseek 官网注册的 api_key，确保你的本地有 config.json、log4rs.yaml 两个文件 如果你需要使用 napcat，运行的时候加上参数 --napcat，然后将 napcat_temp.toml 改名为 napcat.toml，它将只处理配置中的 target_qq 发送的信息

基本聊天交互：

agent-cli -p "您的问题或指令"

配置文件位于config.json，具体配置参考 config_temp.json 文件

• --promp 用户输入，不填则进入命令行交互 UI 模式
• --stream 是否流式，默认为 true
• --use_tool 是否使用工具，默认为 true
• --wait 等待模式，默认为 false。当为 true 时，程序会在循环中处理标准输入，每次对话不保存上下文
• --remote 启动远程WebSocket服务器，指定监听地址（如 127.0.0.1:8080）

Agent CLI 提供了 Remote 模块，允许外部应用程序通过 WebSocket 协议与 AI 模型进行交互。该模块支持多种输入类型和配置选项，方便集成到其他系统中。

1. 启动远程服务器：

   agent-cli --remote 127.0.0.1:8080

2. 客户端连接示例（Python）：

   import asyncio
   import websockets
   import json
   
   async def send_request(request_data):
       async with websockets.connect('ws://127.0.0.1:8080') as websocket:
           request_json = json.dumps(request_data)
           await websocket.send(request_json)
           response_data = await websocket.recv()
           return json.loads(response_data)
   
   # 发送请求
   response = asyncio.run(send_request({
       "request_id": "test_001",
       "input": {"Text": "你好"},
       "stream": False,
       "use_tools": True
   }))
   print(response)

完整的通讯协议文档请参考：docs/remote_protocol.md

文档内容包括：

• 完整的协议规范
• 所有消息格式定义
• 多种输入类型支持（文本、图像、文件、指令等）
• 配置选项说明
• 使用示例
• 客户端实现指南（Python、JavaScript等）
• 错误处理和性能建议

• 多种输入类型：支持文本、图像（base64）、文件、结构化指令
• 流式响应：支持实时流式输出
• 工具调用：可配置是否使用MCP工具
• 配置覆盖：支持请求级别的配置自定义
• Token统计：返回详细的token使用情况

• Web应用后端：作为AI服务提供者
• 桌面应用：集成AI功能
• 自动化脚本：批量处理任务
• 监控系统：智能告警分析
• 教育工具：智能辅导系统

cargo build

cargo test

或直接双击运行“运行Target.bat”

在 log4rs.yaml 中设置日志等级、输出

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