MCP聊天机器人

安装依赖 (将自动触发 postinstall 编译 node-pty 与生成 prisma-client)

pnpm install

#### 3. 启动与守护运行 (包含自动数据库初始化与自愈)
项目内部集成了**数据库自动侦测与自愈机制**。启动时，应用会**自动检测 Schema 变更并同步数据库结构**，无需您手动运行任何数据库迁移命令。

2. 安装并更新任何可能新增的 npm 依赖包

pnpm install

🚀 极速部署指南

在开始部署前，请确保您的服务器满足以下基础环境要求： Node.js：>= 20.19.0 (推荐 v22.x 长期支持版) 包管理工具：推荐安装 pnpm >= 9.0.0 * 系统环境：Linux 最佳 (如 Ubuntu 20.04+)，以完美支持 node-pty 原生编译。

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方案 A：Docker Compose 部署 (推荐)

这是最快捷、隔离性最好的生产部署方式。

#### 1. 编写 docker-compose.yml

version: '3.8'

services:
  miochat-backend:
    image: miofcip/miochat:latest
    container_name: mio-chat-backend
    restart: always
    ports:
      - "3000:3000"
    volumes:
      - ./data/output:/www/fake_mio/servers/mio-chat-backend/output
      - ./data/plugins:/www/fake_mio/servers/mio-chat-backend/plugins
      - ./data/config:/www/fake_mio/servers/mio-chat-backend/config
    environment:
      - NODE_ENV=production
      - PORT=3000

#### 2. 一键运行与查看日志 ```bash

方案 B：本地/生产 PM2 部署 (源码编译)

如果您希望利用物理机的真实环境，让 Agent 拥有更完整的系统执行能力，源码部署是最佳选择。

#### 1. 极速克隆仓库 > 💡 构建提示：在服务器克隆时，强烈建议使用 --depth 1 进行浅克隆，以节省带宽和磁盘空间。

git clone --depth 1 https://github.com/Pretend-to/mio-chat-backend.git
cd mio-chat-backend

#### 2. 安装依赖并自动生成 Prisma 客户端 ```bash

安装 pnpm (如未安装)

npm install -g pnpm

全局安装 PM2 (如未安装)

npm install -g pm2

1. Docker 容器平滑更新 (如果您使用方案 A)

```bash

2. 重新启动服务 (Docker 会自动销毁旧容器并拉起新容器，实现秒级热更新)

docker compose up -d

启动容器

docker compose up -d

使用预置配置启动应用

pnpm start

若需监控、重启或排查：

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2. 源码构建更新 (如果您使用方案 B)

当您在服务器上采用 Git 源码和 PM2 运行项目时，请执行以下命令链： ```bash

3. PM2 平滑热重载 (应用启动时，app.js 将全自动完成数据库 Schema 检测与热升级)

pm2 reload mio-chat-backend ```

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🔒 Nginx 反向代理配置最佳实践

在生产环境部署时，建议在前端挂载 Nginx 代理，并正确开启 WebSocket (Socket.IO) 和 Server-Sent Events (SSE) 流式响应支持。以下是经过实战验证的 Nginx 配置模板：

server {
    listen 80;
    server_name ai.yourdomain.com;

    # 强制跳转 HTTPS (可选，推荐)
    # return 301 https://$host$request_uri;
}

server {
    listen 443 ssl http2;
    server_name ai.yourdomain.com;

    # SSL 证书配置 (可选)
    # ssl_certificate /path/to/fullchain.pem;
    # ssl_certificate_key /path/to/privkey.pem;

    client_max_body_size 100M; # 保证大文件断点续传不被拦截

    # 1. 后端 API 反向代理
    location / {
        proxy_pass http://127.0.0.1:3000;
        
        # 基础 Proxy 头
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;

        # 核心：支持 Server-Sent Events (SSE) 流式传输，避免 Nginx 缓存缓冲
        proxy_http_version 1.1;
        proxy_set_header Connection "";
        proxy_buffering off;
        proxy_cache off;
        chunked_transfer_encoding on;
        
        # 超时时间调整
        proxy_read_timeout 600s;
        proxy_send_timeout 600s;
    }

    # 2. Socket.IO WebSocket 专用反向代理
    location /socket.io/ {
        proxy_pass http://127.0.0.1:3000/socket.io/;
        
        # 核心：支持 WebSocket 升级协议
        proxy_http_version 1.1;
        proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
        proxy_set_header Connection "upgrade";
        
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;

        # 读写超时设置
        proxy_read_timeout 86400s;
        proxy_send_timeout 86400s;
    }
}

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2. ⚙️ 三位一体扩展架构：Skills + MCP + Plugins

Agent 需要高自由度的工具和针对特定场景的“专家经验指南”。Mio-Chat 提供了三层扩展底座： Skills (专家经验包)：采用非入侵式声明。系统扫描 SKILL.md 的 YAML 元数据，并自动装载至全局 <skill_registry>。当 Agent 识别到当前问题进入了某个专长领域时，会主动调用 Skill 工具即时、按需加载完整的专家操作指南、代码模版与最佳实践，极大地提高了复杂、垂直任务的生成精度。 MCP (Model Context Protocol)：原生支持 Anthropic 的 MCP 协议标准。允许 Agent 以毫秒级、跨语言、跨容器地接入互联网上庞大的开源 MCP 工具。 * Plugins (运行时热拔插工具链)：支持运行时自适应扫描与加载。最核心的是，Agent 可以通过 file-editor 插件在 /plugins 目录下实时用 JavaScript 自写新工具并平滑热重载，实现真正的“代码级自我自主演进（Self-Evolution）”。