yincongcyincong/MuseBot

MuseBot – LLM APIで駆動されるマルチプラットフォームチャットボット

何であるか – MuseBotはオープンソースのGoアプリケーションで、Telegram、Discord、Slack、Lark/Feishu、DingTalk、Enterprise WeChat、QQ、WeChat、および汎用Web APIといったさまざまなコミュニケーションツールを、AI駆動のチャットボットに変換します。ユーザーのメッセージを、お好みの大規模言語モデル（LLM）サービス（OpenAI、DeepSeek、Gemini、OpenRouter、OrcaRouter、302.AIなど）に転送し、モデルの返信をリアルタイムでユーザーにストリーミングします。

主な機能

• LLM非依存 – 数十のテキスト生成プロバイダーをサポートし、利用可能な場合、画像生成、動画生成、音声認識サービスにも対応可能。
• ストリーミング応答 – モデルからの部分的なトークンを即座に送信し、リアルタイム感を実現。
• マルチモーダル – 画像や音声録音を送信可能。MuseBotはそれらをLLM（または別途のメディアAPI）に転送し、モデルによる解釈を返却。
• 関数コールブリッジ – 組み込みの「mcpプロトコル → 関数コール」レイヤーにより、カスタム関数をLLMに公開可能。
• スキルシステム – 平文の SKILL.md ファイルをタスクテンプレートとして読み込み、構造化されたワークフローを実現。
• RAGサポート – オプションのリトリーバル増強生成により、ローカルのSQLite/MySQLストアからコンテキストを拡張可能。
• 管理者プラットフォームとメトリクス – ボット管理用の軽量UIと、監視用のPrometheusスタイルメトリクスを提供。
• cronジョブ – 定期的なプロンプトをLLMにスケジュール（例：毎日の要約）。

対応プラットフォーム（すべてREADMEに✅として記載）

プラットフォーム	動作方法
Telegram	go-telegram-bot-api を使用。コマンド、インラインボタン、ForceReplyなどをサポート。
Discord	Discord APIを介した標準的なDiscordボット
Slack	Socket Mode / Events API と Block Kit 対応
Lark (Feishu)	画像/音声ダウンロードを処理する長時間接続SDK
DingTalk	長時間接続SDK
Enterprise WeChat	HTTPコールバックエンドポイント
QQ (OneBot)	OneBotプロトコルへのHTTPブリッジ
WeChat (公式)	HTTPコールバックエンドポイント
Web API	任意のフロントエンドから呼び出せる汎用RESTエンドポイント

導入手順

1. クローン＆ビルド

   git clone https://github.com/yincongcyincong/MuseBot.git
   cd MuseBot
   go mod tidy   # Go依存関係を取得
   

2. 設定 – 必要な環境変数を設定（少なくとも使用するプラットフォームのボットトークンとLLMトークン）。Telegram + DeepSeekの例：

   export TELEGRAM_BOT_TOKEN="<your-telegram-token>"
   export DEEPSEEK_TOKEN="<your-deepseek-api-key>"
   

   さらに、プロバイダーの切り替え（TYPE、MEDIA_TYPE）、データベースの選択（DB_TYPE/DB_CONF）、ネットワークプロキシの設定なども可能です。
3. 実行

   go run main.go -telegram_bot_token=$TELEGRAM_BOT_TOKEN -deepseek_token=$DEEPSEEK_TOKEN
   

   または、公開されたDockerイメージを使用：

   docker pull jackyin0822/musebot:latest
   docker run -d \
       -v /home/user/data:/app/data \
       -e TELEGRAM_BOT_TOKEN="$TELEGRAM_BOT_TOKEN" \
       -e DEEPSEEK_TOKEN="$DEEPSEEK_TOKEN" \
       -p 36060:36060 \
       --name musebot jackyin0822/musebot:latest
   

4. オプション機能 – IMAGE_CONF、AUDIO_CONF、関数コール、RAG、cronジョブなどを、READMEにリンクされたマーカドダウンドキュメント（static/doc/*.md）に従って有効化可能。

なぜ使うべきか

• カスタム統合コードを書かずに、チーム向けコミュニケーションツールにAIアシスタントを迅速に導入可能。
• LLMの認証情報を一元管理；環境変数を1つ変更するだけでプロバイダーを切り替え可能。
• 組み込みのスキル/RAGシステムで、独自の関数やリトリーブデータを拡張可能。
• DockerまたはシンプルなVMでデプロイ可能。GitHub ActionsによるCIと、即時利用可能なDockerイメージを提供。

リンクとリソース

• リポジトリ: https://github.com/yincongcyincong/MuseBot
• Docker Hub: musebot で検索可能
• デモ動画（Telegram、DeepSeek、Gemini、ChatGPT）: https://www.youtube.com/watch?v=4UHoKRMfNZg およびREADMEに記載の他の動画。
• ドキュメント – 英語READMEに加え、中国語およびロシア語訳あり；詳細なプラットフォーム別ドキュメントは static/doc/ に配置。

---

上記のすべての情報はリポジトリのREADMEから直接取得；追加の機能は推測されていません。