yincongcyincong/MuseBot

MuseBot – LLM API로 구동되는 다중 플랫폼 챗봇

무엇인가요 – MuseBot은 오픈소스 Go 애플리케이션으로, Telegram, Discord, Slack, Lark/Feishu, DingTalk, Enterprise WeChat, QQ, WeChat, 그리고 일반적인 Web API와 같은 다양한 커뮤니케이션 도구를 AI 기반 챗봇으로 전환합니다. 사용자 메시지를 원하는 대규모 언어 모델(LLM) 서비스(OpenAI, DeepSeek, Gemini, OpenRouter, OrcaRouter, 302.AI 등)로 전달하고, 모델의 응답을 실시간으로 사용자에게 스트리밍합니다.

주요 기능

• LLM 독립성 – 수십 가지 텍스트 생성 제공업체를 지원하며, 가능할 경우 이미지 생성, 동영상 생성, 음성 인식 서비스도 호출 가능합니다.
• 스트리밍 응답 – 모델이 부분 토큰을 생성할 때마다 즉시 전송하여 실시간 느낌을 제공합니다.
• 다중 모달성 – 이미지나 음성 녹음을 전송할 수 있습니다. MuseBot은 이를 LLM(또는 별도의 미디어 API)로 전달하고 모델의 해석을 반환합니다.
• 함수 호출 브리지 – 내장된 "mcp 프로토콜 → 함수 호출" 계층을 통해 사용자 정의 함수를 LLM에 노출할 수 있습니다.
• 스킬 시스템 – 일반 텍스트 SKILL.md 파일을 작업 템플릿으로 로드하여 구조화된 워크플로우를 구현할 수 있습니다.
• RAG 지원 – 선택적 검색 기반 증강 생성을 통해 로컬 SQLite/MySQL 저장소에서 컨텍스트를 풍부하게 할 수 있습니다.
• 관리자 플랫폼 및 메트릭스 – 봇 관리를 위한 가벼운 UI와 모니터링을 위한 Prometheus 스타일 메트릭스를 제공합니다.
• 크론 작업 – 정기적인 프롬프트를 LLM에 스케줄링할 수 있습니다(예: 매일 요약).

지원되는 플랫폼 (모두 README에 ✅로 표시됨)

플랫폼	작동 방식
Telegram	go-telegram-bot-api 사용; 명령어, 인라인 버튼, ForceReply 등 지원
Discord	Discord API를 통한 표준 Discord 봇
Slack	Socket Mode / Events API 및 Block Kit 지원
Lark (Feishu)	이미지/오디오 다운로드를 처리하는 장기 연결 SDK
DingTalk	장기 연결 SDK
Enterprise WeChat	HTTP 콜백 엔드포인트
QQ (OneBot)	OneBot 프로토콜로의 HTTP 브리지
WeChat (공식)	HTTP 콜백 엔드포인트
Web API	어떤 프론트엔드에서도 호출 가능한 일반 REST 엔드포인트

시작하기

1. 클론 및 빌드

   git clone https://github.com/yincongcyincong/MuseBot.git
   cd MuseBot
   go mod tidy   # Go 종속성 가져오기
   

2. 설정 – 필수 환경 변수를 설정 (최소한 사용할 플랫폼의 봇 토큰과 LLM 토큰). Telegram + DeepSeek 예시:

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

   추가 변수를 통해 제공업체 전환(TYPE, MEDIA_TYPE), 데이터베이스 선택(DB_TYPE/DB_CONF), 네트워크 트래픽 프록시 등을 설정할 수 있습니다.
3. 실행

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

   또는 공개된 Docker 이미지를 사용:

   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. 옵션 기능 – IMAGE_CONF, AUDIO_CONF, 함수 호출, RAG, 크론 작업 등을 README에 링크된 마크다운 문서(static/doc/*.md)에 따라 활성화할 수 있습니다.

왜 사용할까

• 커스텀 통합 코드를 작성하지 않고도 팀 커뮤니케이션 도구에 AI 어시스턴트를 빠르게 추가할 수 있습니다.
• LLM 자격 증명을 중앙에서 관리하고, 환경 변수 하나만 바꾸면 제공업체를 쉽게 전환할 수 있습니다.
• 내장된 스킬/RAG 시스템을 통해 자체 함수나 검색 데이터를 확장할 수 있습니다.
• Docker 또는 간단한 VM에서 배포 가능. GitHub Actions를 통한 CI와 즉시 사용 가능한 Docker 이미지가 포함되어 있습니다.

링크 및 리소스

• 리포지토리: https://github.com/yincongcyincong/MuseBot
• Docker Hub: musebot으로 검색 가능
• 데모 영상 (Telegram, DeepSeek, Gemini, ChatGPT): https://www.youtube.com/watch?v=4UHoKRMfNZg 및 README에 나열된 다른 영상들.
• 문서 – 영어 README 외에 중국어 및 러시아어 번역도 제공; 상세한 플랫폼별 문서는 static/doc/에 위치.

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위 정보는 리포지토리의 README에서 직접 가져온 것이며, 추가 기능은 추측되지 않았습니다.