通过 SSH 和 AI 聊天。
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# 替换 username 为你的 GitHub 用户名
ssh username@chat.agi.li我们推荐您使用 V.PS 的服务器通过 Docker 部署。
- 复制 .env.example 内容到 .env 文件, 并按下方 .env 文件说明进行修改。
- 创建 docker-compose.yml 文件，内容如下。 部署 SSH AI Chat 只需如下内容。 如果需要同时部署 PostgreSQL 和 Redis, 可以参考 docker-compose.dev.yml 文件。
services:
ssh-ai-chat:
image: ghcr.io/miantiao-me/ssh-ai-chat
ports:
- 22:2222
volumes:
- ./data:/app/data
env_file:
- .env
mem_limit: 4g
- 通过
docker compose up -d命令启动。 - 使用
ssh username@host -p 22命令访问，注意替换主机名称和端口号。
# 服务名称，非必选，可换成自己的域名
SERVER_NAME=chat.agi.li
# 是否是公开服务器，必选，不配置则为私有服务器，需要配置白名单
PUBLIC_SERVER=false
# 限流设置，非必选，TTL 结尾为时间，LIMIT 为次数。如果是公开服务器，强烈建议设置
RATE_LIMIT_TTL=3600
RATE_LIMIT_LIMIT=300
LOGIN_FAILED_TTL=600
LOGIN_FAILED_LIMIT=10
# 黑白名单，非必选，配置 GitHub 用户名，使用英文逗号分割。
BLACK_LIST=alice
WHITE_LIST=bob
# Redis 地址，非必选，如果不配置会使用模拟 Redis，重启会丢失数据
REDIS_URL=redis://default:ssh-ai-chat-pwd@127.0.0.1:6379
# 数据库地址，非必选，如果不配置会使用 PGLite 存储数据到 /app/data 目录
DATABASE_URL=postgres://postgres:ssh-ai-chat-pwd@127.0.0.1:5432/ssh-ai-chat
# Umami 配置信息，非必选
UMAMI_HOST=https://eu.umami.is
UMAMI_SITE_ID=6bc6dd79-4672-44bc-91ea-938a6acb63a2
# 系统提示词，非必选
AI_MODEL_SYSTEM_PROMPT="你是一个...的 AI 聊天助手。"
# 模型列表，**必选**，使用英文逗号分割
AI_MODELS="DeepSeek-V3,DeepSeek-R1,Gemini-2.5-Flash,Gemini-2.5-Pro"
# 支持思维链的模型, 使用 `<think>` 标签返回思维链，非必选，不配置会展示思维链内容
AI_MODEL_REASONING_MODELS="DeepSeek-R1,Qwen3-8B"
# 系统推理模型，非必选，用于生成对话标题，只能配置一个模型，不配置会使用模型列表第一个模型
AI_SYSTEM_MODEL="Qwen3-8B"
# 模型配置文件，为 `AI_MODELS` 和 `AI_SYSTEM_MODEL` 模型列表中的模型配置接口调用信息。
# 名称格式：前缀 `AI_MODEL_CONFIG_`，模型名称全部大写，`-` 和 `.` 替换为 `_`, 启动日志中会展示转换关系。
# 值格式: 类型，模型 ID，BaseURL，APIKey 。接口格式需要支持 OpenAI 兼容格式，类型目前未使用
AI_MODEL_CONFIG_GEMINI_2_5_FLASH=fast,gemini-2.5-flash,https://api.example.com/v1,sk-abc
AI_MODEL_CONFIG_GEMINI_2_5_PRO=pro,gemini-2.5-pro,https://api.example.com/v1,sk-abc# 安装依赖
pnpm i
# 开发命令界面
pnpm run dev:cli
# 开发 SSH Server
pnpm run dev再次感谢 V.PS 赞助服务器。