AI导哈

AI任务管理前端

Concierge是一个通过自然语言消息管理AI任务的iMessage风格前端，支持通过spacecadet MCP创建和更新org-mode任务。

  • by jamesdp3
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 jamesdp3/concierge

使用说明

礼宾员

iMessage风格的前台，通过 太空学员 MCP。

从浏览器发送自然语言消息。礼宾部对您的意图进行分类，通过spacecadent在组织模式下创建/更新任务，并发回简短的确认——所有这些都不会阻止您的输入。

建筑

Browser (WebSocket)
    ↕
FastAPI server
    ↕
WebSocket Handler → Inbox (filesystem, append-only)
    ↓
Burst Detector (groups rapid messages)
    ↓
Classifier (LLM: Anthropic or Ollama)
    ↓
Reconciler → SpacecadetClient (MCP) → org files
    ↓
Acknowledger → response back over WebSocket

先决条件

  • Python 3.10+
  • 太空学员建立和工作（使用Emacs）
  • LLM提供程序：Anthropic API密钥 或 Ollama在当地跑步

设置

git clone <repo-url>
cd concierge
pip install -e .

复制 .env.example 到 .env 并填写您的设置：

cp .env.example .env

至少，设置：

  • CONCIERGE_SPACECADET_PATH --通往你的太空学员之路 server.py
  • ANTHROPIC_API_KEY --如果使用Anthropic（默认提供程序）

跑步

uvicorn concierge.main:app

打开 http://localhost:8000 在您的浏览器中。

LLM提供商

集 CONCIERGE_LLM_PROVIDER 选择：

提供者 价值 要求
人类学 anthropic （默认） ANTHROPIC_API_KEY set
奥拉马 ollama Ollama跑步 CONCIERGE_OLLAMA_BASE_URL

运作原理

  1. 您可以在浏览器中键入消息。每个都会立即持久化到收件箱。
  2. 这 元件破损检测器 对快速消息进行分组（等待2秒的安静窗口）。
  3. 这 分类器 将突发发送到LLM，提取结构化意图。
  4. 这 协调器 将每个意图映射到spacecacadet工具调用（add_task、update_task等）。
  5. 这 确认者 生成一个简短的确认并将其发送回。

输入永远不会被阻止——您可以在处理过程中继续打字。

运行测试

pip install -e ".[dev]"
pytest

许可证

麻省理工学院

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