# Ubuntu AI CLI 工具箱

这套部署包在一台独立 Ubuntu 主机的 Docker 中统一运行以下工具：

- Codex CLI
- Claude Code
- Tencent CodeBuddy Code
- Kimi Code CLI
- OpenCode
- Qwen Code
- DeepSeek Harness (`dsh`)
- CC Switch CLI
- Multica 客户端 Runtime 与 daemon

OpenClaw 不在这个容器中安装，继续使用 Ubuntu 主机上现有的 OpenClaw。Cursor 桌面版继续运行在 Windows，通过 Remote SSH 编辑 Ubuntu 上的项目。

## AgentDock 网页控制台

本项目现在还提供一个仅限局域网使用的网页控制台：

- 保留 OpenDesign `agent-console-v4.html` 的视觉、布局和设计 Token
- 单管理员登录，无公开注册
- 浏览器内真实 PTY 终端，支持关闭浏览器后重新连接
- 实时显示 CLI 版本、运行实例、CPU、内存、会话日志和 Git Diff
- 在设置页管理加密 API Key、默认模型和 DeepSeek Harness profile
- 使用 CC Switch 管理 Claude、Codex、OpenCode 的 Provider、MCP 和 Skills
- 连接现有 Multica 自托管服务端，让 Runtime 调度容器内 CLI
- Runner 只允许 7 个登记过的 CLI，项目目录只能位于 `/workspace`
- 不挂载 Docker Socket

服务关系如下：

```text
浏览器 -> ai-proxy (HTTPS + LAN 限制) -> ai-console -> ai-tools (Runner + Multica daemon + CLI)
```

## 最终效果

Windows 上可以直接运行：

```powershell
.\scripts\remote-ai.ps1 -Server nas -Tool codex -Project my-project
```

AI CLI 实际在 Ubuntu 的 Docker 容器中运行，Windows Terminal 只负责显示和输入。项目文件位于 NAS 的 `/vol1/1000/docker/ai-toools/workspace`，在容器内对应 `/workspace`。

## 文档入口

1. [部署说明](docs/DEPLOYMENT.md)
2. [日常使用](docs/USAGE.md)
3. [升级和备份](docs/MAINTENANCE.md)
4. [常见故障](docs/TROUBLESHOOTING.md)
5. [官方资料来源](docs/SOURCES.md)
6. [192.168.200.36 实际部署记录](docs/SERVER-192.168.200.36.md)

## 最短部署步骤

在 Ubuntu 主机上进入本目录，然后执行：

```bash
cp .env.example .env
chmod +x scripts/ai
mkdir -p /vol1/1000/docker/ai-toools/workspace
docker compose build
docker compose up -d
docker compose exec ai-tools ai-tools-check
```

网页控制台还需要在 `.env` 设置 `ADMIN_PASSWORD`、`RUNNER_TOKEN` 和
`CONFIG_ENCRYPTION_KEY`。完整步骤见 [网页控制台部署说明](docs/CONSOLE-DEPLOYMENT.md)。

首次使用某个工具时，需要在容器内完成它自己的登录：

```bash
./scripts/ai codex .
./scripts/ai claude .
./scripts/ai kimi .
```

登录信息保存在部署目录的 `data` 中。重启或重建容器不会清除它，请不要把这个目录公开或提交到 Git。