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# Ubuntu AI CLI 工具箱
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这套部署包在一台独立 Ubuntu 主机的 Docker 中统一运行以下工具：
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- Codex CLI
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- Claude Code
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- Tencent CodeBuddy Code
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- Kimi Code CLI
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- OpenCode
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- Qwen Code
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- DeepSeek Harness (`dsh`)
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- CC Switch CLI
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- Multica 客户端 Runtime 与 daemon
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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。
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## AgentDock 网页控制台
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本项目现在还提供一个仅限局域网使用的网页控制台：
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- 保留 OpenDesign `agent-console-v4.html` 的视觉、布局和设计 Token
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- 单管理员登录，无公开注册
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- 浏览器内真实 PTY 终端，支持关闭浏览器后重新连接
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- 实时显示 CLI 版本、运行实例、CPU、内存、会话日志和 Git Diff
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- 在设置页管理加密 API Key、默认模型和 DeepSeek Harness profile
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- 使用 CC Switch 管理 Claude、Codex、OpenCode 的 Provider、MCP 和 Skills
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- 连接现有 Multica 自托管服务端，让 Runtime 调度容器内 CLI
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- Runner 只允许 7 个登记过的 CLI，项目目录只能位于 `/workspace`
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- 不挂载 Docker Socket
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服务关系如下：
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```text
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浏览器 -> ai-proxy (HTTPS + LAN 限制) -> ai-console -> ai-tools (Runner + Multica daemon + CLI)
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```
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## 最终效果
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Windows 上可以直接运行：
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```powershell
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.\scripts\remote-ai.ps1 -Server nas -Tool codex -Project my-project
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```
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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`。
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## 文档入口
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1. [部署说明](docs/DEPLOYMENT.md)
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2. [日常使用](docs/USAGE.md)
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3. [升级和备份](docs/MAINTENANCE.md)
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4. [常见故障](docs/TROUBLESHOOTING.md)
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5. [官方资料来源](docs/SOURCES.md)
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6. [192.168.200.36 实际部署记录](docs/SERVER-192.168.200.36.md)
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## 最短部署步骤
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在 Ubuntu 主机上进入本目录，然后执行：
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```bash
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cp .env.example .env
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chmod +x scripts/ai
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mkdir -p /vol1/1000/docker/ai-toools/workspace
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docker compose build
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docker compose up -d
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docker compose exec ai-tools ai-tools-check
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```
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网页控制台还需要在 `.env` 设置 `ADMIN_PASSWORD`、`RUNNER_TOKEN` 和
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`CONFIG_ENCRYPTION_KEY`。完整步骤见 [网页控制台部署说明](docs/CONSOLE-DEPLOYMENT.md)。
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首次使用某个工具时，需要在容器内完成它自己的登录：
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```bash
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./scripts/ai codex .
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./scripts/ai claude .
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./scripts/ai kimi .
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```
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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。
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