Hitonabi
dcfede7e69
Paket B des Plans. AnythingLLM war nur ein Fallback-Chat zu Hermes; ersetzt durch das echte interaktive Agent-Terminal (`hermes chat`, mit Tools/PC) als eingebettetes Web-Terminal. Box: ttyd (apt) wrappt `hermes chat`; systemd-User-Unit deploy/hermes-terminal.service (LAN-Bind eno1:7681, apt-Default-ttyd-Dienst deaktiviert). In deploy.sh verankert. Backend: config HERMES_TERMINAL_URL statt ANYTHINGLLM_URL/_REPO; agent_status liefert terminal_url/terminal_reachable; maintenance ohne _anythingllm_update; system.py Dienst-Liste zeigt "Hermes-Terminal". Frontend: neue Terminal-Seite (iframe auf ttyd) + Nav-Tab; AgentView/AgentStatusCard/nav/api auf Terminal umgestellt; SystemDrawer toter hermes-dashboard raus, hermes-webui -> hermes-terminal; Guide-Texte aktualisiert. Cleanup: deploy/hermes-webui.service + deploy/lobechat/ entfernt (LobeChat-Migration hinfaellig), HERMES_WEBUI_URL-Env raus. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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4.7 KiB
Python
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Zentrale Konfiguration für Mission Control 2.0.
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Eine Quelle der Wahrheit für Pfade, URLs und Defaults — alles über Env-Vars
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überschreibbar. Bewusst schlank: MC 2.0 ist ein Glue-Cockpit, das vorhandene
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Dienste (llama-swap, LiteLLM-Gateway, Hermes) steuert, statt sie nachzubauen.
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import os
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from pathlib import Path
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from ruamel.yaml import YAML
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# --- Engine (llama-swap) -----------------------------------------------------
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LLAMA_SWAP_URL = os.environ.get("MC_LLAMA_SWAP_URL", "http://127.0.0.1:8080").rstrip("/")
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CONFIG_PATH = Path(os.environ.get("MC_CONFIG_PATH", "/etc/llama-swap/config.yaml"))
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MODELS_DIR = Path(os.environ.get("MC_MODELS_DIR", "/srv/models"))
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# Cache der Modell-Entdeckung ("aktuell beste Modelle", live von HuggingFace).
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# Persistent neben den Modellen (übersteht Deploys). TTL = Frische-Fenster.
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DISCOVER_CACHE_PATH = Path(os.environ.get("MC_DISCOVER_CACHE", str(MODELS_DIR / "mc2-discover.json")))
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DISCOVER_TTL = int(os.environ.get("MC_DISCOVER_TTL", "43200")) # 12 h
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# Geteiltes Gedächtnis (SQLite, WAL). Persistent neben den Modellen.
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MEMORY_DB = Path(os.environ.get("MC_MEMORY_DB", str(MODELS_DIR / "mc2-memory.db")))
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# Befehl-Vorlage für llama-swap: {model}=GGUF-Pfad, {ctx}=Kontext, ${PORT} bleibt stehen.
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# Hinweis: --prompt-cache/--prompt-cache-all sind llama-CLI-Flags, NICHT llama-server —
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# llama-server lehnt sie ab ("invalid argument") und startet dann nicht. Prompt-Caching
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# macht llama-server ohnehin automatisch pro Slot (KV-Reuse).
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_DEFAULT_CMD_TEMPLATE = (
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"llama-server -m {model} --host 127.0.0.1 --port ${PORT} "
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"-c {ctx} -ngl 999 -fa 1 --no-mmap"
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)
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CMD_TEMPLATE = os.environ.get("MC_CMD_TEMPLATE", _DEFAULT_CMD_TEMPLATE)
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if "{model}" not in CMD_TEMPLATE:
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CMD_TEMPLATE = _DEFAULT_CMD_TEMPLATE
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DEFAULT_TTL = int(os.environ.get("MC_DEFAULT_TTL", "300"))
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# Verzeichnis mit Draft-Modellen für Speculative Decoding. Beim Hinzufügen eines
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# fast/coder-Modells wird hieraus automatisch ein **vocab-kompatibler** Draft gewählt
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# (Vocab-Check via services.gguf_meta; ein inkompatibler Draft lässt llama.cpp scheitern).
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DRAFTS_DIR = Path(os.environ.get("MC_DRAFTS_DIR", str(MODELS_DIR / "drafts")))
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# Optionaler expliziter Default-Draft (leer = Auto-Erkennung aus DRAFTS_DIR). Wird nur
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# verwendet, wenn er zum Ziel-Modell vocab-kompatibel ist. (Früher fix qwen2.5 → entfernt,
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# weil das mit neueren Vocabs wie Qwen3.6 inkompatibel ist und Spec stillschweigend brach.)
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SPEC_DRAFT_MODEL_PATH = os.environ.get("MC_SPEC_DRAFT_MODEL", "")
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# Speculative-Decoding-Typ (llama.cpp dieser Generation braucht --spec-type zusätzlich
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# zu --spec-draft-model, sonst ist Spec inaktiv).
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SPEC_TYPE = os.environ.get("MC_SPEC_TYPE", "draft-simple")
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# Env für HuggingFace-Downloads: XET deaktivieren (Hänger bei ~6 MB, siehe v1-Gotcha).
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HF_DOWNLOAD_ENV = {"HF_HUB_DISABLE_XET": "1"}
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# --- Routing-Gateway (builtin in MC2, model: auto) ---------------------------
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# MC2 IST der Gateway (services/gateway.py + routers/gateway_proxy.py). KEIN externer
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# LiteLLM-Dienst (scheitert auf Python 3.14). Daher keine Gateway-Config-Datei mehr.
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GATEWAY_URL = os.environ.get("MC_GATEWAY_URL", f"http://127.0.0.1:{os.environ.get('MC_PORT', '9000')}").rstrip("/")
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# --- Hermes Agent (eigener Dienst auf der Box) -------------------------------
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# Gateway (OpenAI-API des Agenten) + interaktives Web-Terminal (ttyd → `hermes chat`).
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HERMES_API_URL = os.environ.get("HERMES_API_URL", "http://127.0.0.1:8642").rstrip("/")
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# Hermes-Terminal: ttyd-Web-Terminal der interaktiven Agent-CLI (Ersatz für AnythingLLM-Chat).
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# Wird in MC2 per iframe eingebettet (Terminal-Seite). Siehe deploy/hermes-terminal.service.
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HERMES_TERMINAL_URL = os.environ.get("MC_HERMES_TERMINAL_URL", "http://192.168.178.151:7681").rstrip("/")
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# GitHub-Repo für Update-Checks.
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HERMES_AGENT_REPO = os.environ.get("MC_HERMES_AGENT_REPO", "NousResearch/hermes-agent")
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HERMES_HOME = Path(os.path.expanduser(os.environ.get("HERMES_HOME", "~/.hermes")))
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# PC Executor — läuft auf dem Windows-PC, erreichbar über LAN.
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PC_EXECUTOR_URL = os.environ.get("MC_PC_EXECUTOR_URL", "http://192.168.178.98:7777").rstrip("/")
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# --- Server ------------------------------------------------------------------
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HOST = os.environ.get("MC_HOST", "0.0.0.0")
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PORT = int(os.environ.get("MC_PORT", "9000"))
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# Gebautes React-Frontend (frontend/dist). In Prod liefert FastAPI es statisch aus;
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# im Dev läuft der Vite-Dev-Server separat und proxyt /api hierher.
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FRONTEND_DIST = Path(os.environ.get("MC_FRONTEND_DIST", str(Path(__file__).resolve().parent.parent / "frontend" / "dist")))
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# Version (Phase 0 — Greenfield-Skeleton).
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VERSION = "2.0.0-w8"
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# Gemeinsame YAML-Instanz (preserve_quotes hält Kommentare/Quotes in config.yaml).
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yaml = YAML()
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yaml.preserve_quotes = True
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