Files
mission-control-v2/backend/config.py
T
Hitonabi 18afa37412 UI v3: Cockpit-Startseite + Modelle-Werkbank als Default, neue Box-Konsole
Kompletter Frontend-Umbau auf das abgenommene v3-Konzept, dazu zwei neue Funktionen.

Frontend (Neuordnung bestehender IST-Views, kein Backend-Umbau):
- Cockpit ist die neue Startseite: ruhige Bereichs-Kacheln (je 1 Live-Zahl +
  Status-Punkt), ehrliche Status-Zeile "Box gesund" + Speicher-Pille, "Braucht dich"
  (kritische Probleme mit 1-Klick-Reparatur + bereitliegende Updates).
- Modelle-Werkbank: Maschinenraum-Speicherleiste als Hero (Arbeitsspeicher-Balken,
  nach Rolle eingefaerbt + frei), darunter Master/Detail. Eingebettet als Haupt-Tab
  im Modell-Manager ("Werkbank"), "Modelle finden" + JobsBar bleiben.
- Sidebar/Nav neu strukturiert; alle Aktionen ueber die bestehenden /api-Endpoints.

Neue Features:
- Box-Konsole: zweites ttyd-Web-Terminal mit echter Login-Shell auf :7682 (direkter,
  SSH-artiger Box-Zugriff, kein Passwort — gleiches LAN-Trust-Modell wie hermes-terminal).
  Neuer Dienst deploy/box-console.service + agent_status-Felder box_console_url/-reachable.
- Box-Zugang: das Host-Sudo-Passwort laesst sich jetzt direkt in der Konsole-Seite
  setzen/aendern/loeschen (lokal im Browser), statt nur versteckt im System-Drawer.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-07-04 20:41:19 +02:00

123 lines
7.3 KiB
Python
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
"""
Zentrale Konfiguration für Mission Control 2.0.
Eine Quelle der Wahrheit für Pfade, URLs und Defaults — alles über Env-Vars
überschreibbar. Bewusst schlank: MC 2.0 ist ein Glue-Cockpit, das vorhandene
Dienste (llama-swap, LiteLLM-Gateway, Hermes) steuert, statt sie nachzubauen.
"""
import os
from pathlib import Path
from ruamel.yaml import YAML
# --- Engine (llama-swap) -----------------------------------------------------
LLAMA_SWAP_URL = os.environ.get("MC_LLAMA_SWAP_URL", "http://127.0.0.1:8080").rstrip("/")
CONFIG_PATH = Path(os.environ.get("MC_CONFIG_PATH", "/etc/llama-swap/config.yaml"))
MODELS_DIR = Path(os.environ.get("MC_MODELS_DIR", "/srv/models"))
# Cache der Modell-Entdeckung ("aktuell beste Modelle", live von HuggingFace).
# Persistent neben den Modellen (übersteht Deploys). TTL = Frische-Fenster.
DISCOVER_CACHE_PATH = Path(os.environ.get("MC_DISCOVER_CACHE", str(MODELS_DIR / "mc2-discover.json")))
DISCOVER_TTL = int(os.environ.get("MC_DISCOVER_TTL", "43200")) # 12 h
# Geteiltes Gedächtnis (SQLite, WAL). Persistent neben den Modellen.
# Hinweis: nur noch für die einmalige Mem0-Migration relevant — das aktive Gedächtnis
# liegt jetzt in Mem0/Chroma hinter dem Sidecar (siehe MEM0_SERVICE_URL).
MEMORY_DB = Path(os.environ.get("MC_MEMORY_DB", str(MODELS_DIR / "mc2-memory.db")))
# Mem0-Sidecar (auto-lernendes, semantisches Gedächtnis). Läuft im ~/.mem0/venv (Python 3.12),
# weil mem0+chromadb unter dem 3.14-Backend nicht laufen. MC2 spricht ihn lokal per HTTP an.
MEM0_SERVICE_URL = os.environ.get("MC_MEM0_SERVICE_URL", "http://127.0.0.1:8765").rstrip("/")
# Befehl-Vorlage für llama-swap: {model}=GGUF-Pfad, {ctx}=Kontext, ${PORT} bleibt stehen.
# Hinweis: --prompt-cache/--prompt-cache-all sind llama-CLI-Flags, NICHT llama-server —
# llama-server lehnt sie ab ("invalid argument") und startet dann nicht. Prompt-Caching
# macht llama-server ohnehin automatisch pro Slot (KV-Reuse).
_DEFAULT_CMD_TEMPLATE = (
"llama-server -m {model} --host 127.0.0.1 --port ${PORT} "
"-c {ctx} -ngl 999 -fa on --no-mmap"
)
CMD_TEMPLATE = os.environ.get("MC_CMD_TEMPLATE", _DEFAULT_CMD_TEMPLATE)
if "{model}" not in CMD_TEMPLATE:
CMD_TEMPLATE = _DEFAULT_CMD_TEMPLATE
DEFAULT_TTL = int(os.environ.get("MC_DEFAULT_TTL", "300"))
# Verzeichnis mit Draft-Modellen für Speculative Decoding. Beim Hinzufügen eines
# fast/coder-Modells wird hieraus automatisch ein **vocab-kompatibler** Draft gewählt
# (Vocab-Check via services.gguf_meta; ein inkompatibler Draft lässt llama.cpp scheitern).
DRAFTS_DIR = Path(os.environ.get("MC_DRAFTS_DIR", str(MODELS_DIR / "drafts")))
# Optionaler expliziter Default-Draft (leer = Auto-Erkennung aus DRAFTS_DIR). Wird nur
# verwendet, wenn er zum Ziel-Modell vocab-kompatibel ist. (Früher fix qwen2.5 → entfernt,
# weil das mit neueren Vocabs wie Qwen3.6 inkompatibel ist und Spec stillschweigend brach.)
SPEC_DRAFT_MODEL_PATH = os.environ.get("MC_SPEC_DRAFT_MODEL", "")
# Speculative-Decoding-Typ (llama.cpp dieser Generation braucht --spec-type zusätzlich
# zu --spec-draft-model, sonst ist Spec inaktiv).
SPEC_TYPE = os.environ.get("MC_SPEC_TYPE", "draft-simple")
# MTP-Speculative-Decoding (Multi-Token-Prediction): manche Modelle bringen einen eigenen
# MTP-Kopf mit (z.B. gemma-4 → arch 'gemma4-assistant', Datei 'mtp-*.gguf'). Der wird mit
# `--model-draft <mtp.gguf> --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max N` geladen (NICHT
# --spec-draft-model/draft-simple). 1,52× Durchsatz bei null Qualitätsverlust.
SPEC_DRAFT_N_MAX = int(os.environ.get("MC_SPEC_DRAFT_N_MAX", "4"))
# Env für HuggingFace-Downloads: XET deaktivieren (Hänger bei ~6 MB, siehe v1-Gotcha).
HF_DOWNLOAD_ENV = {"HF_HUB_DISABLE_XET": "1"}
# --- Routing-Gateway (builtin in MC2, model: auto) ---------------------------
# MC2 IST der Gateway (services/gateway.py + routers/gateway_proxy.py). KEIN externer
# LiteLLM-Dienst (scheitert auf Python 3.14). Daher keine Gateway-Config-Datei mehr.
GATEWAY_URL = os.environ.get("MC_GATEWAY_URL", f"http://127.0.0.1:{os.environ.get('MC_PORT', '9000')}").rstrip("/")
# --- Hermes Agent (eigener Dienst auf der Box) -------------------------------
# Gateway (OpenAI-API des Agenten) + interaktives Web-Terminal (ttyd → `hermes chat`).
HERMES_API_URL = os.environ.get("HERMES_API_URL", "http://127.0.0.1:8642").rstrip("/")
# API-Key der Hermes-`api_server`-Plattform (~/.hermes/.env: API_SERVER_KEY). Nötig für
# /v1/chat/completions (Voice-Pipeline) — Bearer-Auth, sonst 401. Derselbe volle Agent
# (Tools + geteiltes Mem0) wie CLI/Telegram, nur über HTTP.
def _read_hermes_env(key: str) -> str:
"""Liest einen Schlüssel aus ~/.hermes/.env (Fallback, falls nicht in der Prozess-Env).
Der MC2-Dienst erbt die Hermes-Secrets sonst nicht."""
try:
env_path = Path(os.path.expanduser(os.environ.get("HERMES_HOME", "~/.hermes"))) / ".env"
for line in env_path.read_text(encoding="utf-8").splitlines():
line = line.strip()
if line.startswith(f"{key}="):
return line.split("=", 1)[1].strip().strip('"').strip("'")
except OSError:
pass
return ""
HERMES_API_KEY = (
os.environ.get("HERMES_API_KEY")
or os.environ.get("API_SERVER_KEY")
or _read_hermes_env("API_SERVER_KEY")
)
# Modellfeld im OpenAI-Request; die api_server-Plattform nutzt ihr konfiguriertes Hirn,
# das Feld ist i.d.R. kosmetisch. Override via Env, falls die Plattform strikt prüft.
HERMES_API_MODEL = os.environ.get("HERMES_API_MODEL", "hermes")
# --- Voice-Sidecar (STT faster-whisper + TTS Piper/Chatterbox) ---------------
# Eigenes Python-3.12-venv (~/.voice/venv), analog Mem0-Sidecar. MC2 proxyt nach außen.
VOICE_SERVICE_URL = os.environ.get("MC_VOICE_SERVICE_URL", "http://127.0.0.1:8650").rstrip("/")
# Hermes-Terminal: ttyd-Web-Terminal der interaktiven Agent-CLI (Ersatz für AnythingLLM-Chat).
# Wird in MC2 per iframe eingebettet (Terminal-Seite). Siehe deploy/hermes-terminal.service.
HERMES_TERMINAL_URL = os.environ.get("MC_HERMES_TERMINAL_URL", "http://192.168.178.151:7681").rstrip("/")
# Box-Konsole: zweites ttyd-Web-Terminal, das eine echte Login-Shell auf der Box öffnet
# (direkter SSH-artiger Zugriff, kein Passwort — gleiches LAN-Trust-Modell wie das Hermes-
# Terminal). Wird in MC2 per iframe eingebettet (Konsole-Seite). Siehe deploy/box-console.service.
BOX_CONSOLE_URL = os.environ.get("MC_BOX_CONSOLE_URL", "http://192.168.178.151:7682").rstrip("/")
# GitHub-Repo für Update-Checks.
HERMES_AGENT_REPO = os.environ.get("MC_HERMES_AGENT_REPO", "NousResearch/hermes-agent")
HERMES_HOME = Path(os.path.expanduser(os.environ.get("HERMES_HOME", "~/.hermes")))
# PC Executor — läuft auf dem Windows-PC, erreichbar über LAN.
PC_EXECUTOR_URL = os.environ.get("MC_PC_EXECUTOR_URL", "http://192.168.178.98:7777").rstrip("/")
# --- Server ------------------------------------------------------------------
HOST = os.environ.get("MC_HOST", "0.0.0.0")
PORT = int(os.environ.get("MC_PORT", "9000"))
# Gebautes React-Frontend (frontend/dist). In Prod liefert FastAPI es statisch aus;
# im Dev läuft der Vite-Dev-Server separat und proxyt /api hierher.
FRONTEND_DIST = Path(os.environ.get("MC_FRONTEND_DIST", str(Path(__file__).resolve().parent.parent / "frontend" / "dist")))
# Version (Phase 0 — Greenfield-Skeleton).
VERSION = "2.0.0-w8"
# Gemeinsame YAML-Instanz (preserve_quotes hält Kommentare/Quotes in config.yaml).
yaml = YAML()
yaml.preserve_quotes = True