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mission-control-v2/backend/services/connect.py
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161 lines
6.4 KiB
Python

"""
Connect: erzeugt saubere, getestete Konfig-Snippets für IDEs/Agenten auf dem
LOKALEN PC (separate Maschine im LAN). Alle zeigen auf den **Gateway** der Box
(Lanes `coding`/`chat`, Cockpit-Port :9001/v1) + den **Shared-Memory-MCP** (MC :9001).
Wichtig: Host ist die LAN-IP der Box (NICHT eine Proxy-Domain) — das war in v1
die häufigste Fehlerquelle. Der Aufrufer übergibt den Host explizit.
"""
import json
import httpx
from config import LLAMA_SWAP_URL, MEM0_SERVICE_URL, PORT
DEFAULT_HOST = "192.168.178.151"
# IDEs bekommen NUR die 'coding'-Lane zu sehen — die Lane routet intern selbst auf das
# passende Modell (Coder/Heavy/…). Ein einziger Eintrag, kein manuelles Modell-Wählen mehr.
IDE_MODEL = "coding"
def _gw(host: str) -> str:
# Eingebauter Gateway: MC2 serviert /v1 selbst (gleicher Port wie das Cockpit).
return f"http://{host}:{PORT}/v1"
def build_snippets(host: str = DEFAULT_HOST,
mcp_script_path: str = r"F:\\Coding Stuff\\mission-control-2\\mcp\\mcp_memory.py",
mcp_python: str = "python") -> dict:
gw = _gw(host)
mc_url = f"http://{host}:{PORT}"
cline = json.dumps({
"apiProvider": "openai",
"openAiBaseUrl": gw,
"openAiApiKey": "local",
"openAiModelId": "coding",
}, indent=2)
opencode = json.dumps({
"provider": {
"bosgame": {
"npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
"name": "Bosgame Gateway",
"options": {"baseURL": gw, "apiKey": "local"},
"models": {IDE_MODEL: {"name": IDE_MODEL}},
}
}
}, indent=2)
cursor = json.dumps({
"Base URL": gw,
"API Key": "local",
"Active Model": "coding"
}, indent=2)
zed = json.dumps({
"language_models": {
"openai_compatible": {
"bosgame": {
"api_url": gw,
"available_models": [
{"name": IDE_MODEL, "display_name": IDE_MODEL, "max_tokens": 131072,
"capabilities": {"tools": True}}
],
}
}
},
"assistant": {
"default_model": {
"provider": "openai_compatible",
"model": IDE_MODEL
}
}
}, indent=2)
cont = json.dumps({
"models": [
{"title": f"Bosgame / {IDE_MODEL}", "provider": "openai", "model": IDE_MODEL,
"apiBase": gw, "apiKey": "local"}
]
}, indent=2)
# Claude Code spricht das Anthropic-Format; der Gateway ist OpenAI-kompatibel und
# bietet KEIN /v1/messages (verifiziert). Daher braucht es einen kleinen Übersetzer
# (Anthropic ⇄ OpenAI) als Aufsatz. Die env-Vars sind Claude Codes echte Schnittstelle.
claude_code = (
f"# Claude Code spricht das Anthropic-Format — der Gateway ist OpenAI-kompatibel ({gw})\n"
f"# und hat kein /v1/messages. Dazwischen muss ein Übersetzer (Anthropic ⇄ OpenAI) laufen:\n"
f"# • claude-code-router (leichtgewichtig, npm)\n"
f"# • oder LiteLLM mit /v1/messages-Bridge\n"
f"# Den Übersetzer auf den Gateway zeigen lassen: baseURL={gw}, model=coding, apiKey=local.\n"
f"# Dann Claude Code auf den lokalen Übersetzer richten (Beispiel-Port 3456):\n"
f"\n"
f'export ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:3456"\n'
f'export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="local"\n'
f'export ANTHROPIC_MODEL="coding"'
)
memory_mcp = json.dumps({
"mcpServers": {
"mission-control-memory": {
"command": mcp_python,
"args": [mcp_script_path],
"env": {"MC_URL": mc_url},
}
}
}, indent=2)
return {
"host": host,
"gateway_url": gw,
"mc_url": mc_url,
# Leitung 1 — das MODELL. Alle Snippets zeigen auf den OpenAI-kompatiblen Gateway.
"tools": {
"cline": {"label": "Roo Code / Cline", "lang": "json", "snippet": cline,
"note": "OpenAI-Provider → Gateway. Nur Lane 'coding' — die Box routet intern selbst."},
"cursor": {"label": "Cursor", "lang": "json", "snippet": cursor,
"note": "Einstellungen ➔ Models ➔ OpenAI API key + Base URL."},
"opencode": {"label": "OpenCode", "lang": "jsonc", "snippet": opencode,
"note": "Datei opencode.jsonc, Key 'provider'."},
"zed": {"label": "Zed", "lang": "json", "snippet": zed,
"note": "settings.json → language_models.openai_compatible."},
"continue": {"label": "Continue", "lang": "json", "snippet": cont,
"note": "~/.continue/config.json (oder config.yaml mit identischen Keys)."},
"claude_code": {"label": "Claude Code", "lang": "bash", "snippet": claude_code,
"note": "Braucht einen Anthropic⇄OpenAI-Übersetzer vor dem Gateway."},
},
# Leitung 2 — das GEDÄCHTNIS. Separater MCP-Server, gilt zusätzlich zu jedem Tool oben.
"memory": {"label": "Shared Memory (MCP)", "lang": "json", "snippet": memory_mcp,
"note": "Eigene Leitung: MCP-Block für jedes MCP-fähige Tool. mcp_memory.py muss lokal liegen."},
}
def check_health() -> dict:
"""Live-Erreichbarkeit der beiden Leitungen, aus Sicht der Box:
Leitung 1 = Gateway/Engine (llama-swap), Leitung 2 = Gedächtnis-Sidecar (Mem0)."""
gateway = {"ok": False, "detail": "nicht erreichbar"}
try:
with httpx.Client(timeout=3.0) as c:
r = c.get(f"{LLAMA_SWAP_URL}/v1/models")
if r.status_code == 200:
n = len(r.json().get("data", []))
gateway = {"ok": True, "detail": f"{n} Modelle verfügbar" if n else "bereit"}
else:
gateway = {"ok": False, "detail": f"HTTP {r.status_code}"}
except Exception: # noqa: BLE001
pass
memory = {"ok": False, "detail": "nicht erreichbar"}
try:
with httpx.Client(timeout=3.0) as c:
r = c.get(f"{MEM0_SERVICE_URL}/health")
memory = ({"ok": True, "detail": "bereit"} if r.status_code == 200
else {"ok": False, "detail": f"HTTP {r.status_code}"})
except Exception: # noqa: BLE001
pass
return {"gateway": gateway, "memory": memory}