毛竹（Moso）

面向小团队与个人开发者的 SSH 远程 AI 运维系统

主机树 · Web 终端 · AI 助手（Function Calling）· 批量 / 定时任务 · 个人 MCP & Agent Skills · OpenClaw / Hermes 集成

English · 中文 · Docker Hub messageloop/moso · 产品介绍 /intro/ · 功能清单 · Docker 部署 · API 文档

AI 辅助人，不替代人 — 把重复运维交给工具，把精力放在核心业务上。
版本号以 config.VERSION 或 GET /api/version 为准。

毛竹的由来

AI 发展太快，想跟上节奏，却常常感到吃力。这个项目是我用 Vibe Coding 边学边做练出来的——既是草稿，也希望它能成为真正有用的软件。决定开源，也是希望它在 AI 浪潮里能占一席之地，而不是被一波波新概念冲散。

它最初叫 EdgeOps（边缘运维）：通过 SSH 管理虚拟机、物理机与云主机，分析日志、部署与调试在线业务。

与此同时，AI 的形态几乎每月都在变——聊天、Tool Call、Agent、MCP、Skills、OpenClaw、Hermes……很多中小开发者只有一个人，甚至只能用业余时间做 side project。在巨头林立的行业里，这样的东西还有没有意义？我仍会问自己。

前沿在谈长期运行的智能体，但我相信：AI 是辅助人，不是替代人；一个定位清晰的辅助型工具，未必没有价值。思量之后，取名 毛竹（Moso）——竹子大江南北都能长，普通，却生生不息；竹鞭在地下延伸，根系相连，所到之处连成一片竹林——就像一台台服务器，织成一张张网络。

界面预览

AI 助手与 Web 终端

主机 AI 运维：左侧 xterm.js 终端与右侧 AI 对话同屏；支持流式 Markdown、Mermaid 拓扑图、工具调用与成果物下载。

服务器树

多级分组、标签与主机分享；树内搜索、拖放整理，快速定位目标机器。

模型配置

每用户多组 AI Profile（DashScope / OpenAI 兼容 / Ollama 等），可切换当前模型、导入导出 JSON。

文件系统

用户私有工作区 web/fs/<用户名>：目录树、上传/打包/解压、远程 SFTP 协同。

维护历史

按主机 IP、类型筛选；AI 会话标题可自动写入维护记录，便于审计与回溯。

AI 生成的拓扑图（示例）

会话中让 AI 根据全链路测试结果绘制节点关系图，可导出 HTML / 图片 bundle。

SCADA / RTU / PLC 连接拓扑看板（示例）

AI 汇总会话上下文，生成交互式 HTML 看板：网络关系图、主机节点、下位设备（ESP32-S3）与连接明细表。

功能概览

主机、凭证与终端

• 用户与认证：管理员 / 普通用户、注册、JWT（可滑动续期）、数学验证码、账户锁定与邮件解锁；修改密码与管理员重置；自助注销 / 管理员删除用户时级联清理关联数据（见 api/users.py）。
• 凭证管理：与主机分离；密码型 / 密钥型；RSA、ECC 一键生成。
• 主机与服务器树：多级分组、主机标签、主机分享（提示词与知识按用户隔离）；树内搜索、拖放整理；主机详情 SSH 命令与 WebSocket 终端（xterm.js）。
• 维护历史 / 最佳实践：按主机 IP 或全局知识库；AI 会话取名可自动写入维护记录。

AI 助手（核心入口）

• 全局 AI 助手与主机详情 AI 运维：多会话、流式 Markdown（Mermaid / Markmap / ECharts）、可点击选择卡（确认/多选/危险操作）。
• 每用户 AI 配置：DashScope / Ollama / OpenAI 兼容接口；上下文长度、系统提示词、自动审批、图像识别开关。
• 主机级 / 会话级提示词、主机知识库、跨主机 search_hosts_by_prompt。
• 聊天附件（图片、文本、Office/PDF → MarkItDown）与 AI 成果物（单文件或 bundle，站内预览/下载）。
• 系统共享 Key 配额（默认 2000 次，可配置）；用户配置自有 Key 后不计入共享配额。
• 编排：delegate_chain、delegate_to_edgeops_ai、工作流模板（保存/复用/dry_run）；详见 AI-Delegation-Cookbook。

自动化与批量

• 批量操作：run_command、run_script、scp_push、restart；按分组 / 标签 / 选定主机。
• 触发任务 / 定时任务：Cron、链式触发、启用开关、运行历史、可选 SMTP 摘要；进程内调度器（约 30 秒 tick）。
• SSH TTY 通道：长连接交互式会话，供 AI 与任务使用。

集成与扩展

• 内置 MCP（默认同端口 /mcp，edgeops_* 工具，含编排类 ops）。
• 每用户 MCP（/mcp-servers）：stdio / SSE / Streamable HTTP；导入导出 Cursor 风格 mcp.json；按聊天场景开关。
• 每用户 Agent Skills（/skills）：web/fs/<user>/skills/ 目录 + 元数据表；扫描、导入导出、渐进式披露（管理员可关）。
• 外部智能体：OpenClaw（claw-ops/）、Hermes（claw-skills/）、REST + eop_ API Token；集成专用聊天通道防长会话压缩。

协作、登录页与国际化

• 登录页留言板（匿名，管理员审核后可选公开展示）与 系统内用户反馈（Markdown、管理员回复、未读角标、可选邮件通知）。
• 登录页公开开关：留言板、公开留言区等（settings + /api/public/login-widgets）；无「离线版本申请」（已移除，升级见迁移 030）。
• 界面 i18n：web/locales/zh-CN 与 en，16 个模块 JSON；发布前可运行 python scripts/check_locale_parity.py 校验键对齐。

系统与其它

• 文件系统：web/fs/<用户名> 私有空间；远程 SFTP 浏览与编辑。
• 本机管理（管理员）：宿主机 shell、进程、文件。
• API Token、个人 SMTP、网页/代码搜索配置、仪表盘、操作日志（按角色过滤）。
• 系统设置：全局项（显示语言、站点 SMTP 占位、搜索服务等）；模型配置（/model-config，每用户多组 AI Profile）；管理员管理用户、邮件模板、共享 Key 配额等。

技术栈

快速开始

方式一：本地运行

cd 毛竹
pip install -r requirements.txt
python app.py

Windows 可直接双击 start.bat。

方式二：Docker Hub 镜像（推荐部署）

官方镜像：messageloop/moso（如 messageloop/moso:latest 或带版本标签）。

克隆仓库后，在项目根目录使用自带的 docker-compose.yml：

git clone https://github.com/messageloop2025/Moso.git
cd Moso
docker compose pull
docker compose up -d

仅拉取镜像、不克隆仓库时：

docker pull messageloop/moso:latest

数据目录 ./data/data、./data/fs、./data/logs 会由 compose 自动挂载；更多变量见 docs/Docker部署.md。

方式三：本地构建 Docker 镜像

docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d --build

发布镜像到 Hub 见根目录 publish-docker-hub.bat。

浏览器访问 http://localhost:8010，默认管理员：admin / admin123（首次建库后请尽快修改密码）。

首次使用请在登录后打开侧栏 「模型配置」（/model-config），填写 Base URL、API Key、模型；可创建多组配置并切换「当前使用」。无有效模型时 AI 助手与任务类能力不可用。

数据库：全新安装与升级

离线导入：sqlite3 edgeops.db < database/bundles/fresh_install.sql（按运维规范处理目标文件是否为空）。

环境变量（常用）

完整列表见 docs/技术栈说明.md。

开发与发布前检查

# 中英文 locale 键一致
python scripts/check_locale_parity.py

# 仅升级数据库（不启动 Web）
python scripts/migrate_db.py

后续可扩展

• 密钥加密存储、更多 LLM 提供商适配、按角色更细的 Skills 白名单。
• 聊天 tool 调用与结果分表存储，便于审计与检索。
• 多实例部署下的定时任务去重与数据库换 PostgreSQL 等（见 并发与扩展）。

更多建议见 docs/开发与完善建议.md。