Luna-Services

Luna服务-通用MCP系统（BETA）

具有AutoMCP兼容性和多IDE支持的AI驱动开发助手

Luna Services是一个全面的通用模型上下文协议（MCP）系统，提供由Google Gemini AI、Supabase数据库后端和多模式处理提供支持的智能开发协助。现在完全兼容 NapthaAI的AutoMCP 与Cursor和Claude Desktop等MCP客户端无缝集成。

🚀 特性

• AutoMCP兼容：与AutoMCP框架完全兼容，用于标准化MCP服务器部署
• 通用MCP集成：使用Google Gemini 2.5 Flash完成模型上下文协议的实现
• 石脑油MCPaaS就绪：直接部署到Naptha的MCP-as-a-Service平台
• Supabase后端：具有实时功能和行级安全性的现代PostgreSQL数据库
• 语音支持开发：用于代码生成和辅助的自然语言语音命令
• 多模态处理：无缝处理文本、代码、语音和文件输入
• 实时代码生成：具有上下文感知的人工智能代码辅助
• 职员+Supabase身份验证：具有安全用户管理的双重身份验证系统
• 智能仪表板：实时活动跟踪和项目洞察
• 企业就绪：具有Docker支持和监控的可扩展架构

🔗 AutoMCP集成

Luna Services现在与AutoMCP生态系统完全兼容：

• MCP服务器：标准化MCP服务器实施(run_mcp.py)
• 客户端集成：适用于Cursor IDE、Claude Desktop和其他MCP客户端
• MCPaaS部署：一键部署到Naptha的云平台
• GitHub集成：从GitHub存储库直接执行

快速自动MCP启动

# Install AutoMCP
pip install naptha-automcp

# Run the MCP server
python run_mcp.py

# Or use AutoMCP CLI
automcp serve -t sse

# Deploy to Naptha MCPaaS
# Visit https://labs.naptha.ai/ and connect your GitHub repo

有关AutoMCP集成的详细说明，请参阅 AutoMCP集成指南.

🏗️ 建筑

• 前端：React 18+TypeScript+Chakra UI+Vite
• 后端：FastAPI+Python 3.11++通用MCP协议
• 数据库：用于缓存的Supabase（PostgreSQL）+Redis
• 人工智能集成：谷歌双子座2.0 Flash+语言链+语音处理
• 认证：职员身份验证+基于层访问的辅助身份验证
• 容器化：支持NVIDIA GPU的Docker+Docker Compose
• 语音处理：用于高级TTS/ASR的NVIDIA丽娃（可选）

🗄️ 数据库集成

Luna Services使用 Supabase 作为其主要数据库后端，提供：

• PostgreSQL数据库：支持JSON的强大关系数据库
• 实时订阅：协作功能的实时更新
• 行级安全性：数据库级别的细粒度访问控制
• 自动生成的API：用于数据库操作的RESTful和GraphQL API
• 认证：内置用户管理和会话处理
• 存储：文件和媒体存储功能

数据库模式

🚀 快速开始

先决条件

• Node.js 18+ （前端需要）
• Python 3.9+ （后端需要）
• 辅助数据库账户 （提供免费套餐）
• Docker&Docker编写 （建议全面部署）
• Git （用于版本控制）

选项1：自动设置（推荐）

# Clone the repository
git clone https://github.com/Drago-03/Luna-Services.git
cd Luna-Services

# Run the comprehensive setup script
./scripts/setup-supabase-complete.sh

此脚本将：

• ✅ 安装所有前端和后端依赖项
• ✅ 解决Python依赖冲突
• ✅ 使用Supabase配置设置环境变量
• ✅ 创建Python虚拟环境
• ✅ 测试安装
• ✅ 提供后续步骤和文档链接

选项2：手动设置

1.安装依赖项

# Frontend dependencies
npm install

# Backend dependencies
cd backend
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
cd ..

2.配置环境

# Copy and edit environment file
cp .env.example .env
# Edit .env with your Supabase credentials

3.建立数据库

1. 在以下位置创建Supabase项目 app.supabase.com
2. 获取您的项目凭据
3. 从以下位置运行数据库迁移 supabase/migrations/
4. 配置行级安全策略

📚 详细设置指南: wiki/supabase-setup.md

选项3：Docker部署

# Start with Docker Compose
docker-compose up -d

# Or use the start script with Docker
./start.sh --docker

• ✅ 设置环境配置
• ✅ 运行健康检查
• ✅ 显示所有访问URL

选项2：Docker部署

# Start with Docker Compose
./start.sh --docker

# Or use production mode
./start.sh --production --docker

选项3：选择性启动

# Start only backend
./start.sh --backend-only

# Start only frontend  
./start.sh --frontend-only

# Start in production mode
./start.sh --production

📱 接入点

成功设置后，访问系统：

• 前端仪表板: http://localhost:3000
• 后端API: http://localhost:8000
• API文档: http://localhost:8000/docs
• MCP仪表板: http://localhost:8000/api/mcp
• 健康检查: http://localhost:8000/health

🧪 测试您的设置

验证数据库连接

# Test Supabase connection
python scripts/test-supabase.py

# Expected output:
# ✅ All required environment variables are set
# ✅ Supabase client created successfully
# ✅ Database connection successful
# 🎉 All tests passed! Supabase is properly configured.

测试API端点

# Test backend health
curl http://localhost:8000/health

# Test authentication endpoint
curl http://localhost:8000/api/auth/status

验证前端

1. 打开http://localhost:3000在您的浏览器中
2. 您应该看到Luna Services仪表板
3. 身份验证应与职员/辅助数据库集成一起使用

🛠️ 开发工作流程

日常发展

# 1. Check service status
./dev.sh status

# 2. Start services if needed
./start.sh

# 3. Monitor logs
./dev.sh logs --follow

# 4. Test database after changes
python scripts/test-supabase.py

# 5. Restart services after code changes
./dev.sh restart --frontend
./dev.sh restart --backend

# 6. Clean shutdown
./stop.sh

环境管理

# Update environment variables
cp .env .env.backup
# Edit .env with new values
./dev.sh restart  # Apply changes

# Switch between environments
cp .env.development .env  # Development
cp .env.production .env   # Production

📊 数据库操作

迁移

# Apply new migrations (Supabase Dashboard)
# 1. Go to SQL Editor in Supabase Dashboard
# 2. Run migration files in order from supabase/migrations/

# Check migration status
supabase db diff --local  # If using Supabase CLI

备份和恢复

# Backup (through Supabase Dashboard)
# Go to Settings > Database > Backups

# Local backup using CLI
supabase db dump > backup.sql

# Restore from backup
supabase db reset --db-url "your-backup-url"

监控

# View database logs
# Go to Supabase Dashboard > Logs

# Monitor performance
# Go to Supabase Dashboard > Reports

# Check RLS policies
# Go to Supabase Dashboard > Authentication > Policies

文件

核心文件

• Wiki主页 -综合文档中心
• Supabase设置指南 -完成数据库设置
• 贡献指南 -如何为项目做出贡献
• api参考 -完整的API文件

快速入门指南

• 安装指南 -逐步安装
• 配置指南 -环境设置
• 第一个项目 -创建您的第一个项目
• 开发设置 -当地发展环境

部署

• **** -容器部署
• 生产设置 -生产配置
• 监控 -应用程序监控
• 安全指南 -安全最佳实践

法律和政策

• 隐私政策 -我们如何处理您的数据
• 服务条款 -条款和条件
• Cookie 政策 -Cookie使用政策
• 安全策略 -安全准则和报告

�🔧 发展

前端开发

# Install dependencies
npm install

# Start development server
npm run dev

# Build for production
npm run build

# Run tests
npm test

# Lint code
npm run lint

后端开发

# Set up Python environment
cd backend
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Start development server
uvicorn app.main:app --reload

# Run tests
pytest

# Lint code
flake8

数据库开发

# Test database connection
python scripts/test-supabase.py

# Access Supabase dashboard
# Go to https://app.supabase.com

# View database schema
# Supabase Dashboard > Database > Tables

# Monitor real-time data
# Supabase Dashboard > Database > Replication

🚀 生产部署

Docker生产

# Build production images
docker-compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.prod.yml build

# Start production services
docker-compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.prod.yml up -d

# View logs
docker-compose logs -f

生产环境变量

# Production Supabase Configuration
VITE_SUPABASE_URL=https://your-project.supabase.co
VITE_SUPABASE_ANON_KEY=your-production-anon-key
SUPABASE_SERVICE_KEY=your-production-service-key

# Security Settings
JWT_SECRET_KEY=your-production-jwt-secret
CORS_ORIGINS=["https://yourdomain.com"]
ENVIRONMENT=production
DEBUG=false

# Database Connection (use pooler for production)
DATABASE_URL=postgresql://postgres.project:password@pooler.supabase.com:6543/postgres

🤝 贡献

我们欢迎捐款！请按照以下步骤操作：

1. 分叉存储库
2. 创建要素分支: git checkout -b feature/amazing-feature
3. 进行更改 并确保测试通过
4. 提交您的更改: git commit -m 'Add amazing feature'
5. 推到分支: git push origin feature/amazing-feature
6. 打开拉取请求

开发指南

• 遵循现有代码样式
• 为新功能编写测试
• 根据需要更新文档
• 提交前确保所有测试通过
• 跟随 贡献指南

📊 项目状态

• 版本：1.0.0（开发）
• 状态: ✅ 积极发展
• 数据库: ✅ Supabase集成
• 认证: ✅ 职员+高级职员
• 前端: ✅ React+TypeScript
• 后端: ✅ FastAPI+Python
• 文档: ✅ 综合Wiki

最近的更新

• ✅ Supabase数据库集成完成
• ✅ 已实施行级安全策略
• ✅ 身份验证系统工作
• ✅ 启用实时功能
• ✅ 添加了全面的文档
• ✅ 已创建安装自动化脚本

🔒 安全

Luna Services非常重视安全：

• 行级安全性：数据库级访问控制
• 认证：多提供商身份验证系统
• 加密：在传输和静止时加密的数据
• CORS 保护：可配置的跨源请求保护
• 速率限制：API限量和预防滥用
• 安全标头：实施了全面的安全标头

向以下人员报告安全问题：security@luna-services.dev

📞 支持

社区支持

• GitHub问题: 报告错误或请求功能
• 讨论: 社区问答和讨论
• 维基: 全面的文件

直接支持

• 电子邮件: support@luna-services.dev
• 响应时间：非紧急问题24-48小时
• 企业支持：可用于生产部署

获取帮助

1. 检查 维基 获取全面指南
2. 搜索 问题 对于现有解决方案
3. 加入 讨论 社区帮助
4. 创建新问题 如果你找不到解决方案

📄 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

🙏 致谢

• Supabase -提供卓越的后端即服务平台
• 谷歌双子座 -用于人工智能功能和自然语言处理
• 职员 -用于无缝身份验证和用户管理
• 快速 API -用于高性能Python web框架
• 反应团队 -对于优秀的前端框架
• 开源社区 -对于那些令人惊叹的工具和库

______________________________________________________________________

由以下材料制成❤️ Luna服务团队

如需更多信息，请访问我们的 全面的文件 或查看 贡献指南 参与其中！

最后更新：2025年1月29日\ 版本: 1.0.0

后端开发

cd backend
pip install -r requirements.txt
uvicorn app.main:app --reload

运行测试

# Frontend tests
npm test

# Backend tests
cd backend
pytest

🐳 生产部署

Docker Compose（推荐）

# Production deployment
docker-compose -f docker-compose.prod.yml up -d

# With SSL certificates
docker-compose -f docker-compose.prod.yml -f docker-compose.ssl.yml up -d

Kubernetes

# Apply Kubernetes manifests
kubectl apply -f k8s/

🔒 安全

Luna服务实现了企业级安全：

• 基于JWT的身份验证
• 基于角色的访问控制（RBAC）
• API速率限制
• 静态和传输中的数据加密
• 全面的审计日志记录
• 安全标头和CORS保护

🔗 集成

GitHub集成

integrations:
  github:
    enabled: true
    webhook_url: "https://your-domain.com/api/webhooks/github"
    repository: "your-org/your-repo"

Slack通知

integrations:
  slack:
    enabled: true
    webhook_url: "https://hooks.slack.com/services/..."
    channel: "#luna-notifications"

Jira集成

integrations:
  jira:
    enabled: true
    server_url: "https://your-org.atlassian.net"
    project_key: "LUNA"

📊 监控

Luna服务包括全面监控：

• Prometheus指标端点： /api/metrics
• 健康检查端点： /health
• 带请求跟踪的结构化日志记录
• 性能监控和警报

🤝 贡献

1. 分叉存储库
2. 创建要素分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交您的更改(git commit -m 'Add amazing feature')
4. 推到分支(git push origin feature/amazing-feature)
5. 打开拉取请求

📝 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

🆘 支持

• 📖 文档
• 🐛 问题追踪
• 💬 讨论
• 📧 电子邮件支持

🏆 致谢

• 内置于 快速 API
• UI由 Chakra用户界面
• 文件与 MkDocs材料