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Mirobody 是一个 C++ 引擎：你从源码构建它（或用 Docker），在 config.yml 里填一个 LLM 密钥，然后运行 mirobody 二进制。它在 http://localhost:8080 上提供 HTTP + WebSocket API —— 以及内置的 Web 客户端。
只有一条构建路径：安装原生依赖，运行 ./build.sh，再运行产出的 ./mirobody 二进制。

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前置条件

C++ 工具链

C++11 编译器、CMake 和 Ninja

原生库

libwebsockets、libcurl、OpenSSL 等（下面会装）

Git

用于克隆仓库
不想装工具链？直接跳到 用 Docker 运行 —— 它会在镜像内部把一切构建好。

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从源码构建

1

克隆仓库

git clone https://github.com/thetahealth/mirobody.git
cd mirobody
2

安装原生依赖

桌面默认的数据库后端是 PostgreSQL，所以下面这些也会一并装上 Postgres 客户端（libpq）。
sudo apt install build-essential cmake ninja-build pkg-config \
                 libwebsockets-dev libcurl4-openssl-dev libssl-dev \
                 rapidjson-dev libyaml-cpp-dev libhiredis-dev libpq-dev \
                 libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libwebp-dev
在 Windows 上，安装 Visual Studio 并勾选 使用 C++ 的桌面开发 工作负载和 C++ CMake 工具 组件（它自带 Ninja 和一份内置的 vcpkg），然后运行 build.cmd —— vcpkg 会自动从 vcpkg.json 拉取原生依赖。参见 安装指南。
3

构建

./build.sh          # -> build/mirobody
build.sh 用 CMake + Ninja 配置（Release、PostgreSQL 后端）并构建 mirobody 二进制。在 Windows 上运行 build.cmd → build\mirobody.exe。
构建成功会产出 build/mirobody。
4

创建你的配置

把提交在仓库里的模板复制成 config.yml（已被 git 忽略），编辑它：
cp config.example.yml config.yml
然后在 config.yml 里至少设置一个 LLM 密钥：
config.yml
# 至少挑一个提供商：
OPENAI_API_KEY: 'sk-...'          # OpenAI（GPT）；也驱动 OpenAI Realtime 语音
GOOGLE_API_KEY: 'AIza...'         # Google Gemini；默认提供商回退是 gemini-2.5-flash
# MIROTHINKER_API_KEY: '...'      # MiroThinker（需要 MCP_PUBLIC_URL —— 工具在提供商侧运行）
键名包含 _KEY、_PASSWORD、_PASS、_PWD、_SECRET、_SK、_TOKEN 的值，会在设置了 CONFIG_ENCRYPTION_KEY 时用它自动加密（Fernet）—— 于是密钥可以加密存放。参见 配置。
5

运行

./mirobody          # 默认读取 ./config.yml
用 --config <path> 或环境变量 MIROBODY_CONFIG 覆盖配置路径。Ctrl-C（SIGINT/SIGTERM）会触发优雅关停。
服务器在 http://localhost:8080 启动（由 config.yml 里的 HTTP_HOST / HTTP_PORT 决定）。
6

打开 Web 应用并登录

访问 http://localhost:8080。登录页提供邮箱验证码登录；用 EMAIL_PREDEFINE_CODES 里预置的 demo 账号：
demo1@mirobody.ai
777777
demo2@mirobody.ai 和 demo3@mirobody.ai 用同一个验证码。
EMAIL_PREDEFINE_CODES 仅用于本地测试 —— 生产环境切勿保留预置验证码。
登录后即可：
  • 上传文件 —— 化验单、病历、图像（参见 文件处理）
  • 与 Agent 对话 —— 挑一个提供商，提问你的数据
  • 关联 Provider —— 接入可穿戴或 EHR（参见 使用 Providers）
Web 客户端是一个静态单页应用，从 htdoc/ 构建到 res/htdoc（即 HTTP_ROOT 指向处），由独立二进制托管。新检出的仓库已包含构建好的资源；要重新构建，运行 cd htdoc && npm install && npm run build。

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用 Docker 运行

仓库自带一个多阶段 Dockerfile，它会编译出二进制并产出一个精简的运行时镜像。
1

构建镜像

git clone https://github.com/thetahealth/mirobody.git
cd mirobody
docker build -t mirobody:latest .
镜像默认链接 PostgreSQL 后端。要构建其他 SQL 后端，传入例如 --build-arg MIROBODY_DATABASE_BACKEND=POSTGRESQL_LEGACY。
2

运行

镜像内部把 HTTP_PORT=80 固定好，并把 config.example.yml 烘焙成优先级最低的默认层。把你自己的 config.yml（含 LLM 密钥）挂载到 /app/config.yml：
docker run -p 80:80 -v $PWD/config.yml:/app/config.yml mirobody:latest
容器监听 80 端口；上面的示例把宿主机 80 端口映射到它。然后打开 http://localhost，用上面的 demo 凭据登录。
Docker 镜像用的是桌面 PostgreSQL 后端，所以要把挂载的 config.yml 里的 PG_HOST（及其他 PG_* 键）指向一个可达的 Postgres。要一个零依赖的单文件方案，改用 SQLite 后端构建 —— 参见 Docker 部署。

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验证 API

curl http://localhost:8080/api/health
返回 ok。

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各端点

Web 应用

内置 UI：文件上传、对话、Provider

MCP 服务器

给 ChatGPT / Claude / Cursor 用的 JSON-RPC 2.0

Chat API

SSE（POST）+ WebSocket 实时（GET）

FHIR R4

内嵌的 RESTful FHIR 端点
要让 ChatGPT Apps 等远程 MCP 集成访问，设置 MCP_PUBLIC_URL 为一个公网 HTTPS URL，使 MCP 服务器可在 <MCP_PUBLIC_URL>/mcp 上访问 —— 详见 ChatGPT Apps。

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故障排查

重新执行上面对应平台的依赖安装。在 Ubuntu 上，libwebsockets 包必须够新（≥ 4.1）；很老的发行版自带的版本太旧，无法编译 WebSocket 客户端。
修改 config.yml 里的 HTTP_PORT：
HTTP_PORT: 8081
然后重启 ./mirobody。
没有配置 LLM 密钥，或所选提供商的密钥缺失。在 config.yml 里至少设置 OPENAI_API_KEY / GOOGLE_API_KEY（或 MIROTHINKER_API_KEY）之一并重启。默认提供商回退是 gemini-2.5-flash，所以 GOOGLE_API_KEY 是最省事的第一个密钥。
chmod +x build.sh
chmod +x build/mirobody
桌面构建期望有 PostgreSQL。检查 config.yml 里的 PG_* 键是否指向一个可达的数据库，或用 SQLite 后端重新构建（./build.sh sqlite）得到一个自包含的方案。

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下一步

配置

config.yml 的每个键：LLM 提供商、数据库、存储、鉴权、健康圈

探索 API

chat、data、files 和 MCP 端点

理解架构

五个 C++ 部分以及数据如何流动

接入新 Provider

接入新的可穿戴、手机存储或 EHR
生产部署请参见 生产部署，含安全与后端说明。