EFFLUX.AI

🚀 プロジェクト概要

Efflux — スーパー個人のために作られた AI コパイロットです。

Efflux Desktop は、複数のベンダーのモデルとツール呼び出し機能を統合し、コマンドベースのツールアクセスとプラグイン拡張に対応しています。実際のタスク向けに設計された Efflux は、人間と AI の協働を再びあなたの管理下に置き、スーパー個人の判断力と実行力を高めます。

あなたに代わって判断するのではなく、あなたが主導権を保てるよう支援します。

✨ 主な機能

LLM を活用した会話

• 複数ベンダーの AI モデルとの統合（OpenAI、Anthropic、DeepSeek など）

• 自然言語による会話

• テキストから成果物を作成する機能

• リアルタイムのストリーミングチャット応答

• チャット履歴の管理

ツールの統合と呼び出し

• MCP サーバーの動的な検出と読み込み

• ツール設定の管理に対応

• 例外処理とタイムアウト制御

• 標準化されたツール呼び出しインターフェース

対応 OS

• Windows
• macOS

🚀 クイックスタート

1. Efflux Desktop をインストールする

1. パッケージ（macOS の場合は efflux-desktop-mac-arm.zip など）をダウンロードして、ローカルディスクに保存します。

2. パッケージを解凍し、アプリケーションファイル（EFFLUX-1.0.0-x64.dmg など）をダブルクリックして Efflux Desktop をインストールします。

3. 実行ファイル（efflux_desktop など）を解凍し、ダブルクリックして必要なサービスを読み込みます。

   現時点では、この追加の実行ファイルが必要ですが、今後のリリースでは廃止される予定です。

2. モデルを設定する

1. Efflux Desktop のナビゲーションペインで、Models を選択します。

2. Model Providers ページで使用するモデルベンダーを見つけ、API-KEY をクリックします。

3. ポップアップダイアログにエンドポイントと API キーを入力し、Save をクリックします。

3. プラグインをインストールする

任意：既存の MCP サーバーを使ってタスクを実行する場合は、次の手順を行います。

1. ナビゲーションペインで Plugins を選択します。

2. Discover Plugins タブで Add Custom Plugin をクリックします。

3. ポップアップダイアログで次のいずれかを行い、Add をクリックします。

   1. プラグイン名、コマンド、環境変数、引数（ある場合）を入力する、または

   2. すでに JSON 文字列がある場合は、JSON Mode を選択して貼り付けます。

ヒント

MCP サーバーの JSON リソースは、次のウェブサイトで見つけることができます。

• https://mcp.so/
• https://mcpmarket.cn/
• https://www.pulsemcp.com/
• https://mcp-servers-hub-website.pages.dev/

チャットを開始する

1. ナビゲーションペインで Chat を選択します。

2. チャットボックスで設定済みのモデルを選択し、次のいずれかを行います。

   1. Efflux に質問を伝える、または

   2. Build モードに切り替えて、Efflux に作成してほしいものを説明します。

3. インストールしたプラグインを使うには、@ 記号を入力して対象のプラグインを選択します。

4. Enter キーを押すと、選択したモデルとの会話が始まります。

🏗️ プロジェクトアーキテクチャ

ディレクトリ構成

efflux-desktop/
├── adapter/          # Adapter layer
│   ├── mcp/          # MCP protocol adapters
│   ├── model_sdk/    # Model SDK adapters
│   ├── persistent/   # Persistence adapters
│   └── web/          # Web interface adapters
├── application/      # Application layer
│   ├── domain/       # Domain objects
│   ├── port/         # Port interfaces
│   └── service/      # Application services
├── common/           # Common components
│   ├── core/         # Core infrastructure
│   └── utils/        # Utility classes
└── main.py           # Application entry point

🔧 開発ガイド

このセクションは、このプロジェクトへの貢献に関心がある開発者向けです。

1. プロジェクトをクローンする

git clone https://github.com/isoftstone-data-intelligence-ai/efflux-desktop.git
cd efflux-desktop

2. 依存関係をインストールする

uv パッケージマネージャーを使用して依存関係をインストールします。

pip install uv
uv sync --reinstall

3. 仮想環境を有効化する

仮想環境を有効化し、環境変数を設定します。

# Activate virtual environment
source .venv/bin/activate   # MacOS/Linux

# Deactivate when needed
deactivate

4. サービスを起動する

uv run

サービスは http://127.0.0.1:8000 で起動します。

API の使用例

POST /api/agent/chat/default_chat
Content-Type: application/json

{
  "firm": "openai",
  "model": "gpt-4",
  "system": "You are a helpful AI assistant",
  "query": "Hello, please introduce yourself",
  "mcp_name_list": ["example-server"]
}

🤝 貢献

1. このプロジェクトをフォークします。

2. 機能ブランチを作成します（git checkout -b feature/AmazingFeature）。

3. 変更をコミットします（git commit -m 'Add some AmazingFeature'）。

4. ブランチにプッシュします（git push origin feature/AmazingFeature）。

5. プルリクエストを送信します。

📄 ライセンス

このプロジェクトには、適切なオープンソースライセンスが適用されています。詳細については、LICENSE ファイルをご覧ください。

🆘 サポートとヘルプ

ご質問やご提案がある場合は、以下からお問い合わせください。

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