关于 livekit-cli
livekit-cli 是用于管理 LiveKit Cloud 项目、通过模板创建应用和部署 Agent 的命令行技能。它结合本地参考资料与 LiveKit MCP 工具,获取最新文档和示例。
主要功能
- 01管理 LiveKit 项目和凭据
- 02使用模板创建应用
- 03生成房间访问令牌
- 04部署和监控 Agent
- 05配置电话号码和 SIP
适用场景
- 01搭建 LiveKit 应用
- 02向 LiveKit Cloud 部署 Agent
- 03使用模拟参与者测试房间
MCP 相关
此技能配合 LiveKit MCP 服务使用,其工具可搜索文档和代码、获取页面与更新记录,并浏览 Python Agent 示例。
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
npx skills add https:/ / github.com/ codestackr/ livekit-skills --skill livekit-cli安装后在 Claude Code 中输入/livekit-cli确认已加载。
包含的文件
除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。
references/agent-commands.mdlivekit-overview.mdproject-commands.mdtelephony-commands.md详细介绍
LiveKit CLI
LiveKit CLI(lk)提供命令行工具,用于管理 LiveKit Cloud 项目、根据模板创建应用、部署 Agent,以及配置电话服务。
LiveKit MCP 服务工具
此技能与 LiveKit MCP 服务配合使用,该服务可直接访问最新的 LiveKit 文档、代码示例和更新日志。当你需要了解可能在创建此技能后有所变更的最新信息时,请使用这些工具。
可用的 MCP 工具:
docs_search- 搜索 LiveKit 文档站点get_pages- 按路径获取特定文档页面get_changelog- 获取 LiveKit 软件包的最新版本和更新code_search- 在 LiveKit 代码库中搜索代码示例get_python_agent_example- 浏览 100 多个 Python Agent 示例
何时使用 MCP 工具:
- 你需要最新的 API 文档或功能更新
- 你正在寻找近期示例或代码模式
- 你想确认某项功能是否已在近期版本中添加
- 本地参考资料未涵盖某个特定主题
何时使用本地参考资料:
- 你需要快速查阅此技能涵盖的核心概念
- 你正在离线工作,或希望更快地查阅常见模式
- 参考资料中的信息足以满足你的需求
结合使用 MCP 工具和本地参考资料,获得最佳体验。
参考资料
根据需要查阅以下资源:
- ./references/livekit-overview.md -- LiveKit 生态系统概览
- ./references/project-commands.md -- 项目管理和令牌生成
- ./references/agent-commands.md -- Agent 部署和管理
- ./references/telephony-commands.md -- 电话号码和 SIP 配置
安装
macOS(Homebrew):
brew install livekit-cli
Linux:
curl -sSL https://get.livekit.io/cli | bash
Windows(winget):
winget install LiveKit.LiveKitCLI
定期更新 CLI,以获取最新功能:
# macOS
brew update && brew upgrade livekit-cli
# Linux
curl -sSL https://get.livekit.io/cli | bash
# Windows
winget upgrade LiveKit.LiveKitCLI
身份验证
将 LiveKit Cloud 项目关联到 CLI:
lk cloud auth
这会打开浏览器窗口,让你登录 LiveKit Cloud 并选择项目。CLI 会在本地存储你的凭据,并为你的 CLI 实例生成 API 密钥。
撤销授权:
lk cloud auth --revoke
项目管理
列出所有已配置的项目(默认项目以 * 标记):
lk project list
将其他项目设为默认项目:
lk project set-default <project-name>
手动添加可自托管项目:
lk project add my-project \
--url http://localhost:7880 \
--api-key <my-api-key> \
--api-secret <my-api-secret> \
--default
从 CLI 中移除项目:
lk project remove <project-name>
环境变量
将 LiveKit Cloud 凭据载入 .env.local 文件:
lk app env -w
这会将 LIVEKIT_URL、LIVEKIT_API_KEY 和 LIVEKIT_API_SECRET 写入本地环境文件。
根据模板创建应用
根据模板初始化新应用:
lk app create --template <template_name> my-app
不使用 --template 运行,即可查看所有可用模板:
lk app create
可用模板:
| 模板 | 描述 |
|---|---|
agent-starter-python | Python 语音 Agent 入门模板 |
agent-starter-react | Next.js 语音 AI 前端 |
agent-starter-android | Android 语音 AI 应用 |
agent-starter-swift | Swift 语音 AI 应用 |
agent-starter-flutter | Flutter 语音 AI 应用 |
agent-starter-react-native | React Native/Expo 语音 AI 应用 |
agent-starter-embed | 可嵌入的语音 AI 小组件 |
token-server | Node.js 令牌服务 |
meet | 视频会议应用 |
multi-agent-python | 多 Agent 工作流示例 |
outbound-caller-python | 外呼 Agent |
注意: 模板可能会随时间更新。不带参数运行
lk app create,即可交互式查看当前列表。
生成访问令牌
创建用于加入房间的访问令牌:
# For LiveKit Cloud
lk token create \
--api-key <PROJECT_KEY> --api-secret <PROJECT_SECRET> \
--join --room test_room --identity test_user \
--valid-for 24h
# For local development (dev mode)
lk token create \
--api-key devkey --api-secret secret \
--join --room test_room --identity test_user \
--valid-for 24h
使用模拟参与者进行测试
以模拟参与者身份加入房间,并使用演示视频:
# For LiveKit Cloud
lk room join \
--url <PROJECT_SECURE_WEBSOCKET_ADDRESS> \
--api-key <PROJECT_API_KEY> --api-secret <PROJECT_SECRET_KEY> \
--publish-demo --identity bot_user \
my_first_room
# For local development
lk room join \
--url ws://localhost:7880 \
--api-key devkey --api-secret secret \
--publish-demo --identity bot_user \
my_first_room
部署 Agent
将你的第一个 Agent 部署到 LiveKit Cloud:
cd your-agent-project
lk cloud auth
lk agent create
这会注册你的 Agent、创建 livekit.toml 配置文件、构建容器映像并进行部署。
部署新版本:
lk agent deploy
监控你的 Agent:
lk agent status # Check status and replicas
lk agent logs # View runtime logs
如需了解更多 Agent 命令,请参阅 ./references/agent-commands.md。
电话号码
搜索并购买美国电话号码:
lk number search --country-code US --area-code 415
lk number purchase --numbers +14155550100
lk number list
如需了解更多电话服务命令,请参阅 ./references/telephony-commands.md。
最佳实践
- 保持 CLI 更新,以使用最新功能并获取错误修复。
- 使用
lk app env -w将凭据载入本地环境,而不是将其硬编码。 - 使用模板,通过已配置最佳实践的模板快速启动新项目。
- 先在本地测试,再使用
lk room join部署到生产环境。 - 部署后监控部署情况,使用
lk agent status和lk agent logs。