# wbr-ai-coding-project

**Repository Path**: work_project_item/wbr-ai-coding-project

## Basic Information

- **Project Name**: wbr-ai-coding-project
- **Description**: ai codeBox 编码
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-01-16
- **Last Updated**: 2026-02-25

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# PyCode Pro - AI驱动的Python IDE

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一个功能强大的AI驱动Python代码编辑和执行平台，支持Docker沙箱环境、代码版本管理和AI代码助手。

</div>

## 📋 项目简介

PyCode Pro是一个现代化的Python开发环境，集成了以下核心功能：

- 🐍 **Python代码编辑**: 基于Monaco Editor的强大代码编辑器
- 🐳 **Docker沙箱执行**: 在隔离的Docker容器中安全执行Python代码
- 🤖 **AI代码助手**: 集成阿里千问和Google Gemini，提供智能代码建议和优化
- 📦 **包管理**: 可视化Python包安装和管理
- 📝 **版本控制**: 代码版本历史和差异对比
- 🚀 **HTTP服务**: 支持将脚本部署为HTTP服务
- 📊 **执行日志**: 详细的代码执行日志和统计

## 🏗️ 项目架构

```
aiCoding/
├── backend/          # FastAPI后端服务
│   ├── app/
│   │   ├── config.py          # 配置管理
│   │   ├── database.py        # 数据库连接
│   │   ├── models.py          # 数据模型
│   │   ├── routers/           # API路由
│   │   └── services/          # 业务服务
│   ├── database/
│   │   └── init.sql           # 数据库初始化脚本
│   ├── main.py                # 应用入口
│   └── requirements.txt       # Python依赖
│
└── fronted/          # React前端应用
    ├── components/   # React组件
    ├── services/     # 前端服务
    ├── index.tsx     # 应用入口
    └── package.json  # Node.js依赖
```

## 🚀 快速开始

### 前置要求

- **Python 3.11+**
- **Node.js 18+**
- **MySQL 8.0+**
- **Docker** (用于代码沙箱执行)

### 1. 数据库配置

首先创建MySQL数据库：

```sql
CREATE DATABASE pycode_sandbox CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;
```

或者直接执行初始化脚本：

```bash
mysql -u root -p < backend/database/init.sql
```

### 2. 后端配置

进入后端目录并创建环境配置文件：

```bash
cd backend
```

创建 `.env` 文件：

```env
# 数据库配置
DATABASE_HOST=localhost
DATABASE_PORT=3306
DATABASE_USER=root
DATABASE_PASSWORD=your_password
DATABASE_NAME=pycode_sandbox

# Docker配置（默认）
DOCKER_HOST=unix:///var/run/docker.sock
DOCKER_PYTHON_IMAGE=python:3.11-slim

# 后端存储根目录（服务自动创建其需要的项目子目录）
SCRIPTS_PATH=./data/scripts

# 阿里千问配置（可选）
QWEN_API_KEY=your_qwen_api_key

# 服务配置
SERVER_HOST=0.0.0.0
SERVER_PORT=8000
```

安装Python依赖：

```bash
pip install -r requirements.txt
```

启动后端服务：

```bash
python main.py
```

后端服务将在 `http://localhost:8000` 启动。

### 3. 前端配置

进入前端目录：

```bash
cd fronted
```

（可选）创建 `.env.local` 文件配置Gemini API：

```env
GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key
```

安装依赖：

```bash
npm install
```

启动前端开发服务器：

```bash
npm run dev
```

前端应用将在 `http://localhost:3000` 启动。

## 🔐 远程Docker服务器配置

### 在远程服务器上配置Docker Remote API

#### 方式1：TCP连接（不推荐用于生产环境）

1. 编辑 `/etc/docker/daemon.json`：
```json
{
  "hosts": ["unix:///var/run/docker.sock", "tcp://0.0.0.0:2375"]
}
```

2. 重启Docker服务：
```bash
sudo systemctl restart docker
```

#### 方式2：TCP TLS连接（推荐）

1. 生成TLS证书（在Docker服务器上）：
```bash
# 创建证书目录
mkdir -p /etc/docker/certs
cd /etc/docker/certs

# 生成CA私钥
openssl genrsa -aes256 -out ca-key.pem 4096
# 生成CA证书
openssl req -new -x509 -days 365 -key ca-key.pem -sha256 -out ca.pem

# 生成服务器私钥
openssl genrsa -out server-key.pem 4096
# 生成服务器证书请求
openssl req -subj "/CN=服务器IP或域名" -sha256 -new -key server-key.pem -out server.csr
# 生成服务器证书
openssl x509 -req -days 365 -sha256 -in server.csr -CA ca.pem -CAkey ca-key.pem -out server-cert.pem

# 生成客户端证书（用于客户端连接）
openssl genrsa -out key.pem 4096
openssl req -subj '/CN=client' -new -key key.pem -out client.csr
echo extendedKeyUsage = clientAuth > extfile-client.cnf
openssl x509 -req -days 365 -sha256 -in client.csr -CA ca.pem -CAkey ca-key.pem -out cert.pem -extfile extfile-client.cnf
```

2. 配置Docker守护进程：
```json
{
  "hosts": ["unix:///var/run/docker.sock", "tcp://0.0.0.0:2376"],
  "tls": true,
  "tlscert": "/etc/docker/certs/server-cert.pem",
  "tlskey": "/etc/docker/certs/server-key.pem",
  "tlsverify": true,
  "tlscacert": "/etc/docker/certs/ca.pem"
}
```

3. 重启Docker服务：
```bash
sudo systemctl restart docker
```

4. 将证书文件复制到本地机器：
   - `ca.pem` → 配置 `DOCKER_TLS_CA_CERT`
   - `cert.pem` → 配置 `DOCKER_TLS_CLIENT_CERT`
   - `key.pem` → 配置 `DOCKER_TLS_CLIENT_KEY`

#### 方式3：SSH连接（最简单，推荐）

使用SSH连接不需要在远程服务器上配置Docker Remote API，只需要：

1. 确保SSH密钥已配置（推荐使用密钥认证）：
```bash
# 生成SSH密钥对（如果没有）
ssh-keygen -t rsa -b 4096

# 将公钥复制到远程服务器
ssh-copy-id user@remote-server-ip
```

2. 在本地配置文件中设置：
```env
DOCKER_CONNECTION_TYPE=ssh
DOCKER_HOST_ADDRESS=remote-server-ip
DOCKER_SSH_USER=your-username
DOCKER_SSH_KEY_FILE=~/.ssh/id_rsa
```

### 在PyCode Pro中配置远程Docker

1. 启动应用后，进入 **设置页面**
2. 选择 **远程执行环境** 部分
3. 选择连接类型：
   - **本地 (Unix Socket)**: 用于本地Docker
   - **TCP**: 用于内网未加密连接
   - **TCP TLS**: 用于远程加密连接（需要证书）
   - **SSH**: 最简单的方式，推荐使用
4. 填写相应的配置信息
5. 点击 **保存所有设置**

## 📚 API文档

后端服务启动后，可以访问以下地址查看API文档：

- **Swagger UI**: http://localhost:8000/docs
- **ReDoc**: http://localhost:8000/redoc

## 🔧 配置说明

### 后端配置 (`backend/app/config.py`)

#### 数据库配置

| 配置项 | 说明 | 默认值 |
|--------|------|--------|
| `DATABASE_HOST` | MySQL数据库主机 | - |
| `DATABASE_PORT` | MySQL数据库端口 | 3306 |
| `DATABASE_USER` | 数据库用户名 | - |
| `DATABASE_PASSWORD` | 数据库密码 | - |
| `DATABASE_NAME` | 数据库名称 | pycode_sandbox |

#### Docker配置

| 配置项 | 说明 | 默认值 |
|--------|------|--------|
| `DOCKER_CONNECTION_TYPE` | 连接类型：local/tcp/tcp_tls/ssh | local |
| `DOCKER_HOST` | Docker守护进程地址（本地Unix Socket） | unix:///var/run/docker.sock |
| `DOCKER_HOST_ADDRESS` | 远程主机地址（远程连接时使用） | - |
| `DOCKER_HOST_PORT` | 远程端口（2375/2376） | 2376 |
| `DOCKER_TLS_VERIFY` | 是否验证TLS证书 | true |
| `DOCKER_TLS_CA_CERT` | CA证书路径 | - |
| `DOCKER_TLS_CLIENT_CERT` | 客户端证书路径 | - |
| `DOCKER_TLS_CLIENT_KEY` | 客户端私钥路径 | - |
| `DOCKER_SSH_USER` | SSH用户名（SSH连接时使用） | - |
| `DOCKER_SSH_PASSWORD` | SSH密码（可选，推荐使用密钥） | - |
| `DOCKER_SSH_KEY_FILE` | SSH私钥文件路径 | - |
| `DOCKER_PYTHON_IMAGE` | Python Docker镜像 | python:3.11-slim |
| `SCRIPTS_PATH` | 后端存储根目录（服务自动创建其需要的项目子目录） | /data/scripts |
| `QWEN_API_KEY` | 阿里千问API密钥 | - |
| `SERVER_PORT` | 后端服务端口 | 8000 |

#### Docker远程连接配置示例

**1. TCP连接（未加密）- 仅用于内网测试**
```env
DOCKER_CONNECTION_TYPE=tcp
DOCKER_HOST_ADDRESS=192.168.1.100
DOCKER_HOST_PORT=2375
```

**2. TCP TLS连接（推荐用于远程服务器）**
```env
DOCKER_CONNECTION_TYPE=tcp_tls
DOCKER_HOST_ADDRESS=192.168.1.100
DOCKER_HOST_PORT=2376
DOCKER_TLS_VERIFY=true
DOCKER_TLS_CA_CERT=/path/to/ca.pem
DOCKER_TLS_CLIENT_CERT=/path/to/cert.pem
DOCKER_TLS_CLIENT_KEY=/path/to/key.pem
```

**3. SSH连接**
```env
DOCKER_CONNECTION_TYPE=ssh
DOCKER_HOST_ADDRESS=192.168.1.100
DOCKER_SSH_USER=root
DOCKER_SSH_KEY_FILE=~/.ssh/id_rsa
```

### 前端配置 (`fronted/vite.config.ts`)

| 配置项 | 说明 | 默认值 |
|--------|------|--------|
| 前端端口 | Vite开发服务器端口 | 3000 |
| `GEMINI_API_KEY` | Google Gemini API密钥 | - |

## 🎯 主要功能

### 1. 脚本管理
- 创建、编辑、删除Python脚本
- 支持普通脚本、HTTP服务和MCP服务三种类型
- 脚本分类和标签管理

### 2. 代码执行
- 在Docker容器中安全执行代码
- 实时输出执行结果
- 错误处理和日志记录

### 3. AI代码助手
- 代码优化建议
- Bug修复建议
- 代码生成和补全
- 支持阿里千问和Gemini模型

### 4. 版本管理
- 自动版本备份
- 版本历史查看
- 代码差异对比
- 版本回滚功能

### 5. 包管理
- 可视化包搜索和安装
- 已安装包列表
- 包版本管理

### 6. 容器管理
- Docker容器生命周期管理
- 容器状态监控
- 端口映射管理

## 🔌 API端点

### 脚本管理
- `GET /api/scripts` - 获取脚本列表
- `POST /api/scripts` - 创建新脚本
- `GET /api/scripts/{id}` - 获取脚本详情
- `PUT /api/scripts/{id}` - 更新脚本
- `DELETE /api/scripts/{id}` - 删除脚本

### 代码执行
- `POST /api/execute/run/{id}` - 执行脚本
- `GET /api/execute/logs/{id}` - 获取执行日志

### 容器管理
- `GET /api/containers` - 获取容器列表
- `POST /api/containers/{id}/start` - 启动容器
- `POST /api/containers/{id}/stop` - 停止容器
- `DELETE /api/containers/{id}` - 删除容器

### 包管理
- `GET /api/packages/{id}` - 获取已安装包
- `POST /api/packages/{id}/install` - 安装包
- `DELETE /api/packages/{id}/{package_name}` - 卸载包

### AI服务
- `POST /api/ai/chat` - AI对话
- `POST /api/ai/code-review` - 代码审查

### 配置管理
- `GET /api/config` - 获取系统配置
- `PUT /api/config` - 更新系统配置

### 外部系统集成
- `GET /api/external/open` - 外部系统重定向接口（GET方式，302跳转）
- `POST /api/external/open` - 外部系统重定向接口（POST方式，302跳转）
- `POST /api/external/script` - 创建脚本并返回重定向URL（JSON响应）

**详细文档**：请查看 [外部系统集成接口文档](./EXTERNAL_API_DOC.md)

## 🛠️ 开发指南

### 后端开发

后端使用FastAPI框架，遵循以下结构：

```
backend/app/
├── routers/      # API路由处理
├── services/     # 业务逻辑服务
├── models.py     # 数据库模型
├── schemas.py    # Pydantic数据模式
└── config.py     # 配置管理
```

### 前端开发

前端使用React + TypeScript + Vite，主要组件：

- `App.tsx` - 主应用组件
- `components/AIChat.tsx` - AI聊天组件
- `components/ScriptManagement.tsx` - 脚本管理组件
- `components/ManagementDashboard.tsx` - 管理仪表板

## 📝 数据库表结构

- **scripts**: 脚本基本信息
- **script_versions**: 脚本版本历史
- **run_logs**: 执行日志
- **installed_packages**: 已安装的Python包
- **system_config**: 系统配置
- **ai_config**: AI服务配置

详细表结构请查看 `backend/database/init.sql`。

## 🔒 安全说明

- 所有代码在Docker容器中隔离执行
- 数据库连接使用环境变量管理敏感信息
- API密钥存储在环境变量中，不提交到代码库
- CORS已配置，仅允许特定来源访问

## 🐛 故障排查

### 后端无法启动
1. 检查MySQL数据库是否正常运行
2. 确认`.env`文件配置正确
3. 检查Docker服务是否运行
4. 查看后端日志输出

### 前端无法连接后端
1. 确认后端服务已启动（http://localhost:8000）
2. 检查CORS配置是否正确
3. 查看浏览器控制台错误信息

### Docker容器执行失败
1. 确认Docker服务正常运行
2. 检查Docker镜像是否存在（python:3.11-slim）
3. 查看容器日志：`docker logs <container_id>`

## 📄 许可证

本项目仅供学习和个人使用。

## 🤝 贡献

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## 📞 联系方式

如有问题或建议，请通过Issue反馈。

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**注意**: 首次启动前请确保已完成数据库初始化、环境变量配置和依赖安装。