Stavrobot

Stavrobot एक व्यक्तिगत AI सहायक है जो "एक AI सहायक को जितनी पहुँच चाहिए, उससे ज़्यादा नहीं" के सिद्धांत पर बनाया गया है।

इसमें एक AI सहायक की सभी अच्छी सुविधाएँ हैं, लेकिन यह sandboxing, isolation और न्यूनतम permissions पर केंद्रित है। यह हल्का है और केवल docker compose up के साथ deploy किया जाता है।

विशेषताएँ

• सुरक्षित। सब कुछ एक container में चलता है, आपका host OS AI के लिए पूरी तरह अदृश्य है। AI कोई भी secret नहीं देखता जब तक आप न चाहें।
• हल्का। प्रत्येक component के लिए एक container नहीं चलाता। सभी plugins एक ही container में चलते हैं, जो Unix permissions द्वारा अलग किए जाते हैं।
• कोई भी model इस्तेमाल करें। Local, OpenRouter, Anthropic/OpenAI। Pi जो भी support करता है, bot उसका उपयोग कर सकता है।
• Signal/Telegram/WhatsApp/Email integration। दो-तरफ़ा messaging, formatting, attachments, आदि के साथ।
• Pebble Index integration। Ring recordings को सीधे agent के लिए queue किया जा सकता है।
• तीन-स्तरीय knowledge। अपना context बढ़ाए बिना सब कुछ याद रखता है। अपनी memory से बुद्धिमानी और पारदर्शी तरीके से डेटा प्राप्त करता है।
• कम token उपयोग। token उपयोग को हल्का रखने के लिए कई optimizations किए गए हैं। यह आंतरिक रूप से TOON का भी उपयोग करता है।
• Plugins। केवल एक git repo URL देकर plugins install करें और Stavrobot की क्षमताओं का विस्तार करें। Plugins एक-दूसरे से अलग हैं — प्रत्येक एक समर्पित system user के रूप में चलता है जिसके पास अन्य plugins की files या configuration तक पहुँच नहीं होती।
• Subagents। मुख्य agent अपने स्वयं के conversation context, system prompt और प्रतिबंधित tool access वाले subagents बना सकता है। बाहरी लोगों से बात करके कार्य पूरे करने या चीज़ें व्यवस्थित करने के लिए उपयोगी, जबकि बाहरी व्यक्ति और मुख्य agent के बीच एक buffer बना रहता है।
• Self-programming। agent स्वयं को program और extend कर सकता है।
• Sandboxed Python execution। uv के माध्यम से pip dependencies के साथ मनमाना Python, host environment से अलग।
• Scheduling। agent अपने स्वयं के recurring या one-shot tasks schedule कर सकता है।

Quickstart

AI-assisted install: अपने coding AI (Claude Code, Cursor, Windsurf, आदि) को https://stavrobot.stavros.io/INSTALL.md fetch करके follow करने के लिए कहें — यह आपको पूरे setup के माध्यम से interactively मार्गदर्शन करेगा।

Manual install:

1. Telegram पर @BotFather को message करके एक bot बनाएँ और token copy करें। अपनी Telegram user ID प्राप्त करने के लिए @userinfobot को message करें (यह chat ID के रूप में उपयोग किया जाता है)।

2. env.example को .env में copy करें और POSTGRES_PASSWORD को किसी सुरक्षित चीज़ में बदलें और TZ को अपने timezone में बदलें।

3. config.example.toml को data/main/config.toml में copy करें और आवश्यक fields भरें: apiKey, password, publicHostname, [owner].name, [owner].telegram (आपकी chat ID), और [telegram].botToken। फ़ाइल में बाकी सब कुछ optional है।

4. docker compose up --build

बस इतना ही। Telegram पर अपने bot को message करें और यह जवाब देगा। Signal, WhatsApp, email और अन्य विकल्पों के लिए नीचे दिए गए विस्तृत setup sections देखें।

Setup

Config

1. config.example.toml को data/main/config.toml में copy करें।
2. API keys और settings भरें। example फ़ाइल में प्रत्येक section की व्याख्या करने वाली comments हैं।
3. कम से कम, authFile (या apiKey) और publicHostname set करें। बाकी सब कुछ optional है।
4. env.example को .env में copy करें और अपना timezone (TZ) set करें। Postgres credentials और अन्य environment settings भी वहाँ override किए जा सकते हैं। हमेशा POSTGRES_PASSWORD को किसी सुरक्षित चीज़ पर set करें — default एक कमज़ोर placeholder है और production में इसका उपयोग नहीं किया जाना चाहिए।

Config editor

App शुरू होने के बाद, browser में config.toml edit करने के लिए /settings/config खोलें। यह पेज HTTP Basic Auth द्वारा सुरक्षित है और raw configuration प्रदर्शित करता है, जिसमें इसमें मौजूद कोई भी secrets शामिल हैं। एक valid save एक ही <CONFIG_PATH>.bak backup बनाता है, नई content save करता है, और app को restart करता है; यह किसी भी in-progress agent turn को बाधित करता है।

plugin-runner, coder, signal-bridge, और python-runner config.toml को केवल तब पढ़ते हैं जब वे शुरू होते हैं। उन्हें प्रभावित करने वाले परिवर्तन, जैसे password, के लिए उन containers को manually restart करना आवश्यक है।

Custom और OpenAI-compatible endpoints

Stavrobot को config.toml में baseUrl set करके किसी भी OpenAI-compatible endpoint (Ollama, LiteLLM, vLLM, आदि) या किसी custom Anthropic-compatible proxy की ओर point किया जा सकता है। आवश्यक fields और example configurations के लिए config.example.toml देखें।

Authentication

App दो authentication modes support करता है: API key या OAuth।

• API key: config.toml में apiKey set करें। किसी login या logout की आवश्यकता नहीं।
• OAuth: config.toml में authFile set करें (एक path जहाँ credentials संग्रहीत किए जाएँगे)। login page Pi द्वारा support किए जाने वाले किसी भी OAuth provider के साथ काम करता है।
  • Login: browser में <your-hostname>/login पर जाएँ। पेज पर दिए गए prompts का पालन करें, और credentials auth file में save हो जाते हैं। यदि bot चलते समय auth expire हो जाता है, तो यह आपके messaging platform के माध्यम से आपको login URL के साथ एक message भेजता है।
  • Logout: authFile path पर मौजूद फ़ाइल को delete करें। bot अगले message पर missing credentials का पता लगाएगा और आपको फिर से log in करने के लिए prompt करेगा।

Claude Code setup

coder container optional है (केवल self-programming feature के लिए आवश्यक)। यह subscription auth (OAuth) के साथ Claude Code का उपयोग करता है, जो मुख्य app के API key से अलग है।

Docker Compose profiles comma-separated हैं, इसलिए आप उन्हें combine कर सकते हैं (जैसे COMPOSE_PROFILES=signal,coder)।

1. अपनी .env फ़ाइल में COMPOSE_PROFILES को coder शामिल करने के लिए set करें (जैसे COMPOSE_PROFILES=coder, या यदि आप Signal भी उपयोग कर रहे हैं तो COMPOSE_PROFILES=signal,coder)।
2. Containers शुरू करें: docker compose --profile coder up --build
3. Log in करें: docker compose exec -u coder coder claude (यदि आपने log in नहीं किया है तो यह आपको log in करने के लिए prompt करेगा)।
4. Browser-based OAuth flow का पालन करें।
5. अपनी config में [coder].model को Claude Code model alias (sonnet, opus, या haiku) पर set करें।

Signal setup

Signal के लिए एक अलग phone number आवश्यक है — आपका व्यक्तिगत नहीं। एक prepaid SIM या VoIP number काम करता है।