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catalog/repos/adfoke--alma-linux-remote-plugin.md

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AI Agent Linux远程运行时

Linux SSH AI Agent 远程执行 CLI 审计日志

linux-remote-tool

CLI 名称是 lrt。

给 AI Agent 用的 Linux 远程操作运行时。

推荐结构：

  • 共享运行时
  • skill 编排
  • 薄接入壳

支持：

  • SSH 连通性检查
  • 持久会话执行命令
  • 上传文件
  • 下载文件
  • SQLite 审计日志
  • CLI 查询审计日志
  • Codex skill 接入
  • Alma 薄插件接入
  • Pi skill 接入

安装

uv sync --group dev

或：

pip install -e .[dev]

配置

先准备环境变量：

cp .env.example .env

.env 只在私钥有口令时需要：

MY_SERVER_KEY_PASS=your_key_passphrase

再准备主机配置：

cp hosts.yaml.example hosts.yaml

最小配置：

hosts:
  my-server:
    host: 192.168.1.100
    username: root
    auth:
      method: key
      key_path: ~/.ssh/id_ed25519
      passphrase_env: MY_SERVER_KEY_PASS

session:
  idle_timeout_seconds: 300

audit:
  enabled: true
  db_path: ./logs/audit.db

policy:
  enabled: true
  default_mode: blocklist

CLI

查看帮助：

uv run lrt --help
uv run lrt --h

常用命令：

uv run lrt list-hosts
uv run lrt test-connection my-server
uv run lrt run-command my-server "uname -a"
uv run lrt upload-file my-server ./a.txt /tmp/a.txt
uv run lrt download-file my-server /tmp/a.txt ./a.txt
uv run lrt audit-logs

审计日志过滤：

uv run lrt audit-logs --limit 10
uv run lrt audit-logs --host-name my-server
uv run lrt audit-logs --operation-type run_command
uv run lrt audit-logs --start-time 2026-03-03T00:00:00Z --end-time 2026-03-03T23:59:59Z

默认输出 JSON。

架构

本仓库将三层职责分离：

  • 运行时：src/linux_remote_tool/runtime_adapter.py
  • skill 编排：skills/lr/SKILL.md
  • 平台壳：.codex-plugin/plugin.json、.alma-plugin/manifest.json、package.json

各层职责：

  • 运行时只负责工具定义和调用分发
  • skill 负责单 agent / 多 agent 的调用流程、约束和汇总方式
  • manifest 或 package 只负责宿主接入、发现和权限声明

不要把多 agent 编排写进平台接入壳。

Codex

Codex 侧保留一个很薄的接入壳：

  • .codex-plugin/plugin.json
  • skills/lr/SKILL.md

另外补了一个本地桥接入口，方便 Codex 或其他宿主进程直接调用现有运行时：

uv run lrt-codex tools
uv run lrt-codex invoke list_hosts
uv run lrt-codex invoke run_command --args '{"host_name":"my-server","command":"uname -a"}'

tools 返回工具定义 JSON，invoke 返回调用结果 JSON。

Codex 侧通过接入壳暴露 skill，真正的调用流程放在 skills/lr/SKILL.md。

Pi

本仓库支持 Pi 的 skill 模式：

  • package.json
  • skills/lr/SKILL.md

说明：

  • 不做 Pi extension
  • 不重复包装一层 TypeScript 工具注册
  • Pi 侧直接通过 skill 调用本地 lrt-codex
  • 多 agent 规则统一放在 skill
  • 远程执行、文件传输、审计逻辑仍只在 Python 核心里维护

如果要在 Pi 里接入本仓库，推荐用 package/skills 方式安装或加载此 skill。

多 Agent

建议规则：

  • 优先复用 batch tool，不要一上来就拆多个 agent
  • 确实需要拆分时，按 host 集合或任务类型切分
  • 每个 agent 都走同一个 lrt-codex bridge
  • skill 负责约束和汇总
  • 接入壳不保存多 agent 状态，不承载编排逻辑

多平台接入

共享能力位于：

  • src/linux_remote_tool/tools.py
  • src/linux_remote_tool/session_manager.py
  • src/linux_remote_tool/runtime_adapter.py

其中 src/linux_remote_tool/runtime_adapter.py 是共享运行时入口，负责：

  • 返回统一工具定义
  • 按工具名分发调用

各平台只做薄适配，不复制 SSH、审计、配置等业务逻辑。

Alma

Alma 相关文件：

  • .alma-plugin/manifest.json
  • .alma-plugin/runtime_adapter.py

说明：

  • .alma-plugin/manifest.json 是 Alma 接入清单
  • .alma-plugin/runtime_adapter.py 只做转发
  • 不在 Alma 接入壳里写多 agent 编排

Codex

Codex 相关文件：

  • .codex-plugin/plugin.json
  • src/linux_remote_tool/codex_bridge.py

说明：

  • .codex-plugin/plugin.json 是 Codex 的薄接入壳
  • codex_bridge.py 提供本地桥接命令 lrt-codex
  • lrt-codex tools 输出工具定义
  • lrt-codex invoke 调用单个工具
  • skill 负责单 agent / 多 agent 的使用方式

Pi

Pi 相关文件：

  • package.json
  • skills/lr/SKILL.md

说明：

  • package.json 只暴露 pi.skills
  • Pi 通过 skills/lr/SKILL.md 使用本地桥接
  • 执行时不直接重写 SSH 逻辑，统一转发到 lrt-codex
  • 多 agent 不单独做 extension，继续走 skill

目录约定

建议后续按此规则扩展：

  • 平台专属清单放到 .<platform>-plugin/
  • 平台专属薄包装放到该目录，或放到 src/linux_remote_tool/ 下单独命名
  • 单 agent / 多 agent 流程统一收在 skills/
  • Pi 这类 package 型宿主，优先放 skills/ 和 package.json
  • 共享工具定义和调用逻辑继续收敛在 src/linux_remote_tool/runtime_adapter.py
  • 不要在不同平台重复实现同一套工具
  • 不要在 manifest 里塞编排逻辑

新增平台时的步骤

如果后续还要接入其他平台，建议只做以下几步：

  1. 新建平台清单目录，如 .<platform>-plugin/
  2. 让平台入口转发到 src/linux_remote_tool/runtime_adapter.py
  3. 如果平台需要命令行桥接，再单独加一个类似 lrt-codex 的入口
  4. 在 skills/ 里写单 agent / 多 agent 的调用规则
  5. 对 Pi 这类 package 宿主，优先用 skill 复用现有 CLI / bridge
  6. 不改现有 SSH、文件传输、审计逻辑

这样改动最小，也最不容易把各平台适配搞乱。

Runtime Tools

可用工具：

  • list_hosts()
  • test_connection(host_name, timeout=15)
  • test_connection_batch(host_names, timeout=15, max_workers=5)
  • run_command(host_name, command, timeout=60)
  • run_command_batch(host_names, command, timeout=60, max_workers=5)
  • upload_file(host_name, local_path, remote_path)
  • upload_file_batch(host_names, local_path, remote_path, max_workers=5)
  • download_file(host_name, remote_path, local_path)
  • download_file_batch(host_names, remote_path, local_path_template, max_workers=5)

入口：

  • .alma-plugin/runtime_adapter.py
  • .alma-plugin/manifest.json
  • src/linux_remote_tool/runtime_adapter.py

规则

  • 只支持密钥登录
  • 主机公钥必须已在本机 known_hosts 中
  • 默认复用持久会话
  • 空闲超时默认 300 秒
  • 危险命令会被拦截
  • 审计日志写入 ./logs/audit.db

测试

uv run --group dev python -m pytest