Malette CLI

Malette 是一个声明式 AI 应用开发框架的命令行工具，让您能够通过简单的配置文件快速构建、部署和管理 AI 应用。

✨ 特性

• 🚀 零配置启动 - 一键启动完整的 AI 应用环境
• 📦 声明式开发 - 通过 UTP 文件定义应用逻辑，无需编写复杂代码
• 🔧 丰富的工具链 - 内置开发、构建、部署、测试工具
• 🎨 多引擎支持 - 支持 ComfyUI、自定义服务等多种执行引擎
• 🌐 Web UI 生成 - 自动生成美观的 Web 用户界面
• ☁️ 云端部署 - 支持一键部署到云服务器
• 🔄 热重载开发 - 文件变更自动重新加载
• 📊 实时监控 - 内置应用状态监控和日志管理

🎯 快速开始

安装

# 使用 npm 安装
npm install -g malette

# 使用 yarn 安装
yarn global add malette

# 使用 pnpm 安装
pnpm add -g malette

零配置体验

# 立即体验 Malette（推荐新手）
malette quick-start

这将启动一个完整的演示环境，包括：

• AI 图像生成应用
• Web 用户界面
• 后台任务处理
• 实时监控面板

创建新项目

# 创建新的 Malette 项目
malette init my-ai-app

# 进入项目目录
cd my-ai-app

# 启动开发环境
malette dev

运行示例应用

# 下载并运行官方示例
malette run https://github.com/malette-ai/examples/comfyui-basic.malette

# 或运行本地 UTP 文件
malette run my-app.utp.json

📖 主要命令

开发命令

# 初始化新项目
malette init <project-name>

# 启动开发环境（包含热重载）
malette dev

# 验证 UTP 文件语法
malette validate app.utp.json

# 快速运行应用包
malette run app.malette

构建和部署

# 构建应用包
malette build app.utp.json

# 部署到服务器
malette deploy app.malette --server my-server

# 云端托管服务
malette cloud deploy app.malette

服务器管理

# 启动 Malette 服务器
malette server start

# 停止服务器
malette server stop

# 查看服务器状态
malette server status

🎨 UTP 文件示例

创建一个简单的 AI 图像生成应用：

{
  "specVersion": "1.0.0",
  "id": "my.image.generator",
  "info": {
    "name": "我的图像生成器",
    "version": "1.0.0",
    "description": "基于 SDXL 的图像生成应用"
  },
  "environment": {
    "engine": {
      "type": "io.malette.engine.comfyui",
      "version": "1.14.0"
    }
  },
  "interface": {
    "inputs": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "prompt": {
          "type": "string",
          "description": "图像描述"
        }
      }
    },
    "outputs": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "image": {
          "type": "string",
          "format": "uri"
        }
      }
    }
  },
  "presentation": {
    "create": {
      "component": "StandardForm",
      "fields": [
        {
          "source": "/prompt",
          "component": "TextArea",
          "props": {
            "label": "描述您想要的图像",
            "placeholder": "例如：一只可爱的猫咪在花园里玩耍"
          }
        }
      ]
    },
    "result": {
      "component": "ImageGallery",
      "props": {
        "images": "{{ outputs.image }}"
      }
    }
  }
}

保存为 image-gen.utp.json，然后运行：

malette run image-gen.utp.json

🛠️ 高级用法

自定义配置

在项目根目录创建 malette.config.json：

{
  "project": {
    "name": "my-project",
    "version": "1.0.0"
  },
  "server": {
    "port": 3001,
    "host": "0.0.0.0"
  },
  "worker": {
    "concurrency": 2,
    "timeout": 300000
  },
  "storage": {
    "type": "local",
    "path": "./data"
  }
}

环境变量

# 设置工作目录
export MALETTE_WORKDIR=/path/to/workdir

# 设置日志级别
export LOG_LEVEL=debug

# 设置 Redis 连接
export REDIS_URL=redis://localhost:6379

# 设置数据库连接
export DATABASE_URL=postgresql://user:pass@localhost/db

Docker 使用

# 使用官方 Docker 镜像
docker run -p 3001:3001 malette/server:latest

# 使用 Docker Compose
curl -O https://raw.githubusercontent.com/malette-ai/malette/main/docker-compose.yml
docker-compose up -d

📚 文档和资源

• 📖 完整文档: https://docs.malette.ai
• 🎓 教程: https://learn.malette.ai
• 🌟 示例库: https://github.com/malette-ai/examples
• 💬 社区讨论: Discord
• 🐛 问题反馈: GitHub Issues

🤝 贡献

我们欢迎社区贡献！请查看 贡献指南 了解如何参与项目开发。

📄 许可证

MIT License - 详见 LICENSE 文件。

Malette - 让 AI 应用开发变得简单高效 🚀