Mirai API HTTP插件指南
项目介绍
Mirai API HTTP 是一个强大的开源项目,旨在为各种编程语言提供与Mirai即时通讯软件交互的能力。它通过HTTP协议,允许开发者轻松地创建控制台插件,从而实现对Mirai机器人的远程操控和自动化管理。Mirai本身是一个高度可扩展的QQ机器人框架,支持Kotlin和Java,而Mirai API HTTP则进一步拓宽了其适用范围,使得跨语言开发成为可能。
项目快速启动
安装Mirai API HTTP
首先,你需要准备的是Mirai Console及其Loader(MCL)。通过MCL来安装Mirai API HTTP插件是推荐的方式。
-
更新或安装Mirai Console Loader:
/mcl --update-package net.mamoe:mirai-api-http --channel stable-v2 --type plugin -
启动MCL并完成更新:
/mcl -u -
配置:在Mirai API HTTP的配置文件
config/net.mamoe.mirai-api-http/setting.yml中进行必要的设置,例如启用adapter、设置认证等。如果你刚刚安装,可能需要手动创建此文件。adapters: - http enableVerify: true verifyKey: "你的密钥"
示例代码:获取消息
快速启动你的开发之旅,以下是一个简单的HTTP请求示例,展示如何通过Mirai API HTTP接口接收消息:
import requests
VERIFY_KEY = '你的verifyKey'
BASE_URL = 'http://localhost:8080'
def get_messages():
response = requests.get(f'{BASE_URL}/api/messages', params={'verifyKey': VERIFY_KEY})
if response.status_code == 200:
return response.json()
else:
print("Failed to fetch messages")
return []
messages = get_messages()
print("Received messages:", messages)
记得替换你的verifyKey为你实际配置的密钥,并确保API服务器已正确运行。
应用案例和最佳实践
在实现自动化聊天机器人、数据分析、群管理等场景时,Mirai API HTTP展现了其强大之处。比如,你可以创建一个监听服务来自动回复特定关键词的消息,或者集成外部API,如天气预报,实现实时信息推送。最佳实践中,注重代码结构的清晰、安全的认证机制以及合理利用异步处理来提升响应效率至关重要。
典型生态项目
Mirai生态系统不仅包括API HTTP插件,还有多种周边工具和插件,支持复杂的聊天逻辑、自定义指令处理、数据库集成等高级功能。例如,Mirai Console作为主要控制界面,可以搭配多种插件以适应不同需求,而社区贡献的各类插件,如自动处理好友申请、群聊管理助手等,展示了它的灵活性和丰富性。
此指南提供了初步的接入方式与基本理念,深入学习和定制化开发将需要更详细地阅读Mirai API HTTP的官方文档和参与社区讨论。希望这个快速入门能够为你打开Mirai API HTTP的强大世界之门。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00