0.4.0 版本发布，支持服务器IP直接访问

Author: whyiyhw

README.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 可在微信 **安全使用（通过企业微信中转到微信，无封号风险）** 的 ChatGPT 个人助手应用,
 
-- 主要能力 
+- 主要能力会话（支持上下文）
   - 第一个为自定义 prompt
     <p align="center">
       <a href="https://github.com/whyiyhw/chatgpt-wechat" target="_blank" rel="noopener noreferrer">
@@ -16,26 +16,16 @@
           <img width="400" src="./doc/image27.png" alt="image27" />
       </a>
     </p>
-- 可选能力（图片识别-小猿搜题目青春版）
+- 可选能力（图片识别-小猿搜题 青春版）
   - [点击查看示例](./doc/image25.jpg)
 
 ## 使用前提条件
-- 云服务器 1h2g 就够了
-- 域名（备案/不备案）都可以，
 - 需要去注册一个个人[企业微信](https://work.weixin.qq.com/)
-- 阿里云开通云函数服务（新人一年88的额度，绝对够用）
-  - 其它腾讯云，华为云 云函数都适用，需要自行修改 js 文件。
-
-(如果你有 已经备案好的域名，下面的服务与函数区域可以不用管)
-
-- 为什么会需要云函数做中转？
-  - 因为我不想去备案，已经备案的，可以直接域名解析到服务器，无视云函数这一步，后续我会在后端直接支持企业微信的回调认证
-
-- 为什么需要一台服务器，完全用云函数是否可行？
-  - 目前来看，完全用同步的web函数不可能，3秒的执行时间会导致你等不到 openai 响应就整个函数会被kill掉。除非你在web函数中再触发异步函数去执行请求与获取响应，整个下来，费用跟调试成本都比较高，我假设大家都有自己的服务器，是真的不如把自己的服务器利用起来，后续有时间也会尝试用异步函数试试~
-
-## 效果如图
-
+- 云服务器 1h2g
+  - 如果是自己注册的企业微信，那么其实是不需要域名的，直接ip访问
+  - 如果是企业微信已经关联了备案主体，那么需要开一个备案的二级域名解析到服务器，nginx 做下转发就行
+- 其它情况，如我域名没备案，但是我就是想用这个域名解析到我的服务器，
+  - 那就就可以考虑下面这种 [云函数/网关转发思路，点击查看](./doc/cloudfc.md)
 
 ## 如何使用本项目代码？
 
@@ -53,80 +43,24 @@
 - 可以在详情页看到 企业可信IP的配置，把你服务器的公网IP 填入就好，如果没有这个配置项，就说明是老应用，无需处理，这步跳过
 ![image21.png](./doc/image21.png)
 
-### 2. 点击启用消息
-
-会进入验证步骤, 先不验证 url 我们可以 拿到  Token 跟 EncodingAESKey
-![image2.png](./doc/image2.png)
-
-### 3. 访问 [阿里云函数计算 fc ](https://fcnext.console.aliyun.com/cn-hangzhou/services) ，
-
-创建一个新的服务与函数  **重点** 需要选择中国大陆以外的区域，如香港/日本
-![image2.png](./doc/image16.png)
-
-登录 [阿里云函数计算 fc](https://fcnext.console.aliyun.com/cn-hangzhou/services) ，创建一个新的 Node.js v16/v14 的服务，服务名可以根据你的需要填写，可以填写 ChatGPT .
-
-![image4.png](./doc/image4.png)
-
-再创建一个函数，函数名也可以随意
-
-![image5.png](./doc/image5.png)
-
-### 4. 复制本项目下的 aliyunfc/index.js 的源码内容，并粘贴到 webide 当中
-
-然后点击顶部的 deploy ，完成第一次部署。
-
-![image6.png](./doc/image6.png)
-
-### 5. 安装所需依赖
-
-这个开发过程中，我们使用了企业微信开放平台官方提供的 SDK，以及 axios 来完成调用。在webide中开启终端，安装 `axios` 和 `@wecom/crypto` 还有 `xmlreader`。
-
-```shell
-npm i axios
-npm i @wecom/crypto
-npm i xmlreader
-```
-
-![image7.png](./doc/image7.png)
-
-安装完成后，点击上方的部署，使其生效。
-
-### 5.5 将自己的域名 cname 解析到 云函数
-
-- 进入 fc -> 高级功能 -> 域名管理 
-![image17.png](./doc/image17.png)
-
-- 我们可以找到这个cname 的值
-
-- 接下来复制这个值去购买域名的服务商，下配置 cname 
-
-![image18.png](./doc/image18.png)
-
-- 配置好后，等待1分钟，点击保存，我们就成功的把未备案域名 解析到了香港的云函数上
-
-### 6. 配置环境变量
-
-接下来我们回到函数管理来配置环境变量，你需要配置两个个环境变量 `aes_key` 和 `aes_token` `aes_key` 填写你第二步获取到的 EncodingAESKey，`aes_token` 填写你第二步获取到的 Token。
-![image8.png](./doc/image8.png)
-
-配置完成，点确认后，再次点击上方的 **Deploy** 按钮部署，使这些环境变量生效。这个时候去 企业微信里面，
-![image12.png](./doc/image12.png)
-填入函数的 url , 点击保存, 验证就通过了.
-![image19.png](./doc/image19.png)
-
-**url 就是你刚刚 cname 解析过去的自己的域名**
-
-### 7. 获取 OpenAI 的 KEY ，并配置环境变量
+### 2. 获取 OpenAI 的 KEY
 
 访问 [Account API Keys - OpenAI API](https://platform.openai.com/account/api-keys) ，点击 `Create new secret key` ，创建一个新的 key ，并保存备用。
 ![image10.png](./doc/image10.png)
 
-### 8. 在自购服务器上 部署 golang 服务，并开启对外的网络端口
+### 3. 点击启用消息
+
+会进入验证步骤, 先不验证 url 我们可以 拿到  Token 跟 EncodingAESKey
+![image2.png](./doc/image2.png)
+
+### 4. 在自购服务器上 部署 golang 服务，并开启对外的网络端口
 - 前提条件，需要有一个自己的服务器，或者云服务器
 - 执行 docker -v 是否有版本号？
 - 执行 docker-compose -v 是否有版本号？
+  ![image29](./doc/image29.png)
+
 - 确认这两个软件都安装后
-- 
+
 ```shell
 # 进入chat 后端目录
 cd ./chat
@@ -135,14 +69,33 @@ cd ./chat
 cp ./service/chat/api/etc/chat-api.yaml.bak ./service/chat/api/etc/chat-api.yaml
 vim ./service/chat/api/etc/chat-api.yaml
 ```
-- 修改这三个配置项
-![image20.png](./doc/image20.png)
+
+- 修改这5个配置项
+![image25.png](./doc/image25.png)
 
 - 前两个是企业微信 的配置
-  - corpSecret 就是 步骤一中的 Secret
   - 访问 企业微信-管理员页面 , 可在 我的企业 > 企业信息 > 底部 看到 CorpID
+  - corpSecret 就是 步骤一中的 Secret
+  - Token 跟 EncodingAESKey 可以在步骤二中拿到
 
 - 最后一个 是 openAPI 生成 KEY 的值
+---
+#### 3.1 重点，因为 openai 对于大陆地区的封锁，如果你的服务器在国内，这边提供了两个方案
+1. 自建 代理服务器，然后在 chat-api.yaml 中配置代理服务器的地址，相关的参数在 `chat-api.yaml.complete.bak`
+```yaml
+Proxy:                                              # 代理配置 （可选）
+  Enable: false                                     # 是否启用代理，默认为 false（可选）
+  Socket5: "127.0.0.1:1080"                         # 代理地址 默认为 127.0.0.1:1080（可选）
+```
+如何自建代理，点击查看 [自建代理](./doc/proxy.md)
+
+2. 使用 cf 自建反向域名代理，然后用的代理域名替换掉,OpenAi 的 Host 即可
+```yaml
+OpenAi:                                             # openai配置
+  Key: "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"                      # openai key
+  Host: "https://api.openai.com"                    # openai host （可选，使用cf进行反向代理时，修改可用）
+```
+如何自建反向域名代理，点击查看 [自建反向域名代理](./doc/cf.md)
 
 ```shell
 # 修改好后生成集成应用镜像
@@ -151,37 +104,12 @@ sudo docker-compose build
 # 启动集成应用
 sudo docker-compose up -d
 ```
-- 应用启动成功后 我们需要去拿 req_host 和 req_token
-  - `req_host` 就是部署服务器的 `http://{host}:8888/api/msg/push` `{host}` 就是你服务器的ip
-  - `req_token` 就是自己注册一个账号,调用登录api获取到的 token ，集体步骤如下
-- 调用注册api
-```shell
-curl --location 'localhost:8888/api/user/register' \
---header 'Content-Type: application/json' \
---data '{"email": "[email protected]","name": "admin","password": "admin123"}'
-```
-- 调用登录api
-```shell
-curl --location 'localhost:8888/api/user/login' \
---header 'Content-Type: application/json' \
---data '{"email": "[email protected]","password": "admin123"}'
-```
-- 登录API 响应
-```json
-{
-  "code":200,
-  "msg":"成功",
-  "data":{
-    "token":"eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJleHAiOjE3MDM1Njk0MzgsImlhdCI6MTY3NzY0OTQzOCwidXNlcklkIjoxfQ.mjRJcu3WNaqAYHB1RbG3qoBezzbEsW6weq8amOvGAaU"
-  }
-}
-```
-- 所以 `req_token` 就是 `data.token` 的值
+- 最后在 企业微信的配置中，把 服务器地址 `http://{host}:8887` 填入，如下图
+![image26.png](./doc/image26.png)
 
-- 最后把 `req_host` 和 `req_token` 配置到阿里云函数云的环境变量中
 - 🎉🎉 你的机器人就配置好了
 
-### 9. 正式布发布与微信打通
+### 5. 正式布发布与微信打通
 
 可在 我的企业 > 微信插件 > 下方找到 一个邀请关注二维码，
 ![image13.png](./doc/image13.png)
@@ -194,18 +122,19 @@ curl --location 'localhost:8888/api/user/login' \
 
 ![image99.png](./doc/image99.png)
 
-## FAQ
+- 如果需要企业自定义方案，也可以wx我 `whyiyhwxy`
 
-## [版本更新日志,点击查看](./doc/CHANGELOG.md)
+## changelog [版本更新日志,点击查看](./doc/CHANGELOG.md)
 
 ### feature 版本 考虑与执行中
 - [x] 单服务-多应用支持 2023-03-05
 - [x] 新增代理设置      2023-03-05
 - [x] 支持最新的 gpt3.5 与模型可自行切换
 - [x] 支持 prompt 自定义配置
 - [x] 命令式动态调整对话参数
-- [x] 系统设置&预定义模板
-- [ ] 支持 openapi 对话 token 累计功能， 余额不足时，支持 token 更换 
+- [x] 系统设置&预定义模板 2023-03-17
+- [x] 支持服务端直接对接企业微信，无需云函数中转 2023-03-18
+- [ ] 支持 openapi 对话 token 累计功能， 余额不足时，支持 token 更换
 - [ ] 支持作图功能（可选）
 - [ ] 支持英语语音输入（可选）
 - [ ] 支持特定角色对话-如雅思口语练习（可选）

chat/common/wecom/wecom.go

@@ -1,6 +1,18 @@
 package wecom
 
-import "github.com/xen0n/go-workwx"
+import (
+	"encoding/json"
+	"fmt"
+	"io"
+	"net/http"
+	"strings"
+	"time"
+
+	"github.com/golang-jwt/jwt/v4"
+	"github.com/xen0n/go-workwx"
+)
+
+var Token string
 
 func SendToUser(agentID int64, userID string, msg string, corpID string, corpSecret string) {
 
@@ -17,7 +29,7 @@ func SendToUser(agentID int64, userID string, msg string, corpID string, corpSec
 		//3. 企业微信会话发送文字的字符上限
 		//（1）会话消息目前支持2000（不确定）？字符，1个汉字=2字符，1个英文、符号=1个字符。
 		if len(rs) > 850 {
-			msgs := SplitMsg(rs, 850)
+			msgs := splitMsg(rs, 850)
 			for _, v := range msgs {
 				_ = app.SendTextMessage(&recipient, v, false)
 			}
@@ -28,7 +40,7 @@ func SendToUser(agentID int64, userID string, msg string, corpID string, corpSec
 	}()
 }
 
-func SplitMsg(rs []rune, i int) []string {
+func splitMsg(rs []rune, i int) []string {
 	var msgs []string
 	for len(rs) > i {
 		msgs = append(msgs, string(rs[:i]))
@@ -37,3 +49,112 @@ func SplitMsg(rs []rune, i int) []string {
 	msgs = append(msgs, string(rs))
 	return msgs
 }
+
+type dummyRxMessageHandler struct{}
+
+var _ workwx.RxMessageHandler = dummyRxMessageHandler{}
+
+// OnIncomingMessage 一条消息到来时的回调。
+func (dummyRxMessageHandler) OnIncomingMessage(msg *workwx.RxMessage) error {
+	// You can do much more!
+	fmt.Printf("incoming message: %s\n", msg)
+
+	if msg.MsgType == workwx.MessageTypeText {
+		message, ok := msg.Text()
+		if ok {
+			realLogic("openai", message.GetContent(), msg.FromUserID, msg.AgentID)
+		}
+	}
+	if msg.MsgType == workwx.MessageTypeEvent {
+		if string(msg.Event) == "enter_agent" {
+			realLogic("openai", "#welcome", msg.FromUserID, msg.AgentID)
+		}
+	}
+	if msg.MsgType == workwx.MessageTypeImage {
+		p, ok := msg.Image()
+		if ok {
+			realLogic("openai", "#image:"+p.GetPicURL(), msg.FromUserID, msg.AgentID)
+		}
+	}
+
+	return nil
+}
+
+func XmlServe(pToken, pEncodingAESKey, accessSecret string, accessExpire int64) {
+	pAddr := "[::]:8887"
+
+	// build a json web token
+	iat := time.Now().Unix()
+	claims := make(jwt.MapClaims)
+	claims["exp"] = iat + accessExpire
+	claims["iat"] = iat
+	claims["userId"] = 1
+	token := jwt.New(jwt.SigningMethodHS256)
+	token.Claims = claims
+	Token, _ = token.SignedString([]byte(accessSecret))
+
+	hh, err := workwx.NewHTTPHandler(pToken, pEncodingAESKey, dummyRxMessageHandler{})
+	if err != nil {
+		panic(err)
+	}
+	mux := http.NewServeMux()
+	mux.Handle("/", hh)
+
+	err = http.ListenAndServe(pAddr, mux)
+	if err != nil {
+		panic(err)
+	}
+}
+
+func realLogic(channel, msg, userID string, agentID int64) {
+	url := "http://localhost:8888/api/msg/push"
+	method := "POST"
+
+	type ChatReq struct {
+		Channel string `json:"channel"`
+		MSG     string `json:"msg"`
+		UserID  string `json:"user_id"`
+		AgentID int64  `json:"agent_id"`
+	}
+
+	r := ChatReq{
+		Channel: channel,
+		MSG:     msg,
+		UserID:  userID,
+		AgentID: agentID,
+	}
+
+	b, _ := json.Marshal(r)
+
+	payload := strings.NewReader(string(b))
+
+	client := &http.Client{}
+	req, err := http.NewRequest(method, url, payload)
+
+	if err != nil {
+		fmt.Println(err)
+		return
+	}
+
+	req.Header.Add("Content-Type", "application/json")
+	req.Header.Add("Authorization", "Bearer "+Token)
+
+	res, err := client.Do(req)
+	if err != nil {
+		fmt.Println(err)
+		return
+	}
+	defer func(Body io.ReadCloser) {
+		err := Body.Close()
+		if err != nil {
+
+		}
+	}(res.Body)
+
+	body, err := io.ReadAll(res.Body)
+	if err != nil {
+		fmt.Println(err)
+		return
+	}
+	fmt.Println(string(body))
+}

chat/docker-compose.yml

@@ -7,6 +7,7 @@ services:
       dockerfile: Dockerfile
     ports:
       - "8888:8888"
+      - "8887:8887"
     privileged: true
     restart: always
     networks: