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AI-native scene orchestration language for building apps from world models, UI components, and capability modules.

下载安装包

预构建安装包发布在 GitHub Releases：服务器用 mei-runtime，开发/LSP 用 mei-toolchain。 桌面 mei-viewer 与编辑器 mei-lang-vscode（VSIX）在独立仓库构建分发（本地 monorepo：tools/mei-viewer、tools/mei-lang-vscode）。 正式发版推送与 Cargo 版本一致的 v* tag；日常 git push 不自动打安装包。

本地启动

1. 配置 .env（OpenAI 兼容）

mei-lang 的访问侧 AI 运行时可读取 OpenAI 兼容配置。

最小示例见 .env.example（复制为 .env 后填写密钥）。

2. GIS 底图（Martin）

map.maplibre 需要 HTTP 瓦片（MBTiles）。mei-host-shell serve 会在工作区存在 stock/gis/tiles/*.mbtiles 且能找到 martin 二进制时，自动在随机本地端口拉起 Martin，浏览器仍走同源 /gis。

cd mei-lang
cargo run -p mei-host-shell -- serve --workspace <workspace-root>
  • 应用：**http://127.0.0.1:9527**（默认端口 9527，避开 macOS AirPlay 占用的 5000）
  • 已设 MEI_GIS_PROXY_UPSTREAM 时 不自动拉起（沿用外部 Docker/手动 Martin）
  • 可选覆盖：MEI_MARTIN_BIN、MEI_TILES_JSON_PATH（见 .env.example）

3. 启动宿主（主路径：mei-host-shell）

cd mei-lang
cargo run -p mei-host-shell -- serve --workspace <workspace-root>

# 启用登录鉴权（须先完成下方配置，否则启动失败）
cargo run -p mei-host-shell -- serve --workspace <workspace-root> --auth

启用 --auth 前，先初始化 workspace-local host-state（写入 {source_root}/.mei/local/hosts/*.state.json）：

cargo run -p mei-host-shell -- auth ensure-keys --workspace <workspace-root> --json
cargo run -p mei-host-shell -- auth bootstrap-users --workspace <workspace-root> --json

旧入口 mei-host-web 已迁入 archive/mei-host-web/（待手工清理）；请只使用 mei-host-shell。

默认行为：

  • 监听 **http://127.0.0.1:9527**（可用 --port 覆盖）
  • 必须传 --workspace <workspace-root>（工作区源码根）
  • 组件/模板：mei workspace materialize 物化到 profile 的 stock/（Git 跟踪）；运行时目录由工作区约定生成；未物化时只读 mei-lang/stock/
  • 默认不要求登录；传 --auth 后除登录页与静态资源外，访问页面/API 均需先登录（且须已配置用户与密钥，否则启动失败）
  • 密码规则（新建用户、改密、bootstrap-users）：至少 8 位，且须含大写/小写/数字/符号；明文密码只能从 stdin 或浏览器 RSA-OAEP(SHA-256) 加密后提交
  • 启动后提供默认宿主/runtime；访问侧 AI 若启用，将按 .env 中 OpenAI 兼容配置连接模型服务

当前边界

  • 编辑侧：默认交给 Cursor / Codex / Claude Code / OpenCode 等外部开发工具；mei-lang 提供 DSL、编译/lowering、宿主/runtime，以及后续可供这些工具消费的 CLI / LSP / MCP 接口。
  • 编辑器识别：Cursor / VS Code 安装 mei-lang-vscode（language id mei + TextMate + mei-lsp；推荐配套 Even Better TOML 以校验 app.toml）。本地 monorepo 见 tools/mei-lang-vscode；作者态说明见 agent/knowledge/editor-runtime/language-and-editor-recognition.md。
  • 访问侧：mei-lang 宿主内置访问侧 AI，围绕当前 scene/world/runtime 做问答、查询、解释与临时视图。
  • 仓库内 skill / agent 相关实现：当前仍有部分历史 authoring Agent 代码与配置表面，正在逐步从编辑侧主线退出。

编辑侧 CLI

新的编辑侧主线优先通过 mei-toolchain CLI 被外部工具消费；兼容入口 mei 仍保留，但推荐新脚本逐步切到双入口：

cd mei-lang

# 编译 / 诊断（仓内 examples；--workspace 指向本地工作区根）
cargo run -p mei-lang-server --bin mei-toolchain -- check --workspace /path/to/workspace --app examples/core/01-single-file-doc --json

# world / inventory
cargo run -p mei-lang-server --bin mei-toolchain -- inspect world --workspace /path/to/workspace --app examples/core/01-single-file-doc --json
cargo run -p mei-lang-server --bin mei-toolchain -- inspect inventory --workspace /path/to/workspace --app examples/ds/01-dataset-baseline --json

# 数据 / 指标 / runtime
cargo run -p mei-lang-server --bin mei-toolchain -- query dataset --workspace /path/to/workspace --app examples/ds/01-dataset-baseline --id sample_rows --json
cargo run -p mei-lang-server --bin mei-toolchain -- query metric --workspace /path/to/workspace --app examples/ds/01-dataset-baseline --id sample_count --json
cargo run -p mei-lang-server --bin mei-toolchain -- runtime peek --workspace /path/to/workspace --app examples/core/01-single-file-doc --json

# 机器可读 MCP surface 描述
cargo run -p mei-lang-server --bin mei-toolchain -- mcp describe --surface author --json
cargo run -p mei-lang-server --bin mei-toolchain -- mcp describe --surface access --json

# host auth / describe（mei-host-shell）
cargo run -p mei-host-shell -- auth describe --workspace <workspace-root> --json

# author MCP adapter（stdio）
npm run mcp:author-adapter
npm run test:mcp:author-adapter

# standalone author runtime
cargo run -p mei-lang-server --bin mei-toolchain -- editor-runtime describe --json
cargo run -p mei-lang-server --bin mei-toolchain -- editor-runtime doctor --json
cargo run -p mei-lang-server --bin mei-toolchain -- knowledge --surface author --include-content --json
cargo run -p mei-lang-server --bin mei-toolchain -- workspace bootstrap --source-root /tmp/mei-demo --app hello --tool cursor --json
cargo run -p mei-lang-server --bin mei-toolchain -- workspace create-app another-app --source-root /tmp/mei-demo --json

浏览器打开根路径即可；应用页面路由形如 /apps/manage/<app_id>。

冷启动与工作区（经 mei-env）

推荐入口：./scripts/env/mei.sh（init / env build）。定位用 --source / --env / --bundle（不必记三场景）。

# 仅克隆了本仓 → 默认 ~/.mei-env
./scripts/env/mei.sh init --source . --env ~/.mei-env \
  --workspace /tmp/mei-demo --app sample

cd /tmp/mei-demo
./deploy/build-app.sh
./deploy/start-host.sh --app sample
# 已有本地工作区时（路径由调用方传入，勿假定 monorepo sibling）:
# ./scripts/env/mei.sh init --source . --env ~/.mei-env \
#   --workspace /path/to/workspace --app sample

# 二进制包：
# ./scripts/env/mei.sh init --bundle ./bundle --env ~/.mei-env --workspace ~/mei-ws/app1

日常（已有工作区）：改平台时 mei.sh env build；然后 build-app.sh → start-host.sh / stop-host.sh（直跑 mei-env，无 install）。

停止服务

  • 停止 mei-lang：在 mei serve 所在终端按 Ctrl+C；若端口仍被占用，可执行 lsof -ti tcp:9527 | xargs kill
  • 日志里的 synced MeiLang skill 仅表示 skill 文件同步，不是自动拉起外部 Agent 进程；默认启动不会做这一步
  • 瓦片：Host 默认可自动托管 Martin（见上文 GIS）；外部服务可用 monorepo 内 mei-env/toolkits/martin/start_martin.sh 或 Docker，并设 MEI_GIS_PROXY_UPSTREAM
  • 分发含 bin/martin：tools/mei-viewer/scripts/collect-desktop-sidecars.sh（经 fetch-martin-sidecar.sh）

最少配置

至少需要一组 OpenAI 兼容补全模型配置（见 .env.example）。若有多供应商，可通过 OPENAI_IMITATORS 追加前缀并配置对应的 *_BASE_URL / *_API_KEY / *_COMPLETION_MODEL。

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