SSHLLM: SSH経由でAIビッグモデルのサービスに安全にアクセスするためのクライアントサイドツール

SSHAIはオープンソースのツールだ。SSHプロトコルでAIサービスに接続できる。SSHが使える環境であれば、大規模な言語モデルを利用することができる。このツールはDeepSeekやHunyuanなどのモデルをサポートしている。接続方法は安全で、パスワード認証と公開鍵認証がある。インターフェイスはユーザーフレンドリーで、カラフルな出力とアニメーション効果がある。設定は簡単で、YAMLファイルを使用してAPIキーとプロンプト語を設定する。プロジェクトはGo言語で開発されており、モジュール設計で拡張が容易です。ユーザーはモデルの思考プロセスをリアルタイムで見ることができる。このツールはMCPプロトコルをサポートし、ファイルシステムやネットワーク検索などの外部ツールを統合します。起動時にウェルカムページを表示する。このプロジェクトは、Apache 2.0ライセンスの下、GitHub上でオープンソースとして公開されている。ユーザーはコードを直接クローンして、.NET Frameworkをコンパイルして実行することができます。オープンソースのバージョンは、テストサーバーを提供し、ユーザーはsshコマンドを介して体験に接続します。公式には有料のマルチユーザーバージョンがあります。

機能一覧

• SSHセキュア接続SSHプロトコルによるAIサービスへの暗号化アクセス、ポートのカスタマイズ、バックグラウンド操作のサポート。
• 柔軟な認証パスワードログイン、SSH公開鍵パスワードレスログイン、認証なしモードをサポートし、RSAおよびEd25519鍵と互換性があります。
• マルチモデル対応DeepSeek、Hunyuan、その他の大型モデルを統合し、ローカルまたはクラウドのAPIエンドポイントを切り替え可能。
• リアルタイム思考ディスプレイ思考ステップは、DeepSeek R1の推論プロセスのように、モデルが応答を生成する際にリアルタイムで表示されます。
• MCPツールの統合モデル・コンテキスト・プロトコルをサポートし、時間検索、ファイルの読み書き、Bing検索などの外部ツールに接続。
• 美しいインターフェースカラー端末出力、アニメーション効果、アスキーアートでインタラクティブな体験を強化。
• 構成管理APIキー、プロンプトワード、ツールパラメータをYAMLファイルで設定し、設定ファイルの動的ロードをサポートします。
• 多言語インターフェース異なるユーザーの習慣に適応するために、中国語と英語の切り替えを提供します。
• 対話モード対話型チャット、単一コマンド実行、パイプライン入力処理など、3種類の呼び出し。
• ウェルカムページとモニタリングカスタマイズされたバナーが起動時に表示され、内蔵のリトライメカニズムが安定した接続を保証します。

ヘルプの使用

SSHAIはコマンドラインツールです。コンパイルと実行にはGo環境が必要です。複雑なインストールは必要ありません。すべてのプロセスはコードのクローンから始まります。ユーザーはまずGitとGoのツールを用意する。その後、AIサービスに接続する。ツールはローカル・サーバー上で動作する。ユーザーはsshコマンドでアクセスする。詳しい手順は以下の通り。

設置プロセス

1. クローン倉庫.
   ターミナルを開く。コマンドClone Codeを入力する。

   git clone https://github.com/sshllm/sshai.git  
   cd sshai
   

   これでメインプログラムと設定例を含むすべてのファイルがダウンロードされます。リポジトリサイズは小さく、ダウンロードも速いです。

2. コンパイラ.
   SSHAIはGoで書かれています。Go 1.20以降がインストールされていることを確認してください。makeコマンドを実行してコンパイルしてください。

   make build
   

   あるいはgo buildを使う。

   go build -o sshai cmd/main.go
   

   コンパイル後、実行ファイルを生成する。Windowsを使用している場合は、go buildを使用してexeファイルを生成する。

3. YAMLファイルの設定.
   サンプルファイルのconfig.yamlをコピーし、編集してパラメータを設定する。ファイルはルート・ディレクトリにある。主要なセクションが含まれています：
   • API エンドポイント ： DeepSeek の URL とキーなど。例：

     models:  
     deepseek:  
     api_key: "your-api-key"  
     base_url: "https://api.deepseek.com"
     

   • 認証設定：ユーザー名とパスワード、または公開鍵パス。例

     auth:  
     username: "user"  
     password: "pass"  # 或用 public_keys: ["/path/to/key"]
     

   • プロンプトワードのカスタマイズ：「AIアシスタントとして、ユーザーの問題解決を支援する」などのシステムプロンプトを定義する。
   • MCPツール：パス制限を設定するファイルシステムツールを有効にする。例

     mcp_tools:  
     filesystem:  
     enabled: true  
     root: "/safe/dir"
     

   設定を保存すると有効になります。英語版ではconfig-ja.yamlを使用します。

4. SSHキーを生成する（オプション）.
   公開鍵認証を使用する場合は、鍵ペアを生成します。実行する：

   ssh-keygen -t ed25519 -C "your-email"
   

   公開鍵をauthorized_keysファイルにコピーします。サーバー側で設定する。ツールは自動的にキーを認識します。

オペレーション・サーバー

コンパイル後、SSHAIサーバが起動します。SSHAIサーバはポートをリッスンし、AIサービスを提供します。デフォルトのポートは2213です。

1. 直接走る.
   sshaiディレクトリで実行する：

   ./sshai
   

   サーバー起動。アスキーアートやバージョン情報などのウェルカムバナーを表示。ターミナルへのログ出力。

2. 設定ファイルの指定.
   cパラメータでカスタム設定をロードする：

   ./sshai -c config.yaml
   

   これはデフォルトの設定を上書きする。

3. バックグラウンド操作.
   本番環境では、nohubまたはリダイレクト・ロギングを使用する：

   nohup ./sshai > server.log 2>&1 &
   

   あるいはスクリプトを使う：

   ./scripts/run.sh
   

   スクリプトはスタートアップとロギングを処理する。プロセスをチェックする： ps aux | grep sshai.

4. テスト接続.
   オープンソースでサーバー体験をテストすれば、ローカルで実行する必要はない：

   ssh test.sshai.top -p 9527
   

   ユーザー名とパスワードを入力する。対話モードに入る。

AIサービスの接続と利用

サーバーが起動したら、sshクライアントで接続する。このツールは3つのモードをサポートしています。シナリオに合わせて選んでください。

1. 対話モード.
   新しいターミナルを開く。ローカルサーバーに接続する：

   ssh user@localhost -p 2213
   

   パスワードを入力するか、キーを使用します。チャット画面に入る。AI＞」などのプロンプト。Pythonのリストを説明してください」などの質問を入力すると、思考連鎖も含めてAIの回答がリアルタイムで表示される。exitまたはCtrl+Dで終了。
   対話のサンプル

   • ユーザー：Hello Worldスクリプトを書いてください。
   • AI：コードを生成し、各行を解釈。文脈を保持した複数回の対話をサポート。
2. コマンドラインモード.
   対話なしに単一のコマンドを実行する：

   ssh user@localhost -p 2213 "分析这段JSON数据"
   

   パラメータをヒントとして渡す。ターミナルに直接出力する。スクリプトの自動化に適している。ホストチェックをスキップするには、-pパラメータを追加する：

   ssh -p 2213 -o StrictHostKeyChecking=no user@localhost "你的问题"
   

3. パイプライン・モード.
   ファイルの内容などの入力ストリームを処理する：

   cat data.txt | ssh user@localhost -p 2213
   

   あるいはエコーと組み合わせて：

   echo "优化这个SQL查询" | ssh user@localhost -p 2213
   

   AIはパイプラインの入力を分析し、出力を生成する。ログの解析やコードレビューに使用。

注目の機能操作

• リアルタイム思考ディスプレイ.デフォルトで有効。対話モードでは、DeepSeek R1 などのモデルは、"Thinking..." と出力してからステップします。コンフィギュレーションで設定します：

  display:  
  thinking: true
  

  ユーザーがAIの判断を理解できるようにする。

• MCPツール使用..有効にすると、AIはツールを呼び出すことができます。例：設定にBingツールを追加する。チャット中に「AIの最新ニュースを検索して」と言うと、AIは自動的にフェッチツールを呼び出し、結果を返す。ファイルツールの例
  • ユーザー：ファイルの内容を読む。
  • AI：/root/file.txtにファイルシステムツールでアクセスし、内容を表示する。ルート・ディレクトリを安全に制限し、機密性の高い操作を避ける。
• カスタムヒント.YAMLのプロンプトセクションを編集する。技術的な質問には中国語で対応する」のようなシステムプロンプト。ユーザープロンプトのプレフィックスをカスタマイズして、レスポンスの質を向上させる。
• マルチ・モデル・スイッチング.複数のモデルを設定します。実行時に指定します：

  ssh user@localhost -p 2213 -m deepseek "问题"
  

  ツールは動的にロードされ、応答時間はモデルに依存する。

取り扱い上の注意

• 安全性.強力なパスワードまたはキーを使用する。ファイアウォールはポート2213を開放しています。VPNを使用しない限り、公共のネットワークに露出しないようにしましょう。
• パフォーマンス.ローカルでの操作には、大規模モデルのGPUサポートが必要。クラウドAPIにはクォータ制限があります。
• テスト中にコンポーネントを調整する.ログはserver.logにあります。一般的なエラー：無効なAPIキー、サーバーを再起動してください。
• エクステンション.モジュールは内部ディレクトリにある。新しいツールの追加、mcpパッケージの修正。GitHubにPRを投稿してください。
• モバイル.Termuxアプリを使ってAndroid上でsshコマンドを実行し、接続する。

これらのステップを踏むことで、ユーザーは迅速にスピードアップすることができる。テストサーバーを使用することで、初めて使用する方でもすぐに使いこなすことができます。個人でもチームでも使える柔軟な設定。安定した動作と高速レスポンス。ユーザーからのフィードバックによると、パイプライン・モードが特に便利です。

アプリケーションシナリオ

1. リモート開発支援
   開発者はサーバなどのGUIレス環境でSSHAIを使ってコードスニペットやデバッグスクリプトを生成します。パイプラインモードでバグログを入力し、AIが素早く原因を分析します。
2. システムの運用とメンテナンス
   MCPツールはファイルの読み書きを統合し、AIが自動化されたスクリプトを提案することで、手作業を減らす。
3. 教育的学習
   学生は端末でAIとのやりとりを練習する。リアルタイムのシンクアラウド表示は、モデルの推論を理解するのに役立ちます。英語と中国語の切り替えが可能で、プログラミングの概念を学ぶことができます。
4. チームワーク
   チームはマルチユーザーバージョンを導入する。各メンバーは公開鍵でログインし、プロンプト・テンプレートを共有する。AIがディスカッションポイントを要約するブレーンストーミングセッションに使用。
5. コンテンツ生成
   ライターやアナリストが下書きをパイプに入れ、AIが文章を手直しする。レポートや記事のアウトラインを作成するためのロングコンテクストにも対応。

品質保証

1. SSHAIを動かすにはどんな環境が必要ですか？
   Go 1.20+とGitが必要です。Linux、macOS、Windowsがサポートされています。依存関係なしでコンパイルできます。
2. 新しいAIモデルを追加するには？
   config.yamlのmodelsセクションを編集する。API URLとキーを追加する。サーバーを再起動してください。
3. ツールはどのような認証方法をサポートしていますか？
   パスワード、SSH公開鍵、認証なし。公開鍵は自動化スクリプトに推奨。
4. オープンソースと有料版の違いは？
   オープンソース版はシングルユーザーで、個人に適している。有料版は sshllm.top にあり、複数ユーザーと高度な管理をサポートしています。
5. 接続の失敗については？
   ポート、ファイアウォール、ログをチェックする。一般的なのは鍵のパーミッションで、chmod 600を使って秘密鍵を設定する。