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Mission Control Center 研究筆記

資料來源

項目 連結
GitHub repo（★8 / 4 forks / Apache-2.0 / TypeScript） github.com/YJ-Software/mission-control-center
README（繁中，617 行，極完整） README.md
開發者 遠振資訊 / YJ-Software（台灣）
核心 runtime OpenClaw（agent runtime，dashboard 全靠它）
靈感來源 tugcantopaloglu/openclaw-dashboard

專案概述

Mission Control Center（MCC）是台灣 遠振資訊 (YJ-Software) 個人開發者業餘維護的 OpenClaw 任務控制面板——用一個 Next.js 儀表板集中管理 AI Agent 團隊、任務排程、日報產出、備份、瀏覽器自動化與一整套 LINE 客服後台。★8 是小專案，但功能密度與工程完整度遠超星數（15 張 DB 表、15+ 頁面、60+ 元件、Playwright E2E 當 release gate）。

核心設計前提：為遠端 VPS / headless Linux server 量身打造，不是 local desktop 工具。 這個前提衍生出整套「在瀏覽器裡操作整台伺服器」的設計：終端機、Chrome、Docker、systemd 全部走 dashboard，不用 SSH 客戶端、不用 X11 forwarding。搭配 Tailscale 私網，從手機/平板都能像本機一樣操作一台 throwaway VPS 上的 agent 團隊。

這是本站少數的「台灣自製 + OpenClaw 生態 + LINE 客服」交集案例，與站上 OpenClaw 相關筆記（awesome-openclaw-skills、openclaw-claude-proxy、claw-code）及 LINE 相關筆記（line-chatbot-boilerplate、linebot-multimodal-rag）都能互連。

功能盤點

模組 重點
AI Agent 管理 Agent 團隊（operators/developers/researchers 分類）、即時 Chat（串流 + 工具追蹤）、Sessions 歷史 + 成本分析、Live Feed 監控思考過程
晨報系統 主題管理 → generate-prompts → 各主題執行 → finalize → podcast 管線；URL 去重、edge-tts + ffmpeg 生 Podcast、自動同步為 OpenClaw cron（mr-*）、匯出 Obsidian
Cron 排程 完整 CRUD；三種排程（cron / at / every）、兩種模式（main / isolated agent）、三種投遞（announce / webhook / none）、per-job timezone/timeout/model override
備份系統 來源 + 目的地（FTP/local，S3/rsync coming）+ 排程 + 保留份數 + 還原；X-Backup-Token 外部呼叫
第二大腦 NotebookLM 整合（wrap nlm CLI）+ Obsidian headless 安裝（Xvfb+Openbox+x11vnc）+ CouchDB LiveSync；兩個 capture skill（link-capture、youtube-transcript）自動抓取入 vault
瀏覽器自動化 Headless Chrome + noVNC 瀏覽器內遠端桌面 + CDP 9222 給腳本接；登入態/cookie 留在 server
終端機 / Docker xterm.js + node-pty 多分頁、敏感資訊自動過濾；Docker container/image 管理
LINE 客服 Ops 功能最深的模組（見下）

LINE 客服 Ops——最完整的模組

一整套 LINE Bot AI 客服後台，重點是「operator 隨時能接手、看到 agent 內部過程、保證記憶累積」：

  • operator 接手：一鍵切「agent 回應中／我接手」，接手自動暫停 agent 30 分鐘（送訊息 reset 倒數）
  • 接手 catch-up：解除 pause 時自動掃 pause 期間對話，丟 LLM 萃取「值得長期記憶的客戶事實」寫入 mem0，不必手動整理
  • AI 自動建議 Quick Reply：邊打字邊用 LLM 生客戶可能想點的回應（debounce 400ms）
  • Agent 時間軸 drawer：列出該客戶所有 session 完整事件流，標記 ✅ 已送達 LINE / ⚠️ 未送達（偵測 openclaw 中途插話被吞的 race condition）
  • mem0 全自架堆疊：Qdrant 向量庫 + Ollama bge-m3 embedding + Gemini LLM，免外部 API 依賴；customer-id-injector plugin 自動把客戶 profile 注入 system prompt

技術棧

類別 技術
框架 Next.js 16 (App Router) + 自訂 Server (tsx server.ts)
UI Tailwind + Radix + shadcn/ui；Framer Motion、TipTap、FullCalendar、@dnd-kit
狀態 Zustand + TanStack Query
即時 WebSocket（Gateway 連線 + 瀏覽器即時更新）
DB SQLite via Drizzle ORM（15 張表）
多語系 next-intl（zh-TW / zh-CN / en）

即時架構是三層 WebSocket 中繼：

OpenClaw Gateway (ws://127.0.0.1:18789)
     ↕ WebSocket + Challenge-Response Auth
Mission Control Server (server.ts)   ← 事件中繼 + RPC 代理（10s timeout）
     ↕ WebSocket
Browser Client

工程亮點：release / openclaw 版本配對

這個小專案有一套異常嚴謹的發版設計，值得單獨記：

  • 版本 = <openclawVersion>-v<mccVersion>（例 2026.6.1-v0.3.53）。前綴不是裝飾，是事實宣告：「這個 MCC tarball 在 throwaway 環境上跑過完整 Playwright E2E，搭配的 openclaw 版本就是前綴」。
  • 前綴 sticky / 後綴自由：純 MCC 修補不重跑 E2E，前綴自動沿用上一筆；換 openclaw 配對才必須重跑 E2E 全綠——否則配對宣告就是說謊。
  • E2E 是 release gate，不是 CI 裝飾。發版流程強制「E2E 通過才能 publish」。
  • 部署 = tarball + symlink swap：current -> versions/vX.Y.Z 原子切換，upgrade.sh 失敗自動回滾、比對 unit 內容有差才 daemon-reload。
  • /api/health 同時暴露 version（組合字串顯示用）/ mccVersion（純 semver 比對用）/ openclawVersion——升級比對統一用 mccVersion，避免 split('.') 被 openclaw 前綴拆爛。

目前限制 / 注意事項

  • ★8、solo 業餘維護、無 SLA：不保證 issue/PR 回應。README 直說「想商用或客製，自己 fork 走比期待維護實際」。
  • 僅 Ubuntu Linux：macOS/Windows/其他發行版未驗證，systemd user unit、headless Chrome+VNC、apt 安裝流程會直接失敗。
  • 0.x 可能 breaking，升級前看 release notes。
  • 高權限即高風險：含終端機、Docker、瀏覽器自動化——強烈建議只走 Tailscale 私網，別暴露公網；一定要公網至少 強密碼 + fail2ban + reverse proxy + TLS。
  • wiki-person 記憶模式在 OpenClaw 4.29 無法運作（plugin tool 不暴露給 agent），預設走 mem0，wiki-person UI 只是 scaffolding。

研究價值與啟示

關鍵洞察

  1. 「server-resident、瀏覽器內操作整台伺服器」是被低估的 agent 運維範式。多數 agent 工具假設你坐在 local 電腦前；MCC 反過來假設 agent 24/7 跑在 throwaway VPS 上，你只是偶爾用手機連進去看。終端機/Docker/Chrome 全塞進瀏覽器（xterm.js + noVNC + CDP），配 Tailscale 就是一個「隨身 agent 基地台」。這對「agent 要長跑、不能綁在你的筆電」的場景很對味。

  2. 星數騙不了工程完整度。8 stars 卻有 15 張 DB 表、E2E-as-release-gate、原子 symlink 部署、版本配對事實宣告——這是「一人公司把內部運維工具開源」的典型形態：不為 star，為自己的 VPS 車隊而寫。研究時看 star 之外的工程慣性密度更能判斷專案成熟度（對照本站對 jezweb/claude-skills 文件漂移的觀察——這裡剛好相反，紀律極高）。

  3. LINE 客服 Ops 是「agent + human-in-the-loop」的完整落地樣本。operator 接手自動暫停 agent、catch-up 自動萃取記憶、時間軸標記「已送達/未送達」偵測 race condition——這些是真正跑過生產客服才會長出來的細節。與站上 linebot-multimodal-rag、line-chatbot-boilerplate 對照，MCC 補上了「後台營運介面」這一塊。

  4. openclaw 版本配對把「相容性」從 metadata 升級成 test-backed 契約。多數專案的相容版本只是 README 上一句話；MCC 把它綁進「E2E 全綠才能改前綴」的流程，讓版本字串本身變成可驗證的宣稱。這個 pattern 可推廣到任何「wrap 快速更新的上游」的專案（對照 Vibe-Trading 的 provider 相容處理）。

  5. 全自架記憶堆疊（Qdrant + Ollama + mem0）示範了「零外部 API 依賴」的客戶記憶。對資料落地/隱私敏感的台灣中小企業客服場景，這個「embedding 用本地 bge-m3、向量庫自架」的組合是務實解。

與其他專案的關聯

對照 關係
awesome-openclaw-skills / openclaw-claude-proxy / claw-code 同 OpenClaw 生態；MCC 是「OpenClaw 的營運儀表板」，補上 GUI 管理層
ai-usage-dashboard / claude-hud 都是 agent 用量/狀態儀表板；MCC 範圍更廣（不只監控，還能操作終端/Docker/瀏覽器/客服）
my-claude-devteam / agent-orchestrator / dispatch 都是 agent 團隊管理；MCC 偏「單機 VPS 上的營運控制台」而非多機編排
line-chatbot-boilerplate / linebot-multimodal-rag LINE bot 實作；MCC 補上「operator 接手 + mem0 長期記憶 + 時間軸」的後台 ops
n8n-workflows 都做 automation；MCC 綁死 OpenClaw agent 生態，n8n 是通用 workflow