lunr-chatbot 1.0.5

Bibliothèque Python pour créer des bots pour LunR

🤖 Lunr Chatbot Library

Bibliothèque Python pour créer des bots pour l'application LunR avec chiffrement de bout en bout (E2E).

📋 Table des matières

• Installation
• Démarrage rapide
• Création d'un bot
• Exemples
• Référence API
• Sécurité
• Contribution

🚀 Installation

pip install lunr_chatbot

Dépendances

• Python >= 3.9
• aiohttp >= 3.9.0
• websockets >= 12.0
• cryptography >= 41.0.0

⚡ Démarrage rapide

1. Créer un bot depuis l'application LunR

Pour créer un bot, rendez-vous dans l'application LunR :

1. Allez dans votre page Profil
2. Cliquez sur "Gérer mes bots"
3. Créez un nouveau bot en remplissant les informations :
   • Nom du bot
   • Description
   • Capacités (optionnel)
4. Une fois créé, vous obtiendrez :
   • bot_token : Token JWT pour authentifier le bot (copiez-le depuis l'appli)
   • api_key : Clé API unique (gardez-la secrète!)

⚠️ Important : Conservez précieusement ces tokens, ils ne seront plus affichés après la création.

2. Créer un bot simple

from lunr_chatbot import LunRBotClient

# Configurer le bot avec le token copié depuis l'application
bot = LunRBotClient(
    api_url="http://localhost:8000",
    bot_token="YOUR_BOT_TOKEN_HERE"  # Token copié depuis LunR
)

# Handler pour les messages
@bot.on_message
async def handle_message(message):
    if message.content == "/hello":
        await bot.send_message(
            message.group_id,
            "Hello! 👋 Je suis un bot LunR!"
        )

# Lancer le bot
bot.run("GROUP_ID_HERE")

3. Ajouter le bot à un groupe

Depuis l'application LunR ou via l'API (en tant qu'admin du groupe):

curl -X POST http://localhost:8000/api/groups/{GROUP_ID}/add-bot/ \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_USER_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"bot_id": BOT_PROFILE_ID}'

🎯 Création d'un bot

Fonctionnalités principales

1. Recevoir des messages

@bot.on_message
async def handle_message(message):
    print(f"Message de {message.sender.display_name}: {message.content}")
    
    # Le contenu est automatiquement déchiffré
    if message.content.startswith("/"):
        # Traiter les commandes
        await handle_command(message)

2. Envoyer des messages

# Message simple
await bot.send_message(group_id, "Bonjour le monde!")

# Avec indicateur "en train d'écrire"
await bot.send_typing(True)
await asyncio.sleep(1)
await bot.send_typing(False)
await bot.send_message(group_id, "Message après réflexion...")

3. Réactions

@bot.on_reaction
async def handle_reaction(reaction_data):
    emoji = reaction_data['reaction']
    message_id = reaction_data['message_id']
    user = reaction_data['user']
    
    print(f"{user['username']} a réagi avec {emoji}")

# Ajouter une réaction
await bot.add_reaction(message_id, "👍")

4. Indicateurs de frappe

@bot.on_typing
async def handle_typing(typing_data):
    if typing_data['type'] == 'user_typing':
        user = typing_data['user']
        print(f"{user['username']} est en train d'écrire...")

Structure d'un bot complet

import logging
from lunr_chatbot import LunRBotClient

# Configuration du logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

# Configuration
API_URL = "http://localhost:8000"
BOT_TOKEN = "your_token"
GROUP_ID = "group_uuid"

# Créer le bot
bot = LunRBotClient(api_url=API_URL, bot_token=BOT_TOKEN)

@bot.on_message
async def handle_message(message):
    """Handler principal pour les messages"""
    
    # Ignorer les messages de bots (éviter les boucles)
    if message.sender.is_bot:
        return
    
    content = message.content.lower().strip()
    
    if content == "/help":
        await bot.send_message(message.group_id, "Aide du bot...")
    
    elif content.startswith("/"):
        await bot.send_message(
            message.group_id,
            f"Commande inconnue: {content}"
        )

if __name__ == "__main__":
    bot.run(GROUP_ID)

📚 Exemples

Echo Bot

Bot simple qui répète les messages:

python examples/echo_bot.py

Weather Bot

Bot qui donne la météo (données fictives):

python examples/weather_bot.py

AI Assistant Bot

Bot assistant avec calculs et base de connaissances:

python examples/ai_assistant_bot.py

📖 Référence API

LunRBotClient

Méthodes

__init__(api_url, bot_token, auto_decrypt=True)

Initialise le client bot.

Paramètres:

• api_url (str): URL de l'API (ex: "http://localhost:8000")
• bot_token (str): Token JWT du bot
• auto_decrypt (bool): Déchiffrer automatiquement les messages entrants

async initialize()

Initialise le bot (authentification, clés de chiffrement).

async join_group(group_id)

Rejoint un groupe et établit la connexion WebSocket.

Paramètres:

• group_id (str): UUID du groupe

async send_message(group_id, content, message_type='text')

Envoie un message chiffré dans un groupe.

Paramètres:

• group_id (str): UUID du groupe
• content (str): Contenu du message (sera chiffré automatiquement)
• message_type (str): Type de message ('text', 'image', 'file', 'voice')

async send_typing(is_typing=True)

Envoie un indicateur "en train d'écrire".

async add_reaction(message_id, reaction)

Ajoute une réaction emoji à un message.

Paramètres:

• message_id (str): UUID du message
• reaction (str): Emoji (ex: '👍', '❤️')

run(group_id)

Lance le bot de manière synchrone (bloquante).

async run_async(group_id)

Lance le bot de manière asynchrone.

Décorateurs

@bot.on_message

Enregistre un handler pour les messages entrants.

@bot.on_message
async def handle(message):
    # message.content - Contenu déchiffré
    # message.sender - Objet User
    # message.group_id - ID du groupe
    pass

@bot.on_reaction

Enregistre un handler pour les réactions.

@bot.on_reaction
async def handle(reaction_data):
    # reaction_data['reaction'] - Emoji
    # reaction_data['message_id'] - ID du message
    # reaction_data['user'] - Utilisateur
    pass

@bot.on_typing

Enregistre un handler pour les indicateurs de frappe.

Modèles de données

Message

@dataclass
class Message:
    id: str                      # UUID du message
    content: str                 # Contenu déchiffré
    content_encrypted: str       # Contenu chiffré (brut)
    sender: User                 # Expéditeur
    group_id: str               # ID du groupe
    message_type: str           # 'text', 'image', 'file', 'voice', 'poll'
    created_at: datetime        # Date de création
    is_edited: bool             # Message modifié?
    reply_to: Optional[Message] # Message auquel on répond
    reactions: Dict[str, List[User]]  # Réactions

User

@dataclass
class User:
    id: int
    username: str
    email: str
    first_name: Optional[str]
    last_name: Optional[str]
    avatar: Optional[str]
    is_online: bool
    is_bot: bool
    
    @property
    def display_name(self) -> str:
        # Retourne le nom d'affichage

Group

@dataclass
class Group:
    id: str
    name: Optional[str]
    group_type: str  # 'private' ou 'group'
    members: List[User]
    description: Optional[str]
    avatar: Optional[str]
    
    @property
    def is_private(self) -> bool:
        # True si discussion privée

🔒 Sécurité

Chiffrement E2E

Tous les messages sont automatiquement chiffrés de bout en bout:

1. Génération de clés RSA: Le bot génère une paire de clés RSA 2048 bits
2. Échange de clés: La clé publique est partagée avec le serveur
3. Clés de groupe: Chaque groupe a une clé AES-256-GCM unique
4. Chiffrement des messages: Les messages sont chiffrés avec AES-256-GCM
5. Déchiffrement automatique: La bibliothèque déchiffre automatiquement les messages entrants

Bonnes pratiques

✅ À faire:

• Garder le bot_token et api_key secrets
• Utiliser HTTPS en production (wss:// pour WebSocket)
• Limiter les permissions des bots
• Valider toutes les entrées utilisateur
• Implémenter un rate limiting personnalisé si nécessaire

❌ À ne pas faire:

• Commiter les tokens dans Git
• Partager les clés API publiquement
• Ignorer les erreurs de chiffrement
• Faire confiance aveuglément aux entrées utilisateur

Variables d'environnement

Utilisez des variables d'environnement pour les secrets:

import os

API_URL = os.getenv("ONDES_API_URL", "http://localhost:8000")
BOT_TOKEN = os.getenv("ONDES_BOT_TOKEN")
GROUP_ID = os.getenv("ONDES_GROUP_ID")

if not BOT_TOKEN:
    raise ValueError("ONDES_BOT_TOKEN est requis")

🐛 Débogage

Activer les logs détaillés

import logging

logging.basicConfig(
    level=logging.DEBUG,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
)

Problèmes courants

Erreur d'authentification

AuthenticationError: Token invalide ou expiré

Solution: Vérifiez que le token est correct et qu'il n'a pas expiré.

Erreur de chiffrement

EncryptionError: Clé de groupe non disponible

Solution: Assurez-vous que le bot est membre du groupe et a reçu la clé de chiffrement.

WebSocket déconnecté

WebSocketError: WebSocket non connecté

Solution: Appelez await bot.join_group(group_id) avant d'envoyer des messages.

🤝 Contribution

Les contributions sont les bienvenues!

1. Forkez le projet
2. Créez une branche feature (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. Committez vos changements (git commit -m 'Add amazing feature')
4. Pushez vers la branche (git push origin feature/amazing-feature)
5. Ouvrez une Pull Request

📄 Licence

MIT License - Voir le fichier LICENSE pour plus de détails.

📞 Support

• 📧 Email: [e-mail]
• 🐛 Issues: https://github.com/MartinBellot/ondes_chat/issues
• 📚 Documentation: https://docs.ondeschat.com

🎉 Remerciements

Merci à tous les contributeurs qui ont participé à ce projet!

---

Fait avec ❤️ par l'équipe de Ondes