CloudPipe 系統架構包含哪些微服務？

包含 5 大微服務：Core 路由引擎（port 4000）、API Proxy AI 代理（port 4002）、Telegram Bot 管理介面（port 4003）、Threads Publisher 自動發文（port 4005）、MCP Server（21 個工具，stdio transport）。

CloudPipe 使用什麼 AI 模型？

預設使用 Claude（透過 claude-max-api-proxy，OpenAI 相容格式），備用 MiniMax M2.1。透過 AI_PROVIDER 環境變數切換。支援 Claude Haiku（客服）、Claude Sonnet（進階分析）、Gemini Flash（輕量任務）。

三層 FAQ 匹配引擎如何運作？

第一層：關鍵字精確匹配（最快），從品牌 FAQ 資料庫中比對。第二層：語義相似度匹配，使用 embedding 向量搜尋。第三層：AI 生成回覆，當前兩層無法匹配時，由 Claude 根據品牌語氣生成回答。

CloudPipe 的資料庫結構是什麼？

使用 SQLite（better-sqlite3），包含 20+ 資料表，涵蓋品牌設定、客戶 CRM、對話記錄、FAQ 匹配、訂單管理、審計歷史等。每個品牌獨立配置，支援多品牌多語言。

MCP Server 提供哪些工具？

提供 21 個 MCP 工具，涵蓋品牌管理、客戶查詢、FAQ 操作、對話記錄、訂單處理、數據分析、系統監控等功能，透過 stdio transport 與 AI 助手整合。

CloudPipe — 系統架構 | AI 自動化平台技術全覽

                      ┌─────────────────────────┐
                      │   Tailscale Funnel      │
                      │   HTTPS → localhost     │
                      └────────────┬────────────┘
                                   │
                      ┌────────────▼────────────┐
                      │      Core Engine         │
                      │       Port 4000          │
                      │                           │
                      │  /webhook  /api  /brands │
                      └─────┬─────┬─────┬───────┘
                            │     │     │
         ┌─────────────┘     │     └─────────────┐
         │                   │                   │
┌────────▼───────┐ ┌──────▼──────┐ ┌──────▼──────────┐
│ API Proxy      │ │ FB Autom.  │ │ Threads Pub.    │
│ Port 4002      │ │ Port 4004  │ │ Port 4005       │
│                │ │            │ │                 │
│ Claude Max ─┐  │ │ Messenger  │ │ Queue/Autopilot │
│ MiniMax    ─┤  │ │ Comments   │ │ Auto-reply      │
│ Anthropic  ─┘  │ │ Posts      │ │ Metrics/Learn   │
└────────────────┘ │ Metrics    │ │ Strategy        │
                   └────────────┘ └─────────────────┘

┌──────────────────────────────────────────────────┐
│           Telegram Bot (Port 4003)               │
│        15 Commands / Admin Management            │
└──────────────────────────────────────────────────┘
┌──────────────────────────────────────────────────┐
│            MCP Server (stdio)                    │
│        21 Tools / AI Agent Integration           │
└──────────────────────────┬───────────────────────┘
                           │
                  ┌────────▼────────┐
                  │    SQLite DB     │
                  │  better-sqlite3  │
                  │  WAL Mode        │
                  │  20+ Tables      │
                  └─────────────────┘

// Microservices

六大微服務架構

每個服務獨立運行、獨立端口，透過內部 HTTP 通訊協作。共享 SQLite 資料庫，brand_slug 欄位隔離多品牌資料。

⚡

Core Engine

Port 4000

系統入口與路由中樞，處理所有外部 Webhook 和管理後台。

Facebook Webhook 接收與路由
品牌管理 Web UI (/brands)
FAQ 管理 Web UI (/faq)
REST API 統一入口
FAQ ↔ Google Sheets 雙向同步
FAQ ← Gmail 自動匯入

🔀

API Proxy

Port 4002

AI 模型統一代理層，支援多 Provider 智能切換。

OpenAI 相容格式 /v1/chat/completions
Anthropic 格式 /v1/messages
Claude Max (本機 proxy)
MiniMax M2.5 (131K context)
Bearer Token 認證

💬

FB Automation

Port 4004

Facebook 多品牌自動化：客服、發文、評論、數據。

Messenger 自動客服 (FAQ + AI)
評論自動回覆 (Poller)
5 時段自動發文 (Autopilot)
每 6 小時互動數據收集
每日策略優化 (23:00 HKT)

📡

Threads Publisher

Port 4005

多品牌 Threads 自動發文引擎，含學習系統。

發文佇列 + Autopilot 自動補充
品牌人設 × 時段 Prompt Builder
互動數據 → AI 分析 → 寫作洞察
Auto-reply 自動回覆留言
競品研究 (02:00 HKT)

📱

Telegram Bot

Port 4003

管理員唯一操作介面，15 個指令覆蓋所有管理需求。

/status — 系統狀態一覽
/brands — 品牌管理
/faq — FAQ 知識庫管理
/fb — Facebook 發文管理
/threads — Threads 管理
/strategy — AI 策略報告

🔧

MCP Server

stdio

Model Context Protocol 伺服器，21 個工具供 AI Agent 調用。

系統管理 (status, brands, chat)
Threads 操作 (12 工具)
Facebook 操作 (7 工具)
Claude Code 直接整合

// Multi-Brand

多品牌管理系統

資料庫驅動，5 分鐘 TTL 記憶體快取。每個品牌擁有獨立的 AI 人設、FAQ 知識庫、社群帳號和客服規範。可透過 Web UI、REST API 或 Telegram 動態管理。

山中田

AI 資訊分享平台

「科技宅的鄰家朋友」— 平易近人但有深度，偶爾冷幽默，常說「試試看就知道了」

Facebook Threads MiniMax M2.5

海膽速遞

生鮮配送

「吃貨達人」— 熱情洋溢，用感官描述讓人隔著螢幕都想吃

Facebook MiniMax M2.5

After School Coffee

親子咖啡店

「媽媽閨蜜」— 溫暖療癒，懂得父母辛苦，常說「辛苦了」

Facebook Threads MiniMax M2.5

稻荷環球食品

進口食品

「環球美食探險家」— 見多識廣、專業但親切，對各國食材如數家珍

Facebook MiniMax M2.5

Claude Max

AI 服務平台

「AI 實踐者」— 務實、前瞻、有批判性思維，不盲目吹捧 AI

Facebook MiniMax M2.5

OpenClaw

AI 自動化平台

「自動化傳教士」— 從「你有沒有遇過這個問題」開始，然後展示解決方案

Facebook MiniMax M2.5

// FAQ Matching Engine

三層智能匹配引擎

客戶訊息經過三層匹配，從最快的精確匹配到最深的 AI 回覆，確保回覆品質與速度的最佳平衡。

LAYER 01

關鍵字精確匹配

比對 FAQ 條目的 keywords JSON 陣列，完全命中即直接回傳。

FASTEST — 命中即回

LAYER 02

TF-IDF 餘弦相似度

計算問題與 FAQ 的 TF-IDF 向量餘弦距離，分數 ≥ 0.70 視為匹配。

SEMANTIC — 閾值 0.70

LAYER 03

Bigram Jaccard 係數

以字元 Bigram 集合計算 Jaccard 相似係數，捕捉拼寫變體和模糊匹配。

FUZZY — 閾值 0.70

FALLBACK

AI 智能回覆

三層皆未命中時，載入品牌 systemPrompt + 對話歷史，呼叫 AI 生成回覆。

AI AGENT — 品牌人設

// Database Schema

20+ 張資料表

SQLite (better-sqlite3) + WAL Mode，以 brand_slug 欄位實現多品牌資料隔離。

核心資料

brands品牌設定 (JSON config)
conversations對話記錄
messages訊息內容
api_usageAPI Token 用量

Threads 自動化

threads_posts已發佈貼文
threads_metrics互動指標時間序列
threads_learningsAI 寫作洞察
threads_queue發文佇列
threads_journal成長日誌

Facebook 自動化

fb_post_queue發文佇列
fb_posts已發佈貼文
fb_autopilot_config自動發文設定
fb_post_metrics貼文互動指標
fb_learningsAI 學習洞察

AI 策略

daily_strategy每日策略計畫
competitor_research競品研究報告

FAQ 知識庫

faq_entries問答條目 + 關鍵字
faq_sync_log同步日誌

監控

site_monitors網站變更監控

// MCP Server

21 個 MCP 工具

透過 Model Context Protocol (stdio)，AI Agent 可直接操作 CloudPipe 所有功能。整合到 Claude Code 實現自然語言管理。

系統 (3)

📊

cloudpipe_status

各服務健康狀態

🏷️

cloudpipe_brands

品牌列表

💬

cloudpipe_chat

AI 對話

Threads (12)

📈

threads_dashboard

Threads 總覽

✍️

threads_generate

AI 生成貼文

🚀

threads_publish

發佈到 Threads

⚡

threads_generate_and_publish

生成 + 發佈一步到位

📋

threads_queue

佇列管理

➕

threads_queue_add

新增到佇列

📄

threads_posts

已發佈貼文列表

📊

threads_collect_metrics

收集互動指標

🧠

threads_run_analysis

AI 分析表現

💡

threads_learnings

寫作洞察

🤖

threads_autopilot

Autopilot 開關

🎯

threads_smart_status

AI 智能狀態建議

Facebook (7)

💬

fb_conversations

對話列表

📨

fb_messages

訊息記錄

📊

fb_stats

統計數據

💭

fb_comments

評論列表

📈

fb_comment_stats

評論統計

🔄

fb_autoreply_toggle

自動回覆開關

// AI Strategy Engine

AI 策略自動化

每日自動分析歷史數據，生成最佳內容策略。學習系統持續優化，越用越聰明。

每日 09:00 / 12:00 / 15:00 / 18:00 / 21:00 HKT

自動發文 (5 時段)

Autopilot 按照每日策略，為每個品牌在最佳時段發佈 AI 生成的內容。早上勵志、中午乾貨、下午互動、傍晚深度、夜晚感性。

每 6 小時

數據收集

收集所有品牌的 Facebook 和 Threads 貼文互動指標（views, likes, replies, shares），寫入 metrics 時間序列表。

每日 23:00 HKT

Nightly Optimizer

AI 分析過去 7 天全品牌數據，識別最佳 hook type、topic、timing 組合，為每個品牌 × 每個時段生成明日策略。

每日 02:00 HKT

競品研究

AI 分析同類型品牌的社群趨勢，提供主題建議和角度啟發，輸出存入 competitor_research 表供策略參考。

持續運行

學習閉環

互動數據 → AI 分析 → 寫作洞察 (learnings 表) → 影響 Prompt → 生成更好的內容 → 更高互動 → 更多數據。自我強化的正向循環。

// External Integrations

外部服務整合

📘

Facebook Graph API

6 粉專

Messenger 收發訊息
粉專發佈貼文
評論讀取/回覆
貼文互動指標

🔗

Threads API

2 帳號

OAuth 2.0 Long-lived Token
Container → Publish 發文流程
互動指標 Insights API
回覆列表 Replies API

📊

Google Sheets API

FAQ 同步

每品牌一個 Sheet Tab
雙向同步 (DB ↔ Sheet)
Service Account 認證

📧

Gmail API

FAQ 匯入

Label-based 過濾
自動解析 Q&A 格式
寫入 faq_entries 表

🔒

Tailscale

Funnel

HTTPS 加密對外暴露
Facebook Webhook 回呼
零配置 VPN 網路

🤖

AI Models

Multi-Provider

Claude Max (本機 proxy)
MiniMax M2.5 (131K context)
按品牌設定模型

技術架構
深度解析

六大微服務架構

多品牌管理系統

三層智能匹配引擎

20+ 張資料表

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外部服務整合

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