MAI (Minimal AI Interface) 是一个最小化的命令行 AI 工具，允许你调用大语言模型读写本地文件。

与其他更复杂的 AI CLI 不同，MAI 不具备 自我调用能力，它仅根据给定的提示词和上下文执行 单步 文件操作。

mai "翻译注释为中文" *.{ts,tsx}

⠏ AI流式响应中... (55s)
✔ AI响应成功 (56s)

--- 解析AI响应 ---
解析到 5 个定界操作
正在保存本次AI对话历史...

--- 提议的文件计划 ---
正在验证操作可达性...
✓ 所有操作可达
编辑替换: src/types.ts
  将接口文件中的英文注释翻译为中文
编辑替换: src/store.ts
  将 Zustand store 中的英文注释翻译为中文
编辑替换: src/ai.ts
  将 AI 包装器文件中的英文注释翻译为中文
编辑替换: src/Graph.tsx
  将 Graph 组件中的英文注释翻译为中文
编辑替换: src/ChatPanel.tsx
  将聊天面板中的英文注释翻译为中文
--------------------------

? 选择一个操作: (Use arrow keys)
❯ 应用计划
  审查更改（VS Code diff）
  导出计划 (JSON)
  取消

• 轻量可控的单步响应
• 默认无状态，手动指定上下文（支持 glob 通配、引用片段、引用操作历史）
• 极简 System Prompt，基于分隔符的 Tool Calling 格式，避免 JSON 转义问题
• 支持交互式审查文件编辑计划
• 内置轻量操作历史（回退、重做）
• 兼容任意 openai-compatible 模型
• 支持自定义提示词模板

通过 npm 全局安装：

确保你已安装 Node.js 环境

npm install -g @johnnren/mai-cli

MAI 默认通过环境变量读取 API keys。

你可以设置用逗号分割的多个 API key，MAI 会自动进行负载均衡

# for OpenAI models
export OPENAI_API_KEY="your_openai_api_key"

# for Google Gemini models
export GEMINI_API_KEY="your_google_api_key"

# for OpenRouter models
export OPENROUTER_API_KEY="your_openrouter_api_key"

MAI 的配置文件位于 ~/.mai/config.json5。

一个典型的配置示例如下：

{
  // 模型提供方设置
  providers: {
    openai: {
      // OpenAI v1 baseUrl
      url: 'https://api.openai.com/v1',
      // 定义可用的模型
      models: ['gpt-4o', 'gpt-4o-mini', 'gpt-3.5-turbo'],
      // 包含 API Key 的环境变量名
      apiKeyEnv: 'OPENAI_API_KEY'
      // 直接指定 API Key（覆盖 apiKeyEnv）
      // apiKey: "xxxxx"
    },
    gemini: {
      url: 'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/v1',
      models: ['gemini-2.5-flash', 'gemini-2.5-pro'],
      apiKeyEnv: 'GEMINI_API_KEY'
    },
    openrouter: {
      url: 'https://openrouter.ai/api/v1',
      models: [
        'minimax/minimax-m2:free',
        'qwen/qwen3-coder:free',
        'moonshotai/kimi-k2:free',
        'z-ai/glm-4.5-air:free'
      ],
      apiKeyEnv: 'OPENROUTER_API_KEY'
    },
    siliconflow: {
      url: 'https://api.siliconflow.cn/v1',
      models: ['MiniMaxAI/MiniMax-M2'],
      apiKeyEnv: 'SILICONFLOW_API_KEY'
    }
  },
  // 当前模型，格式为 provider/model。可以用 mai model select 选择
  model: 'openrouter/minimax/minimax-m2:free',
  // 模型温度
  temperature: 0.8,
  // 自动附带的历史上下文深度
  historyDepth: 0
}

MAI 的提示词模板文件位于 ~/.mai/templates 目录中，支持 .txt 或 .md 格式。

MAI 自带 helpme 提示词模板，可以作为 AI 自动完成的轻量替代，与支持外部工具调用的编辑器配合使用。

在命令行中用 -h 或 --help 查看帮助

mai <prompt> [files...] [options]

参数:

• prompt: 你的指令。
• files...: 作为上下文的文件列表
  • 支持 glob 模式，例如 "src/**/*.ts"
  • 支持指定行数范围，例如 "src/index.ts:10-20"

选项:

• -y, --auto-apply: 自动应用计划，无需用户确认（假设计划正确）
• -r, --ref-history <ids>: 引用历史记录 ID、名称或索引列表（逗号分隔，如 ~1,id2）作为上下文。~1 代表最近的一次历史
• -d, --history-depth <number>: 历史深度，自动加载最近 N 条历史（默认从配置或 0）
• -c, --chat: 忽略系统提示词
• -a, --auto-context: （实验性）启用自动上下文准备，允许 MAI 主动收集需要的文件上下文
• -m, --model <model>: 指定使用的 AI 模型，覆盖默认配置
• -t, --temperature <number>: 指定 AI 模型的 temperature 参数，控制输出的随机性 (0-2)

自动上下文准备说明：

自动上下文模式下：

1. MAI 可以主动提出信息收集操作，包括：

   • list_directory: 列出目录结构
   • search_content: 在文件中搜索特定内容
   • read_file: 读取文件内容

2. 系统会执行 MAI 提出的信息收集操作，并将结果反馈给 MAI，让 MAI 基于新信息继续工作

3. 当 MAI 提出文件操作或响应操作时，信息收集阶段结束，进入正常的计划审查流程

管理和选择 AI 模型。

• list: 列出所有可用的 AI 模型，并显示当前选择
• select: 交互式选择 AI 模型

管理和使用历史记录。(~/.mai/history.json)

• list [-f, --file-only]: 列出所有可用历史记录。-f 只显示包含文件操作的记录
• undo [id|name|~n]: 撤销指定的历史记录所做的更改，而不删除该历史记录。默认为最近一次历史（~1）
• redo [id|name|~n]: 重新应用指定的历史记录所做的更改，而不删除历史记录。默认为最近一次历史（~1）
• delete <id|name|~n>: 删除指定的历史记录
• clear: 清除所有历史记录

管理和应用存储在 ~/.mai/templates/ 目录中的 AI 提示词模板。

• list: 列出所有可用的提示词模板
• show <name>: 显示指定提示词模板的详细内容
• create <name>: 创建新的提示词模板
• edit <name>: 编辑指定的提示词模板
• delete <name>: 删除指定的提示词模板
• apply <name> [files...] [options]: 应用指定的提示词模板，并用请求参数填充占位符
  • -i, --input <value>: 用于填充 {{user_input}} 占位符的值
  • -s, --selection <value>: 用于填充 {{selection}} 占位符的值
  • --set <key=value>: 设置自定义占位符值（可多次使用）

管理和查看配置项。(~/.mai/config.json5)

• list: 列出当前配置
• set <key> <value>: 直接设置配置项（如 mai config set model gemini/gemini-2.5-flash）
• reset: 重置所有配置到默认值

从文件路径或直接字符串执行给定计划。支持 JSON 和定界（delimited）两种格式。

npm link
npm run dev

更新版本号并发布

# 提交修改
git commit ...
# 变更版本号
npm version patch
# 先推送修改，此时会触发发布 Workflow
git push origin
# 再推送 tag
git push origin --tags

MIT