配置运行时

Anda 的运行状态默认保存在 ~/.anda。主配置文件是 ~/.anda/config.yaml，首次启动时会自动创建。可选 MCP 服务配置位于 ~/.anda/mcp.json。

模型 provider

active provider 必须包含 family、model 和 api_base。api_key 可以写在配置文件中，也可以留空并通过环境变量提供。

model:
  active: "deepseek-v4-pro"
  providers:
    - family: anthropic
      model: "deepseek-v4-pro"
      api_base: "https://api.deepseek.com/anthropic"
      api_key: "YOUR_API_KEY"
      labels: ["pro", "brain"]
      disabled: false

支持的模型密钥环境变量包括：

OPENAI_API_KEY
ANTHROPIC_API_KEY
GEMINI_API_KEY
GOOGLE_API_KEY
DEEPSEEK_API_KEY
MINIMAX_API_KEY
MIMO_API_KEY
MOONSHOT_API_KEY
KIMI_API_KEY
BIGMODEL_API_KEY
GLM_API_KEY

常用顶层配置

设置	作用
`addr`	本地 gateway 地址，默认 `127.0.0.1:8042`。
`sandbox`	为 true 时，shell 执行会经过 `~/.anda/sandbox`。
`https_proxy`	模型和频道请求使用的代理。
`model`	Agent 和记忆大脑使用的模型 provider。
`transcription`	语音输入和音频附件转写 provider。
`tts`	语音播放 provider。
`channels`	Telegram、WeChat、Discord、Lark/飞书等频道配置。

MCP 服务

Anda Bot 可以通过 stdio 子进程或 HTTP endpoint 连接 MCP 服务。把可移植 MCP 配置放到 ~/.anda/mcp.json，然后重启 daemon。该文件同时支持 mcpServers 和 servers 两种 root key，方便直接粘贴其它 MCP 工具里的配置。

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "$ANDA_WORKSPACE"]
    },
    "remote": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.example.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${MCP_REMOTE_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

远端 MCP 工具会以 mcp_<server_id>_<remote_tool> 这样的 Anda 工具名出现。配置字符串支持 $VAR 和 ${VAR} 环境变量展开；ANDA_HOME 和 ANDA_WORKSPACE 是内置变量。stdio 服务的 command 会直接启动，不经过 shell；未配置 cwd 时，会使用第一个 Anda workspace。未配置 type 时，Anda 会根据 command 推断为 stdio，或根据 url 推断为 http。

智能体也可以通过 add_mcp_server 在运行时添加服务。persist: false 只对当前 daemon 生效；persist: true 会把服务保存到 ~/.anda/mcp.json，重启后继续保留。它的服务字段与一条 mcp.json 配置保持一致：type、command、args、env、cwd、url、headers、enabled、include 和 exclude，另外再加 tool 专用的 id 和 persist。

本地目录结构

~/.anda/
  config.yaml
  mcp.json
  anda-daemon.pid
  channels/
  db/
  keys/
    anda_bot.key
    user.key
  logs/
  bundled-skills/
  sandbox/
  skills/
  skills-manifest.json
  skill-backups/
  skill-trash/
  workspace/

目录	内容
`db/`	记忆、会话、频道状态、Cron、对象状态等本地数据。
`keys/`	daemon 和用户的本地签名密钥。
`logs/`	daemon 和 CLI 日志。
`channels/`	频道运行状态。
`bundled-skills/`	Anda 更新安装的内置 Skills。
`sandbox/`	开启 sandbox 时的 shell 隔离目录。
`skills/`	用户创建、克隆或编辑的个人运行时 Skills。
`skills-manifest.json`	Skills 库的本地启停和重载元数据。
`skill-backups/`	Dashboard 编辑 Skill 前创建的时间戳备份。
`skill-trash/`	删除个人 Skill 时先移动到这里。
`workspace/`	文件和 shell 工具默认工作区。

隐私边界

Anda 的本地状态、记忆图谱、会话、频道状态、Cron、密钥、日志和工作区数据默认都保存在你的机器上。

但是，模型 provider 仍可能接收 prompt、工具结果摘要、记忆形成或召回相关请求。请根据自己的隐私需求选择可信 provider、私有 endpoint 或代理策略。

提示

模型 provider​

常用顶层配置​

MCP 服务​

本地目录结构​

隐私边界​

模型 provider

常用顶层配置

MCP 服务

本地目录结构

隐私边界