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。

语音服务

语音输入需要启用 transcription.enabled，语音输出需要启用 tts.enabled，并分别配置 default_provider 对应的 provider 区块。参见配置示例。

transcription.initial_prompt 向 Groq 和 OpenAI Whisper 提供词汇提示；StepFun 使用独立的 transcription.stepfun.prompt。
Google STT 通过同步接口接受 WAV/FLAC。Chrome 扩展会把不支持的录音格式转换为 WAV。包含 Base64/JSON 的完整请求不得超过 10 MB，音频不得超过 60 秒。Anda 会拒绝超大请求，以及能从 WAV/FLAC 文件头确定的超时长音频；无法确定时长的文件仍受 Google 限制。更长的音频应使用其他 provider 或缩短录音。
local_whisper.max_audio_bytes 独立控制自托管接口的上传大小，不受云端默认上限约束。
tts.max_text_length 按字符计数，默认 4096；同时遵守 provider 自身限制。Google TTS 每次最多 5000 个 UTF-8 字节，StepFun 每次最多 1000 个字符。语音对话已将回复分成较短的片段。
tts.default_format 选择 StepFun 的输出格式：mp3、opus、wav 或 flac。Edge、OpenAI 和 Google 固定输出 MP3。不支持的格式会报错；裸 pcm 任何客户端都无法播放，因此也会被拒绝，请改用 wav。生成附件的后缀始终与实际音频一致。
如果 tts.default_provider 或 transcription.default_provider 对应的配置缺失或无效，启动时会报出该服务自身的错误；其他无效的服务配置会被跳过并记录警告。
Edge 需要 PATH 中存在 edge-tts（pip install edge-tts）。tts.edge.binary_path 应为 edge-tts，不支持 edge-playback 包装程序。取消或超时会终止合成子进程。
StepFun ASR 必须收到最终的 transcript.text.done 事件。流结束时如果只有部分文本，会返回错误。

未生效的 transcription.max_duration_secs、transcription.transcribe_non_ptt_audio 和 transcription.groq.language_code 已从配置表单和示例移除。旧配置仍可加载，这些字段会被忽略。Groq 的语言提示请使用 transcription.groq.language。

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，然后运行 anda mcp reload（或重启 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 ${secret: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，变量可能未设置时可写 ${VAR:-default}，${secret:NAME} 引用密钥（见下文“密钥”一节）；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。

每个条目单独加载，MCP 不会阻止 daemon 启动：无法使用的条目（引用的环境变量未设置、不支持的 type，如已弃用的 sse、重复的 id）会被跳过，并在 daemon 日志中记录警告，其余服务照常加载。服务在 daemon 启动后于后台连接，较慢的端点或首次 npx -y 下载不会拖慢启动；如需在 daemon 报告就绪前完成工具发现，可为条目设置 "startup": "eager"。stdio 服务与 shell 工具使用相同的扩展 PATH，即使 daemon 作为登录服务运行，也能找到 npx、uvx 和 Homebrew 安装的命令；但登录服务看不到 shell 配置文件中导出的变量，${VAR} 引用的变量需要存在于 daemon 自身的环境中。

条目还可以调整服务的运行方式。timeouts 以秒为单位，每项在 1 到 86400 之间：setup_secs 连接（默认 90）、list_secs 列出工具（30）、request_secs 单个请求（180）、call_secs 整次工具调用（600）。concurrency 决定哪些工具可以同时运行：serial（默认）、read_only_parallel（服务标为只读的工具）或 parallel。limits.output_text_bytes 是智能体从一次结果中得到的文本，在 256 到 1048576 之间（默认 32768）。lifecycle 决定协议版本的协商方式（auto、discover 或 initialize），tasks（{"max_wait_secs": 900}）让长时间运行的工具返回任务、由 Anda 轮询完成。本地服务默认获得 daemon 的全部环境变量；"inherit_env": false 只给它平台必需的变量（PATH、HOME、TMPDIR 等）和它自己的 env，daemon 环境中的其他密钥不会传给它。resources 和 elicitation 默认开启，设为 false 时分别不再允许智能体和应用列出、读取服务的资源，或不再允许服务在工具运行期间向你请求输入；timeouts.elicitation_secs（默认 300）是服务等待你回答的时间。这些设置由你在 mcp.json、MCP 页面或 anda mcp options 中修改，智能体的工具不能修改。

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。manage_mcp_server 让智能体查看各服务的状态和最近错误，并重连某个服务；启用、停用、删除或登出服务前会先请求你的批准。

用 `anda mcp` 管理服务

anda mcp list                                         # 每个服务的状态、工具数和最近错误
anda mcp get github                                   # 单个服务及其工具
anda mcp add context7 -- npx -y @upstash/context7-mcp
anda mcp add docs --url https://docs.example.com/mcp --header 'Authorization: Bearer ${DOCS_TOKEN}'
anda mcp add-json notes '{"type":"http","url":"https://notes.example.com/mcp"}'
anda mcp login linear --url https://mcp.linear.app/mcp  # OAuth 登录；--no-browser 只打印地址
anda mcp tool github delete_repository --hide         # 不让智能体使用某个工具
anda mcp secret set DOCS_TOKEN                        # 另有 secret list、secret unset
anda mcp disable context7                             # 另有 enable、remove、reconnect、logout、reload
anda mcp options github --call-timeout 900            # 高级设置；用 `default` 清除某项
anda mcp import --dry-run                             # 其他应用里配置的服务
anda mcp import github notes=work-notes --from cursor # 导入它们；不写名称则导入全部新服务
anda mcp events github                                # 服务上报哪些事件
anda mcp triggers                                     # 事件自动化；另有 add、get、update、pause、resume、delete

daemon 运行时，每条命令都经由 daemon 执行，修改立即生效：连接设置变化的服务会重启，只改了连接用不到的内容（例如 Anda 不读取的字段）的服务继续运行。连接失败的服务会在后台重试，间隔从 30 秒逐步退避到 30 分钟，失败原因会保留给 list 显示。daemon 未运行时，add、add-json、remove、enable、disable、tool、approval、external-users、secret、options、import 和 logout 直接修改文件，在 daemon 启动时生效。list 也会列出被跳过的条目及原因，--json 以 JSON 输出结果。修改会保留 Anda 不读取的字段、${VAR} 引用和文件使用的 root key；remove 默认同时删除该服务已保存的登录凭据（--keep-credentials 可保留）。Anda 不监听 mcp.json 的变化：手动编辑后请运行 anda mcp reload。每个服务的来源、最近错误、你审查过的工具定义和说明以及工具被调用的次数保存在 ~/.anda/mcp_state.json。

MCP 页面

Anda 桌面端（侧边栏中的 MCP）和扩展仪表盘（#mcp）管理的是同一组服务。页面列出每个服务及其状态，并显示它的最近错误、使用情况和说明；它的工具，以及每个工具的审批策略、服务提供的提示和自你审查后的变化；登录；它使用的密钥；以及隐藏了密钥的配置条目。“添加”可以填写带请求头的 URL、带环境变量的命令，或粘贴其他应用的配置。它会在运行任何东西之前显示完整命令行，测试连接，并默认把请求头的值、令牌和密钥存为密钥，mcp.json 中只留下 ${secret:...} 引用。需要 OAuth 的服务会在浏览器中打开登录页。

“添加”菜单还可以从其他应用导入服务、浏览 MCP Registry（见下文），“配置”标签页可以修改高级设置。

在 Anda Desktop 中，形如 anda://mcp/install?name=<id>&config=<base64url JSON> 的链接会打开“添加”对话框，填入该配置，并提示你先检查它会运行什么。在你点击添加之前不会保存任何内容，链接也不能修改已有的服务。

从其他应用导入

anda mcp import 和 MCP 页面上的“从其他应用导入”会读取 Claude Desktop、Claude Code（~/.claude.json）、Cursor、VS Code（以及 GitHub Copilot 的 CLI，~/.copilot/mcp-config.json）、Windsurf 和 Codex（~/.codex/config.toml）的 MCP 设置，以及 Claude Code 记录的项目、当前目录（CLI）或 daemon 工作区中的项目文件（.mcp.json、.cursor/mcp.json、.vscode/mcp.json）。这些文件只会被读取，不会被修改。

anda mcp import --dry-run                    # 每个服务导入后会变成什么
anda mcp import                              # 导入所有对 Anda 来说是新的服务
anda mcp import github notes=work-notes      # 只导入列出的服务；NAME=ID 可以改名
anda mcp import --from cursor --keep-plaintext

每个服务都会显示导入的结果：新服务；名称已被其他服务占用而改名；已在 Anda 中；与前面列出的某个服务相同；或无法导入（例如 SSE 服务）及原因。导入时，条目会被转换成 Anda 的格式：VS Code 的 ${env:NAME}、${userHome} 和 ${workspaceFolder} 会被填入，Windsurf 的 serverUrl、Copilot 的工具列表和 Codex 的表格也能读取。请求头的值、令牌和密钥会转存为密钥，除非传入 --keep-plaintext。VS Code 的 ${input:...} 和 daemon 没有的环境变量会变成待设置的密钥：CLI 和页面会询问它们的值，密钥未设置的服务会等待设置后再启动。导入的本地服务会设为 "inherit_env": false。无法带过来的内容（例如 envFile 或自动批准的工具列表）会在服务下方列出。

MCP Registry

MCP 页面上的“浏览 MCP Registry”会搜索官方 MCP Registry。请求由 daemon 发出，使用它自己的代理设置。发布了远程端点的服务默认以该端点安装，因为这不会在你的电脑上运行任何程序；你也可以改选它的 npm、PyPI、OCI（Docker）或 NuGet 包，作为本地命令运行，并设为 "inherit_env": false。安装表单会询问服务声明的 URL 变量、请求头、环境变量和参数；标为密钥的值会存入密钥库。安装前可以先测试连接。Registry 只说明服务已经发布，并不代表它安全：在你放行之前，它的工具运行前仍会先询问。

密钥

请求头、环境变量、参数或 URL 中的 ${secret:NAME} 会展开为保存在 ~/.anda/mcp_secrets.json 中的密钥，该文件只有你的用户可以读取，因此 mcp.json 中没有令牌，可以直接分享或备份。名称由字母、数字和 _ 组成，一个密钥可以供多个服务使用。

anda mcp secret set GITHUB_PAT              # 不回显地读取值
gh auth token | anda mcp secret set GITHUB_PAT
anda mcp secret list                        # 名称、是否已设置，以及使用它的服务
anda mcp secret unset GITHUB_PAT

CLI、MCP 页面和 API 都不会再显示密钥的值：要修改就重新设置。引用的密钥未设置时，该服务会被跳过，诊断信息会指出缺少哪个密钥，设置后自动启动；更新密钥会重启使用它的服务。删除服务时，只有它使用的密钥也会一并删除，除非传入 --keep-credentials。

审批 MCP 工具调用

和 shell 命令一样，智能体每次调用 MCP 工具都要经过审批检查。检查由服务的 approval 策略决定，可以作用于全部工具，也可以针对单个工具：

策略	智能体何时先询问
`auto`（默认）	会话没有完全访问权限时询问。服务标为只读的工具，只要定义没有变化，就直接运行。
`ask`	总是询问，即使拥有完全访问权限。
`allow`	只要工具定义没有变化，就从不询问。

"github": {
  "type": "http",
  "url": "https://api.githubcopilot.com/mcp/",
  "approval": { "default": "allow", "tools": { "merge_pull_request": "ask" } }
}

anda mcp approval github allow                              # 该服务的全部工具
anda mcp approval github ask --tool merge_pull_request      # 单个工具
anda mcp approval github inherit --tool merge_pull_request  # 恢复为服务的策略

策略只在调用工具时读取，修改它不会重连服务。定时任务和目标模式以完全访问权限运行，因此 auto 工具在其中也会直接运行。在无人能应答审批的场合（例如 IM 聊天，或遇到 ask 工具的定时任务），调用不会执行，智能体会得知你可以如何放行。

MCP 工具的审批卡片还提供“始终允许”（终端 UI 中按 a）：批准本次调用，并把该工具设为 allow。

Anda 会记住服务第一次提供的每个工具定义。之后如果服务修改了某个工具的描述或参数 schema，或新增了工具，该工具就失去旧定义获得的放行：即使在 allow 下也会询问，直到你批准它的一次调用，或用 anda mcp review github（全部工具）或 anda mcp review github <tool> 确认。anda mcp diff github <tool> 显示具体变化，anda mcp get github 会标出需要审查的工具。服务给模型的说明也以同样方式记录：说明变化后，anda mcp get 会提示，MCP 页面会显示新旧两个版本，直到 anda mcp review github 接受它们。

外部 IM 用户的请求只有在服务允许时（"allow_external_users": true，或 anda mcp external-users github on）才能调用它的工具，而且永远不能调用需要审批的工具：外部用户不能代你批准。

为其他智能体编写的技能可以用 mcp__<server>__<tool> 指代 MCP 工具，Anda 会把这些名字解析到同一个工具。mcp__github__* 这样的通配符不会被解析，请逐个列出工具。

事件自动化

支持 MCP Events 扩展的服务会上报事件，例如新的 issue 或新的评论。自动化会在事件到来时按你的指令运行智能体。可以在 MCP 页面服务的“事件”标签页、用 anda mcp triggers add，或让智能体创建；智能体的 create_event_trigger 会先请求你的批准：

anda mcp events github                         # 事件类型、投递方式和参数
anda mcp triggers add github issue.opened --args '{"repo":"owner/name"}' \
    --instructions "给每个新 issue 加标签并写一段摘要" --batch-window 60
anda mcp triggers get 3                        # 状态、最近的运行和事件
anda mcp triggers update 3 --instructions "加标签并指派负责人"  # 未给出的设置保持不变
anda mcp triggers pause 3                      # 另有 resume、delete

结果去向。 在 MCP 页面或 CLI 创建的自动化在你的一个对话中回复，之后的运行继续使用该对话；智能体创建的自动化在被要求的地方回复，即那个对话或 IM 聊天。
批处理与上限。 在批处理窗口（默认 30 秒，最长一小时）内到达的事件合并为一次运行，每次最多 20 个事件。运行次数将超过每小时上限（max_runs_per_hour，默认 12）时，自动化会自行暂停，这也能截断反馈回路（例如回复 issue 后又把这条评论作为新事件收到）；连续失败五次也会暂停。准备好后再恢复即可。
信任。 事件数据来自服务，属于不可信内容：运行时以数据而非指令的形式交给模型，也不会记为你的内容。这些运行不像定时任务那样拥有完全访问权限：只能调用只读工具和设为 allow 的工具，需要审批的操作（auto 下的写工具、有风险的 shell 命令）一律拒绝。
修改与通知。 可以在“事件”标签页或用 anda mcp triggers update 修改自动化；修改事件、参数或投递方式会从此刻起重新订阅。对话框还会列出该服务在自动化中会被拒绝的工具。自动化自行暂停、服务需要重新登录或服务终止订阅时，Anda 会在自动化回复的地方发一条简短消息告诉你。
记忆。 一次运行带来的内容归属于该服务和事件（mcp:<server>/<event>），作为外部来源对待，与外部 IM 发送者的话一样，Formation 不会把它记为你的内容。
投递。 Anda 按事件类型的支持情况保持推送流或轮询，并记录已到达的位置，所以 daemon 停止期间到达的事件，在服务支持回放时会被补发；已处理过的事件不会重复运行。服务报告有事件丢失时，自动化会显示出来。服务停用、删除或连接失败时自动化会等待，服务需要登录时会提示，服务恢复后两者都会自动继续。
经由 dMsg 的 webhook。 有些服务只通过 webhook 投递事件，而 Anda 不监听任何公网端口。在 dMsg 的条目上设置 "events": {"webhook_ingress": true}：对每个这样的自动化，Anda 会在 dMsg 上创建端点、让服务向它投递并在到期前续订，dMsg 再转交它验证过的投递。没有接收方时，自动化会停在 needs_ingress 状态。

{
  "mcpServers": {
    "dmsg": { "command": "dmsg", "args": ["mcp"], "events": { "webhook_ingress": true } }
  }
}

自动化、收到的事件和运行记录保存在 daemon 的数据库中；端点的签名密钥保存在 MCP 密钥库中。

资源与输入请求

服务可以提供资源：按 URI 访问的文件、记录和其他上下文。智能体用 mcp_resources 列出和读取资源（list 不指定服务时列出所有已连接服务的资源，templates 列出可填写的 URI 模板，read 读取一个 URI）；较短的文本直接返回，较长或二进制的内容作为附件返回。在 Anda 桌面端和扩展中，输入框的 + 菜单有“MCP 资源”，会列出已连接服务的资源，并把你选中的那个作为附件加入消息。读取不会改变任何东西，所以它像已审查的只读工具一样遵循服务的审批策略：除非服务设为 ask 或会话要求每次都询问，否则无需审批；外部 IM 用户只能访问允许他们的服务。服务返回的内容和工具结果一样属于不可信内容。

服务也可以在工具运行期间向你请求输入（MCP elicitation）。Anda 会在该调用所属对话的输入框上方显示请求：表单按字段逐张卡片询问，并在你回答时检查（数字范围、邮箱地址、选项之一）；要求打开页面的请求会显示带链接的卡片，选择 Open the page 时打开。选择 Decline 会告诉服务你不回答；改为在聊天中回复，或超过服务的等待时间（timeouts.elicitation_secs，默认 300 秒），请求会被取消。在无人能回答的场合（自动化、定时任务或 IM 聊天），请求会立即取消。答案会交给服务，请勿在这类卡片中输入密码、密钥或支付信息。

两者默认开启。在条目上设置 "resources": false 或 "elicitation": false，或运行 anda mcp options <id> --resources off（或 --elicitation off），即可关闭其中一项。

本地目录结构

~/.anda/
  config.yaml
  mcp.json
  mcp_secrets.json
  mcp_state.json
  anda-daemon.pid
  channels/
  credentials/ # 本地加密可信用户凭证库
  db/
  keys/ # 显式导出或 Secret Service fallback key
  logs/
  bundled-skills/
  sandbox/
  skills/
  skills-manifest.json
  skill-backups/
  skill-trash/
  workspace/

目录	内容
`credentials/`	本地加密凭证库。可信用户私钥会以加密 COSE Key 的形式保存在这里。
`db/`	记忆、会话、频道状态、Cron、对象状态等本地数据。
`keys/`	显式导出或 Linux Secret Service fallback 的签名密钥文件。操作系统安全凭证库可用时，daemon 和 owner 身份私钥默认保存在其中。
`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`	在 Dashboard 中停用的 Skills。文件无法解析时会报错并保持原样，不会被重置。
`skill-backups/`	每次更新个人 Skill 前保存的 `SKILL.md` 时间戳副本。
`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、日志和工作区数据默认都保存在你的机器上。daemon 和 owner 身份私钥默认保存在操作系统安全凭证库，可信用户私钥保存在 ~/.anda/credentials/ 下的本地加密凭证库；显式导出的文件 key 和 Linux Secret Service fallback key 可能位于 ~/.anda/keys/。

在 Linux 上，如果没有可用或已解锁的 Secret Service provider，Anda 可以读取已有的 daemon/owner 私钥文件 ~/.anda/keys/anda_bot.key 和 ~/.anda/keys/user.key，并在终端和日志中显示提醒。两个文件必须完整存在：凭据库不可用时不会生成替代身份。已有安装应解锁 provider 或恢复原始密钥；可信用户私钥仍使用从原始 daemon 身份派生的密钥加密保存。

对于没有操作系统凭据库的全新安装，请先显式运行 anda user init-file-keys，再运行 anda start。该命令创建缺失的私钥文件，不覆盖已有文件；若已有本地数据库/凭据数据，或能读取到 keyring 中的身份，则拒绝初始化。不要用它恢复已有安装。导入的 COSE 密钥必须标明 Ed25519 曲线；算法字段存在时必须为 EdDSA，私钥附带的公钥必须与其匹配。原始 32 字节 Base64 密钥继续受支持。

若要使用 Secret Service，请在用户 D-Bus session 中启动并解锁 provider，例如运行 gnome-keyring-daemon --start --components=secrets，确认 Anda 能拿到 DBUS_SESSION_BUS_ADDRESS，然后重启；KDE 用户也可以解锁 KWallet。已有文件身份会一起迁移到一个 keyring bundle，只有完整保存成功后才删除源文件。

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

为不同身份、项目或测试准备独立数据时，使用 anda --home /path/to/.anda。

Brain runtime

通过 brain.runtime_config 指定可信 JSON/YAML，路径相对配置目录解析；BRAIN_RUNTIME_CONFIG 优先。重启后在首次加载 Space 前安装绑定。浏览器记忆待办及 TUI /brain inbox、/brain status、/brain formation <id> 保留真实调用者身份。读取不授予执行权限，回答重试须保留相同事件键和正文。Recall 收据只证明交付，Formation 接受不等于完成。learning 与 mib 独立；语义求值、utility、trust、自动学习均需显式原生配置与权限。现有 IM 发送接口不是自动动作适配器；MIB persistent 不宣称 normal/ungated 学习或完整计量。

brain:
  runtime_config: null

也可以直接使用符合条件的 ChatGPT Plus / Pro 套餐，无需 API Key：

anda auth login chatgpt
anda auth accounts
anda auth models <profile-id>
anda auth use <profile-id> <model-slug>
anda auth logout <profile-id>

在 Anda 桌面端打开 设置 → Agent 配置 → 模型；在扩展中打开配置页的“模型”分区，或侧边栏设置中的模型区域。点击 Continue with ChatGPT，完成浏览器授权，再选择“使用所选模型”。TUI 中可按 Ctrl+G 登录；CLI/TUI 默认选用账号模型目录中的首个模型，CLI 可通过 --model <slug> 指定。模型未配置时 daemon 只运行经过身份验证的设置服务；选择模型后才启动 Brain、渠道和 cron。三端共享同一 ANDA_HOME 下的账号和刷新状态，凭证加密保存于 chatgpt/accounts.cose，不写入配置文件或浏览器存储。

切换 ChatGPT 套餐模型需要先等待运行中的任务和子代理空闲。ChatGPT 套餐 provider 仅供本地 owner 使用；启用此类 provider 时，其他用户及外部 IM 请求会被拒绝。音视频和转录仍需独立 provider。额度耗尽不会自动切换到收费 API key，可前往 ChatGPT 用量设置管理。旧版 .codex/auth.json 配置仍兼容，但新接入应使用上述正式登录流程。

无浏览器或 SSH 环境可运行 anda auth login chatgpt --no-browser --port 1455，并将浏览器所在机器的 127.0.0.1:1455 转发到运行 daemon 的机器。会话迁移使用 anda auth export <profile-id> --output /absolute/path/session.json（断开源机器），通过 SSH 传输并保持文件权限为 0600，在目标机器运行 anda auth import /absolute/path/session.json。导入后转移文件会被删除，目标机器保留自己的 host ID，使用 anda auth use <profile-id> <model-slug> 激活模型。不要让两台机器同时刷新同一份会话。

模型 provider​

常用顶层配置​

语音服务​

MCP 服务​

用 anda mcp 管理服务​

MCP 页面​

从其他应用导入​

MCP Registry​

密钥​

审批 MCP 工具调用​

事件自动化​

资源与输入请求​

本地目录结构​

隐私边界​

Brain runtime​