stock_datasource/.env.example at main · Yourdaylight/stock_datasource · GitHub

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
# ============================================
# Stock Datasource 环境变量配置
# ============================================
#
# 【部署方式选择】
#
# 场景一：从0到1一键部署（新用户推荐）
#   - 所有基础设施都由 docker-compose 启动
#   - 使用 docker-compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.infra.yml up -d
#   - ClickHouse/Redis/Postgres 都在 Docker 容器中
#
# 场景二：已有基础设施（如已有 ClickHouse/Langfuse）
#   - 只启动应用服务
#   - 使用 docker-compose up -d
#   - 修改下面的 CLICKHOUSE_HOST/LANGFUSE_HOST 指向已有服务
#
# ============================================

# ============================================
# 必填：API Keys
# ============================================
TUSHARE_TOKEN=your_tushare_token_here
FINNHUB_API_KEY=your_finnhub_api_key_here
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
OPENAI_MODEL=gpt-4

# ============================================
# ClickHouse 配置
# ============================================
# 【场景一】从0到1：使用 docker-compose.infra.yml 启动的容器
# CLICKHOUSE_HOST=clickhouse
# CLICKHOUSE_PORT=9000
# CLICKHOUSE_USER=clickhouse
# CLICKHOUSE_PASSWORD=clickhouse

# 【场景二】已有 ClickHouse：填写你的地址
# 容器内访问宿主机的容器，需要用容器名或 host.docker.internal
# 示例1: 宿主机上有个叫 langfuse-clickhouse-1 的容器
# CLICKHOUSE_HOST=langfuse-clickhouse-1
# 示例2: 宿主机本地安装的 ClickHouse (需要监听 0.0.0.0)
# CLICKHOUSE_HOST=host.docker.internal

CLICKHOUSE_HOST=clickhouse
CLICKHOUSE_PORT=9000
CLICKHOUSE_HTTP_PORT=8123
CLICKHOUSE_USER=clickhouse
CLICKHOUSE_PASSWORD=clickhouse
CLICKHOUSE_DATABASE=stock_datasource

# ============================================
# Redis 配置
# ============================================
# 【场景一】使用 docker-compose.infra.yml 启动的 Redis
REDIS_HOST=redis
REDIS_PORT=6379
REDIS_PASSWORD=stockredis123
REDIS_DB=1

# 【场景二】已有 Redis：填写你的地址
# REDIS_HOST=host.docker.internal
# REDIS_PASSWORD=your_password

# ============================================
# Langfuse 配置 (AI 可观测性，可选)
# ============================================
# 【场景一】使用 docker-compose.langfuse.yml 启动
# LANGFUSE_HOST=http://langfuse-web:3000

# 【场景二】已有 Langfuse：填写你的地址
# LANGFUSE_HOST=http://host.docker.internal:3000

LANGFUSE_HOST=
LANGFUSE_PUBLIC_KEY=
LANGFUSE_SECRET_KEY=

# ============================================
# 应用端口 (宿主机暴露的端口)
# ============================================
APP_PORT=18080
# MCP 服务端口（内嵌于 backend 容器，无需单独容器）
MCP_PORT=8001

# DeepSeek Harness（dsh）专用 MCP：stdio 由 dsh spawn，HTTP 默认为 8002/mcp
# 详见 docs/DEEPSEEK_HARNESS.md
# STOCK_DATASOURCE_ROOT=/absolute/path/to/stock_datasource
# STOCK_MCP_TRANSPORT=stdio
# STOCK_MCP_DSH_PORT=8002
# STOCK_MCP_MAX_CHARS=12000

# ============================================
# 可选配置
# ============================================
# 调试模式
DEBUG=false
LOG_LEVEL=INFO

# 数据起始日期
DATA_START_DATE=2020-01-01

# 每日更新时间
DAILY_UPDATE_TIME=18:00
TIMEZONE=Asia/Shanghai

# 邮箱白名单（限制注册）
AUTH_EMAIL_WHITELIST_ENABLED=false
AUTH_EMAIL_WHITELIST_FILE=data/email.txt

# HTTP 代理（用于数据拉取）
HTTP_PROXY_ENABLED=false
HTTP_PROXY_HOST=
HTTP_PROXY_PORT=

# ============================================
# WeKnora 知识库（可选，默认关闭）
# ============================================
# 总开关，设为 true 启用知识库 RAG 增强
WEKNORA_ENABLED=false
# WeKnora API 地址
WEKNORA_BASE_URL=http://weknora-backend:8080/api/v1
# WeKnora API Key（在 WeKnora Web UI 的账户信息页面获取）
WEKNORA_API_KEY=
# 默认检索的知识库ID列表（逗号分隔，可选）
WEKNORA_KB_IDS=
# 请求超时秒数
WEKNORA_TIMEOUT=10