設定
環境変数、作業ディレクトリの .env ファイル、または対応する rooftop のオプション(CLI)で指定します。設定で指定した値は、LLM のエンドポイント、モデル、キー、温度、履歴の予算、ツールのステップ数、MCP サーバー、Telegram ボット、オフラインモードについて、環境より優先されます。TELEGRAM_BOT_TOKEN は設定より優先されます。
モデル
| 変数 | 既定 | |
|---|---|---|
OPENAI_BASE_URL | https://openrouter.ai/api/v1 | OpenAI 互換の任意の API:OpenAI、OpenRouter、Gemini、Mistral、DeepSeek、Groq、Ollama(http://localhost:11434/v1)、LM Studio(http://localhost:1234/v1)、llama.cpp(http://localhost:8080/v1)、vLLM… |
OPENAI_API_KEY | – | Bearer トークン |
OPENAI_MODEL | openai/gpt-6-luna | ツール呼び出しに対応している必要がある |
OPENAI_TEMPERATURE | プロバイダーの既定値 | |
OPENAI_MEDIA_MODEL | OPENAI_MODEL | 画像を説明し、音声を文字起こしする。例:xiaomi/mimo-v2.6-flash |
オフライン
| 変数 | 既定 | |
|---|---|---|
ROOFTOP_OFFLINE | オフ | 1、true、yes、on:ローカルのモデルと MCP サーバー(このコンピュータまたはネットワーク)だけ、インターネット共有なし、Telegram なし。設定のオフラインスイッチと同じですが、設定ではオフにできません。デスクトップアプリも従います。オフラインとプライバシー |
サーバー
| 変数 | 既定 | |
|---|---|---|
ROOFTOP_ADDR | 127.0.0.1:8080(Docker では 0.0.0.0:8080) | 0.0.0.0:<ポート> のとき、ログに LAN の URL が表示される |
ROOFTOP_DATA | ./data(Docker では /data) | エクスポート、チャット、設定 |
ROOFTOP_IMPORT | – | 起動時にインポートするエクスポート。: 区切り、冪等 |
ROOFTOP_PASSWORD | – | 所有者の画面の HTTP Basic 認証(ユーザー名は任意)。公開サーバーでは必ず設定してください |
ROOFTOP_MAX_UPLOAD_MB | 0 | 所有者のアップロード上限(MiB)。0 は上限なし(エクスポートは数 GB になります)。ほかの人がアクセスできるサーバーでは設定してください。共有リンクは独自に 16 MiB の上限を持ちます。デスクトップアプリに上限はありません |
ROOFTOP_TRUST_PROXY | false | X-Forwarded-For / X-Real-IP からクライアントの IP を取得。リバースプロキシの背後でのみ |
ROOFTOP_FFMPEG | PATH 上の ffmpeg、次に Homebrew、/usr/local、/usr/bin | GIF と動画のフレーム(任意) |
TZ | UTC | ライブメッセージのタイムゾーン |
Telegram
| 変数 | 既定 | |
|---|---|---|
TELEGRAM_BOT_TOKEN | – | @BotFather から取得したボット(Telegram から返信) |
TELEGRAM_CHAT_ID | ボットが参加するすべてのグループ | 許可するグループ ID。カンマ区切り |
TELEGRAM_API_URL | https://api.telegram.org | 例:自前で運用する Bot API サーバー |
リレー
| 変数 | 既定 | |
|---|---|---|
ROOFTOP_RELAY_URL | https://iroof.top | インターネット共有と共有ボット用のリレー |
ROOFTOP_RELAY_DOMAIN | – | このドメインのリレーハブを実行する |
ROOFTOP_RELAY_BOT_TOKEN | – | ハブの共有ボット。TELEGRAM_BOT_TOKEN とは別のものにしてください |
ROOFTOP_RELAY_MAX_ACCOUNTS | 5000 | ハブが保持する名前の最大数 |
設定のみ
| 設定 | 既定 | |
|---|---|---|
| 履歴の予算 | 120000 文字 | メモリが働く前に、どれだけの履歴を再生するか |
| ツールステップの最大数 | 6 | 回答ごとの LLM のラウンド数(検索、MCP ツール、返信…) |