EMQX Enterprise

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EMQX + Volcano Engine RTCでリアルタイム音声エージェントを構築する ​

本ドキュメントでは、Docker Composeを用いてAIエージェントのデモをデプロイする方法を説明します。本デモはブラウザ上の知能人形をスマートデバイスのシミュレーションとして使用し、Volcano Engine RTCを活用した低レイテンシ音声対話、MCPを介したMQTTプロトコルによるデバイス側機能（写真撮影、表情切替、音量制御など）の呼び出し、そしてVolcano EngineのCustomLLMモードを用いたカスタムAIエージェントサービスとの多ターン会話およびツール呼び出しの統合を実演します。音声対話からデバイス制御までの一連のワークフローを紹介します。

デモ動画もぜひご覧ください。

アーキテクチャ概要 ​

コンポーネント ​

システムは以下の3つのコアコンポーネントで構成されています：

コンポーネント役割ポート主な責務
volc-serverVolcano Engineプロキシ3002RTCルーム・トークン管理、Volcano EngineがアプリにコールバックするCustomLLMコールバックアドレスの設定
webMCPサーバー8080フロントエンドUI、ハードウェア制御ツール（カメラ／表情／音量）を公開
appMCPクライアント＋AIエージェント8081/chat-streamエンドポイントを提供、LLM/VLM推論およびMCPツール呼び出しを処理

通信フロー ​

コア機能：

  • MCP over MQTT：EMQX ブローカーを介したネットワーク間のツール呼び出し。AIエージェントがデバイス機能（カメラ、表情、音量）を制御
  • マルチモーダル理解：VLMを統合し、「今何を持っている？」などの視覚ユースケースに対応
  • リアルタイム音声対話：Volcano Engine RTC + ASR/TTSによるエンドツーエンドの低レイテンシ音声認識・合成
  • 並列処理アーキテクチャ：ツール呼び出しと音声合成を非同期で実行し、よりスムーズなユーザー体験を提供

前提条件 ​

1. Docker環境 ​

Docker 24以上（docker --versionで確認）。

2. MQTTブローカー ​

本プロジェクトでは、webサービス（MCPサーバー）とappサービス（MCPクライアント＋AIエージェント）コンテナが接続可能なEMQXブローカーが必要です。

導入方法（いずれかを選択）：

設定例：

MQTT_BROKER_HOST=localhost        # EMQXブローカーのホスト
MQTT_BROKER_PORT=1883             # MQTTポート
MQTT_USERNAME=your_username       # 認証有効時のユーザー名
MQTT_PASSWORD=your_password       # 認証有効時のパスワード

3. LLM APIキー ​

本プロジェクトはVolcano Engine CustomLLMモードを通じてカスタムAIエージェントを統合します。デフォルトではAlibaba Cloud Bailianのqwen-flashモデルを使用します。

Alibaba Cloud Bailianの有効化 ​

  1. Alibaba Cloud Bailianコンソールにアクセス
  2. 上部に有効化プロンプトがあればクリックしてサービスを有効化（無料枠内は無料、有料枠超過時に課金）
  3. 必要に応じて本人確認を完了

APIキーの作成 ​

  1. API-KEY管理にアクセス
  2. API-Keyタブで「API-KEYを作成」をクリック
  3. アカウントとワークスペース（通常はデフォルト）を選択し、説明を入力して確定
  4. APIキーの横にあるコピーアイコンをクリックしてシークレットを取得
  5. app/.envのDASHSCOPE_API_KEYにAPIキーを設定

他モデルサービスの利用（任意） ​

他のOpenAI互換モデルサービスを利用する場合は、app/.envを以下のように更新：

LLM_API_BASE=https://your-model-service.com/v1  # モデルサービスのベースURL
LLM_API_KEY=your_api_key                        # モデルサービスのAPIキー
LLM_MODEL=your_model_name                       # モデル名

代表的なモデルサービスエンドポイント：

  • OpenAI: https://api.openai.com/v1
  • DeepSeek: https://api.deepseek.com/v1
  • その他互換サービス：各プロバイダーのドキュメント参照

LLMサービスによってレイテンシやコストが大きく異なります。要件に応じて選択してください。低レイテンシを重視する場合は、デフォルトのAlibaba Cloud Bailian qwen-flashがおすすめです。

4. Volcano Engine認証情報 ​

本プロジェクトでは複数のVolcano Engineサービスを使用します。Volcano Engineコンソールで登録・ログインしてください。

有効化が必要なサービス：

  1. RTCサービス — 有効化ガイド
    • 有効化後、VOLC_RTC_APP_IDとVOLC_RTC_APP_KEYを取得
    • 取得場所：RTCコンソール
  2. ASR/TTS音声サービス — Doubao Speechコンソール
    • アプリ作成時に以下を選択：
      • ASR：ストリーミング音声認識
      • TTS：音声合成
    • 以下の認証情報を取得：
      • VOLC_ASR_APP_ID - ASRアプリID
      • VOLC_TTS_APP_ID - TTSアプリID
      • VOLC_TTS_APP_TOKEN - TTSアプリトークン
      • VOLC_TTS_RESOURCE_ID - TTSリソースID（選択した音声に依存）
  3. アカウント認証情報 — キー管理
    • VOLC_ACCESS_KEY_ID - アクセスキーID
    • VOLC_SECRET_KEY - シークレットアクセスキー

権限設定 ​

必須：RTCコンソールでクロスサービス認可を設定してください。設定しないとエージェントはASR/TTS/LLMサービスを正しく呼び出せません。

メインアカウント呼び出し（推奨、簡単）：

  1. メインアカウントでRTCコンソールにログイン
  2. クロスサービス認可へ移動
  3. 「ワンクリックでクロスサービス認可を有効化」をクリックし、VoiceChatRoleForRTCロールを設定
  4. メインアカウントのAK/SKでサービスを呼び出す

サブアカウント呼び出し（任意、追加設定が必要）：

  1. メインアカウントでRTCコンソールにログイン
  2. クロスサービス認可で「サブアカウントに権限付与」をクリック
  3. サブアカウントを検索して権限を付与

完全な有効化手順：リアルタイム会話AIの前提条件

LLM設定 ​

本プロジェクトはCustomLLMモードを使用し、Volcano EngineがアプリのカスタムAIエージェントサービスにコールバックしてLLM応答を取得します。

主な設定：

  • VOLC_LLM_URL - アプリの/chat-streamエンドポイントを指す
    • ローカルデプロイ：http://app:8081/chat-stream（コンテナネットワーク内）
    • 本番環境：https://your-domain.com/chat-stream（公開アクセス可能であること）
  • VOLC_LLM_API_KEY - カスタム認証キー。アプリのCUSTOM_LLM_API_KEYと一致させる必要があります（「ステップ2: 環境変数設定」参照）

オプションのモデルソース：

  • Volcano Ark：Arkコンソールで推論エンドポイントまたはアプリを作成
  • Cozeプラットフォーム：CozeでAgentを作成 — ガイド
  • サードパーティモデル：OpenAI互換サービスURLを準備 — 要件

注：本プロジェクトのアプリサービスはすでにCustomLLMプロトコルを実装済みです。APIキー（DASHSCOPE_API_KEYなど）を設定するだけで、追加のモデルサービスデプロイは不要です。

パラメータの素早い取得 ​

推奨：公式Volcano Engineデモを使い設定を素早く検証可能です。

  1. リアルタイム会話AIデモを開く
  2. デモ実行後、右上の「Access API」ボタンをクリック
  3. パラメータ設定スニペットをコピーし、必要な認証情報を抽出

5. ネットワーク要件 ​

開放すべきポート（デフォルト、Composeファイルで調整可能）：

  • 8080 - Web UI
  • 8081 - Appバックエンド（SSEエンドポイント）
  • 3002 - volc-serverプロキシ（Volcano Engineサービス設定）

アクセス要件：

重要：本プロジェクトでMCP over MQTTを完全に体験するには、appサービスの/chat-streamエンドポイントを公開可能なHTTPS環境にデプロイし、Volcano Engineがコールバックできるようにする必要があります。

  • 本番環境（推奨）：appを公開HTTPS URL（例：https://your-domain.com/chat-stream）にデプロイし、SSEストリームがdata: [DONE]で正しく終了することを確認
  • ローカルテスト：非公開環境ではLLM推論とMCP over MQTTツール呼び出しAPIのみテスト可能。Volcano Engine音声対話は完全には体験できません

クイックチュートリアル：10分で音声対話＋デバイス制御デモを動かす ​

前提条件をすべて満たしたら、以下の手順でAIエージェントデモを素早くセットアップできます（「デバイス」はWeb UIでシミュレーションされています）。

ステップ1：コードを取得 ​

bash
git clone -b volcengine/rtc https://github.com/emqx/mcp-ai-companion-demo.git
cd mcp-ai-companion-demo

ステップ2：環境変数を設定 ​

最も重要なステップです。前提条件で取得した認証情報を3つのサービスの設定ファイルに正確に入力してください。各項目の説明と取得元をよく確認してください。

2.1 appサービス（AIエージェントバックエンド）の設定 ​

設定ファイルを作成：

bash
cp app/.env.example app/.env

app/.envを編集し、以下を入力：

bash
# ===== LLM設定 =====
# 取得元：前提条件「3. LLM APIキー」
# 目的：AIエージェントがLLMを呼び出して会話推論を行う
DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxx  # Alibaba Cloud BailianのAPIキーに置換

# 他モデルサービスを使う場合は以下も設定：
# LLM_API_BASE=https://api.openai.com/v1
# LLM_MODEL=gpt-4

# ===== CustomLLM認証キー =====
# 取得元：自分で生成（強力なランダム文字列を推奨）
# 目的：Volcano Engineがコールバックリクエストを検証するために使用
# 要件：volc-serverのVOLC_LLM_API_KEYと完全一致させること
CUSTOM_LLM_API_KEY=your-strong-random-secret-key-here

# 生成例（ターミナルで実行）：
# openssl rand -base64 32
# またはオンラインツール：https://www.random.org/strings/

# ===== MQTTブローカー設定 =====
# 取得元：前提条件「2. MQTTブローカー」
# 目的：MCP over MQTT通信のためEMQXブローカーに接続
MQTT_BROKER_HOST=localhost        # EMQXブローカーのホスト
MQTT_BROKER_PORT=1883             # MQTTポート

# EMQX認証有効時：
MQTT_USERNAME=your_mqtt_username  # EMQXユーザー名（任意）
MQTT_PASSWORD=your_mqtt_password  # EMQXパスワード（任意）

# ===== 任意設定 =====
MCP_TOOLS_WAIT_SECONDS=5          # MCPツール登録待機秒数
PHOTO_UPLOAD_DIR=uploads          # 写真アップロードディレクトリ
# APP_SSL_CERTFILE=/path/to/cert  # HTTPS証明書（本番用）
# APP_SSL_KEYFILE=/path/to/key    # HTTPS秘密鍵（本番用）

補足：

  • DASHSCOPE_API_KEYとCUSTOM_LLM_API_KEYの違い：

    • DASHSCOPE_API_KEY：アプリがAlibaba Cloud Bailian（または他のLLMサービス）を呼び出す際に使用
    • CUSTOM_LLM_API_KEY：Volcano Engineからのコールバック認証に使用（APIゲートウェイトークンのような役割）

  • CUSTOM_LLM_API_KEYの生成方法（いずれか）：

    bash
    # 方法1：openssl推奨
openssl rand -base64 32

# 方法2：Python
python3 -c "import secrets; print(secrets.token_urlsafe(32))"

# 方法3：オンラインツール
# https://www.random.org/strings/ （長さ32、英数字）

2.2 volc-serverサービス（Volcano Engineプロキシ）の設定 ​

設定ファイルを作成：

bash
cp volc-server/.env.example volc-server/.env

volc-server/.envを編集し、Volcano Engine認証情報を入力：

bash
# ===== Volcano Engineアカウント認証情報 =====
# 取得元：前提条件「4. Volcano Engine認証情報 > アカウント認証情報」
# 取得場所：https://console.volcengine.com/iam/keymanage/
VOLC_ACCESS_KEY_ID=AKLT*********************
VOLC_SECRET_KEY=************************************

# ===== RTCサービス認証情報 =====
# 取得元：前提条件「4. Volcano Engine認証情報 > RTCサービス」
# 取得場所：https://console.volcengine.com/rtc/aigc/listRTC
VOLC_RTC_APP_ID=your_rtc_app_id
VOLC_RTC_APP_KEY=your_rtc_app_key

# ===== ASR/TTS音声サービス認証情報 =====
# 取得元：前提条件「4. Volcano Engine認証情報 > ASR/TTS音声サービス」
# 取得場所：https://console.volcengine.com/speech/app
VOLC_ASR_APP_ID=your_asr_app_id
VOLC_TTS_APP_ID=your_tts_app_id
VOLC_TTS_APP_TOKEN=your_tts_app_token
VOLC_TTS_RESOURCE_ID=your_tts_resource_id

# ===== CustomLLM設定 =====
# 目的：Volcano EngineにLLM応答取得先エンドポイントを通知

# VOLC_LLM_URL - appの/chat-streamエンドポイント
# ローカルテスト：Dockerコンテナネットワークを利用
# VOLC_LLM_URL=http://app:8081/chat-stream
# 本番環境：公開HTTPS URLである必要あり（Volcano Engineコールバック用）
VOLC_LLM_URL=https://your-domain.com/chat-stream

# VOLC_LLM_API_KEY - CustomLLM認証キー
# 要件：app/.envのCUSTOM_LLM_API_KEYと完全一致
VOLC_LLM_API_KEY=your-strong-random-secret-key-here  # appと一致させる

設定チェックリスト：

項目設定例取得元
Volcano Engine認証情報VOLC_ACCESS_KEY_ID, VOLC_SECRET_KEYVolcano Engineコンソール
RTCアプリ設定VOLC_RTC_APP_ID, VOLC_RTC_APP_KEYRTCコンソール
音声サービス設定VOLC_ASR_APP_ID, VOLC_TTS_APP_ID, VOLC_TTS_APP_TOKEN, VOLC_TTS_RESOURCE_IDDoubao Speechコンソール
LLMキー整合性VOLC_LLM_API_KEYapp/.envのCUSTOM_LLM_API_KEYと完全一致させる
権限設定クロスサービス認可前提条件「権限設定」を完了すること

2.3 webサービス（フロントエンドUI）の設定 ​

webサービスはビルド時環境変数を使用します。通常、ローカル開発用のデフォルト設定で十分です：

bash
VITE_AIGC_PROXY_HOST=http://localhost:3002  # volc-serverプロキシのアドレス

カスタマイズが必要なのは以下の場合のみ：

  • volc-serverがリモートホストにある場合
  • volc-serverが3002以外のポートを使う場合

カスタマイズ例（起動前にexport）：

bash
export VITE_AIGC_PROXY_HOST=http://your-remote-host:3002

設定対応表まとめ ​

text
前提条件                             設定ファイル場所
├─ 3. LLM APIキー               ──►  app/.env (DASHSCOPE_API_KEY)
├─ 4. Volcano Engine認証情報
│  ├─ アカウント認証情報         ──►  volc-server/.env (VOLC_ACCESS_KEY_ID/SECRET_KEY)
│  ├─ RTCサービス               ──►  volc-server/.env (VOLC_RTC_APP_ID/APP_KEY)
│  ├─ ASR/TTSサービス           ──►  volc-server/.env (VOLC_ASR_*/VOLC_TTS_*)
│  └─ LLM設定                  ──►  volc-server/.env (VOLC_LLM_URL/API_KEY)
└─ 2. MQTTブローカー           ──►  app/.env (MQTT_BROKER_HOST/PORT/USERNAME/PASSWORD)

自己生成
└─ CUSTOM_LLM_API_KEY           ──►  app/.env + volc-server/.env (一致必須)

ポイント：

  1. CUSTOM_LLM_API_KEYは唯一自分で生成し、app/.envとvolc-server/.envで完全一致させる必要があります。
  2. DASHSCOPE_API_KEYはLLM呼び出し用、CUSTOM_LLM_API_KEYはVolcano Engineコールバック認証用です。
  3. 本番環境ではVOLC_LLM_URLを公開HTTPS URLに変更しないと、Volcano Engineがコールバックできません。

ステップ3：サービスを起動 ​

Docker Composeで全サービスを起動：

bash
docker compose -f docker/docker-compose.web-volc.yml up --build

起動手順：

  1. イメージをビルド：mcp-app、mcp-volc-server、mcp-web
  2. コンテナ起動、以下ポートで待機：
    • 8080 - Web UI
    • 8081 - AIエージェントバックエンド
    • 3002 - Volcano Engineプロキシ

初回起動は依存関係のダウンロードやイメージビルドに数分かかる場合があります。

ログ確認（任意）：

bash
# 全サービスのログを追跡
docker compose -f docker/docker-compose.web-volc.yml logs -f

# 特定サービスのログを追跡
docker compose -f docker/docker-compose.web-volc.yml logs -f app

ステップ4：動作確認 ​

4.1 Web UIを開く ​

ブラウザで http://localhost:8080 にアクセス。

チャットボットのアバター、マイク、カメラボタンなどがある仮想デバイス画面が表示されます。

4.2 MQTT接続設定（初回のみ） ​

  1. 画面右上の設定アイコンをクリック
  2. 設定パネルでEMQXブローカー情報を入力：
    • ブローカー：ws://localhost:8083/mqtt（MQTTポート1883ではなくWebSocketポート8083を使用）
    • ユーザー名：EMQX認証有効時に入力
    • パスワード：EMQX認証有効時に入力
  3. 「保存」をクリック
  4. 確認ダイアログで「確認」をクリックするとページが自動更新され、新設定が適用されてMQTT接続が自動確立されます

補足：

  • デバイスIDは自動生成されます（形式：web-ui-hardware-controller/{randomID}）。手動設定不要です。
  • MQTT接続成功後、MCPツールが自動登録され、AIエージェントから呼び出せるようになります。
  • 接続失敗時はEMQXのWebSocketリスナーが有効か（デフォルト8083）を確認してください。

4.3 音声対話を開始 ​

画面下部のマイクボタンをクリックし、マイク使用許可を与えます。RTC接続が自動で確立され、成功するとマイクボタンが紫色に変わり、話しかけられる状態になります。

推奨テスト：

  • 「こんにちは」や「話をして」と話しかけて基本会話を試す
  • 「今何を持っている？」と言って写真撮影と視覚認識をトリガー
  • 「音量を80%にして」や「嬉しい表情にして」と言ってデバイス制御を試す

4.4 成功条件 ​

  • 音声対話：ASRの文字起こしが正確、LLMが応答をストリーミング、TTS再生が正常に動作
  • MCPツール呼び出し：写真撮影、表情切替、音量調整が反映される
  • ログにエラーなし：app、volc-server、ブラウザコンソールにエラーが表示されない

4.5 部分機能テスト ​

UIとVolcano Engine設定のみ検証したい場合（カスタムAIエージェントを使わない）：

docker compose -f docker/docker-compose.web-volc.yml up --build volc-server web

モードの特徴：

  • 利用可能：ASR、TTS、基本会話
  • 利用不可：MCPツール呼び出し（カメラ、表情、音量制御など）

Volcano ArkプラットフォームのLLMを会話に使う場合：

  1. Arkコンソールで推論エンドポイントまたはAgentアプリを作成

  2. EndpointId（推論エンドポイント）またはBotId（Agentアプリ）を取得

  3. volc-server/src/config.tsでLLMを設定：

    typescript
    llm: {
  mode: 'ArkV3',                    // ArkプラットフォームLLMを使用
  endpointId: 'ep-xxx',             // オプション1：推論エンドポイントID（どちらか一方）
  // botId: 'bot-xxx',               // オプション2：AgentアプリID（どちらか一方）
  systemMessages: [
    { role: 'system', content: 'You are a friendly voice assistant' }
  ],
  historyLength: 5,                 // コンテキスト履歴ターン数
}

  4. volc-serverサービスを再起動し、ArkプラットフォームLLMを会話に使用

ヒント：よりスムーズな対話には、深い思考を要さないモデル（例：Doubao-proシリーズ）を使うと良いです。詳細な設定パラメータはVolcano Engineドキュメントを参照してください。

ステップ5：サービス停止 ​

bash
docker compose -f docker/docker-compose.web-volc.yml down

FAQとトラブルシューティング ​

設定調整 ​

ポート競合 ​

ポートが使用中の場合、docker/docker-compose.web-volc.ymlのポートマッピングを変更：

yaml
services:
  web:
    ports:
      - "8888:8080"  # Web UIポート変更例
  app:
    ports:
      - "8082:8081"  # appポート変更例
  volc-server:
    ports:
      - "3003:3002"  # volc-serverポート変更例

注意：volc-serverポートを変更した場合、VITE_AIGC_PROXY_HOST環境変数も更新してください。

HTTPS有効化（本番環境） ​

  1. 証明書ファイル（fullchain.pem、privkey.pem）を準備

    重要：単一証明書ファイルではなくフルチェーン（完全な証明書チェーン）を使用してください。Volcano Engineのコールバックはフルチェーン検証を行い、チェーン不完全だとSSLハンドシェイクに失敗します。

    • Let’s Encryptの場合：fullchain.pem（証明書＋中間証明書含む）を使用
    • その他CAの場合：サーバー証明書＋中間証明書を含むフルチェーンファイルを用意

  2. プロジェクトディレクトリ（例：certs/）に証明書ファイルを配置

  3. app/.envに証明書パスを設定：

    bash
    APP_SSL_CERTFILE=./certs/fullchain.pem  # フルチェーン必須
APP_SSL_KEYFILE=./certs/privkey.pem

  4. volc-server/.envのVOLC_LLM_URLをHTTPSアドレス（例：https://your-domain.com:8081）に更新

イメージを個別にビルド ​

特定サービスのイメージをビルドする場合：

bash
docker build -t mcp-web:local ./web
docker build -t mcp-app:local ./app
docker build -t volc-server:local ./volc-server

よくある問題 ​

サービス起動問題 ​

問題原因候補解決策
コンテナが起動しないポートが既に使用中1) lsof -i :8080でプロセス特定 2) Composeのポート設定変更 3) docker compose up --build再実行
環境変数が反映されない.envファイル未読み込み1) .envが正しいディレクトリにあるか確認 2) ファイル権限確認 3) イメージ再ビルド

Volcano Engineサービス問題 ​

問題原因候補解決策
「AI準備中」で停止クロスサービス認可未設定1) 「権限設定」を完了 2) サービス有効化と残高確認 3) パラメータの大文字小文字確認
401/403エラーAK/SKまたはトークン誤り1) VOLC_ACCESS_KEY_ID/VOLC_SECRET_KEY確認 2) トークン有効期限確認 3) クロスサービス認可確認
サブアカウントのクォータ制限デフォルトクォータ不足クォータセンターで増加申請

LLMリクエスト問題 ​

問題原因候補解決策
LLMリクエスト失敗APIキー誤り1) DASHSCOPE_API_KEYが正しいか確認 2) ネットワーク接続確認 3) ログ確認：docker compose logs app
CustomLLMコールバック失敗認証キー不一致1) CUSTOM_LLM_API_KEYが両者で一致しているか確認 2) VOLC_LLM_URL確認 3) volc-serverからappへの到達性確認
HTTPSコールバック失敗証明書チェーン不完全フルチェーン証明書を使用。APP_SSL_CERTFILEはfullchain.pemを指す必要あり。単一cert.pemは不可。Volcano Engineコールバックはフルチェーン検証を必須とするためSSLハンドシェイク失敗

MCPツール呼び出し問題 ​

問題原因候補解決策
ツールが利用できないMQTT接続またはdevice_id問題1) ブラウザコンソールでMQTT状態確認 2) Device IDが一致しているか確認 3) MCP_TOOLS_WAIT_SECONDS=10に増やす
カメラ写真撮影失敗権限未許可1) ブラウザのカメラ権限確認 2) 許可をクリック 3) ページをリロード

MQTT接続問題 ​

問題原因候補解決策
MQTT接続失敗ブローカー設定誤り1) EMQXブローカーが起動しているか確認 2) MQTT_BROKER_HOST/PORT確認 3) 認証情報確認 4) ネットワーク疎通確認
Web UIが接続できないWebSocketポート未開放1) WebSocketリスナーが有効か確認（デフォルト8083） 2) ws://スキームを使用（例：ws://localhost:8083/mqtt）

ログの確認 ​

# 全サービスのログを追跡
docker compose -f docker/docker-compose.web-volc.yml logs -f

# 特定サービスのログを追跡
docker compose -f docker/docker-compose.web-volc.yml logs -f app

# 最後の100行を表示
docker compose -f docker/docker-compose.web-volc.yml logs --tail=100 app

パフォーマンス最適化 ​

  • LLMレイテンシ：低レイテンシモデルを使用（推奨：Alibaba Cloud Bailian qwen-flash）
  • 音声品質：volc-server/src/config.tsでASRのVAD閾値やTTS音声選択を調整
  • ツール呼び出しレイテンシ：appとweb間のネットワーク接続を良好に保ち、MQTTレイテンシを低減（同一LANや低レイテンシ環境でのデプロイ推奨）

ローカル開発（非Docker）：

  • web：pnpm dev
  • app：uv run ...
  • volc-server：bun run dev