chatlog-bot

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// 从本地内存中提取密钥 · 解密数据库 · 以 API 形式暴露你的聊天数据

基于 @sjzar 的 chatlog 二次开发 · 专注 macOS + 微信 v4 深度适配

◆ Features

◆ Quick Start

基本流程

[1] 安装 chatlog  →  [2] 临时关闭 SIP  →  [3] 运行程序  →  [4] 解密数据  →  [5] 开启服务

# Step 1 · 从源码安装
go install github.com/TE0dollary/chatlog-bot@latest

# Step 2 · 启动 Terminal UI
chatlog

# Step 3 · 无 UI 模式直接启动 HTTP 服务
chatlog server

💡 聊天记录不全？先从手机迁移数据，再解密 ⚠️ macOS 用户需提前临时关闭 SIP才能提取密钥

◆ 安装

从源码编译

# 依赖 CGO（go-sqlite3）
CGO_ENABLED=1 go build -trimpath -o bin/chatlog main.go

# 或使用 Makefile（推荐）
make build

⚠️ go-sqlite3 必须在 CGO_ENABLED=1 下编译。macOS 需先安装 Xcode Command Line Tools：

xcode-select --install

下载预编译版本

访问 Releases 页面，下载对应系统的预编译二进制文件。

◆ 使用指南

Terminal UI 模式

chatlog

命令行模式

# 提取微信数据密钥
chatlog key

# 解密数据库文件
chatlog decrypt

# 仅启动 HTTP 服务（无 TUI）
chatlog server

◆ Docker 部署

适合 NAS 等无 GUI 的设备，需提前在本机提取密钥。

0. 提取密钥

$ chatlog key
Data Key:  [c0163e***ac3dc6]
Image Key: [38636***653361]

1. 拉取镜像

# Docker Hub
docker pull TE0dollary/chatlog-bot:latest

# GitHub Container Registry
docker pull ghcr.io/TE0dollary/chatlog-bot:latest

• Docker Hub: https://hub.docker.com/r/TE0dollary/chatlog-bot
• GHCR: https://ghcr.io/TE0dollary/chatlog-bot

2. 运行容器

docker run -d \
  --name chatlog \
  -p 5030:5030 \
  -v /path/to/your/wechat/data:/app/data \
  TE0dollary/chatlog-bot:latest

详细指南：Docker 部署文档

◆ 从手机迁移聊天记录

1. 手机微信 → 我 → 设置 → 通用 → 聊天记录迁移与备份
2. 选择 迁移 → 迁移到电脑，按提示操作
3. 迁移完成后，重新运行 chatlog 提取密钥并解密

此操作不影响手机端聊天记录，仅是数据复制

◆ macOS · SIP

获取密钥前需临时关闭 SIP（System Integrity Protection）：

# Intel Mac:  重启时按住 Command + R 进入恢复模式
# Apple Silicon: 重启时长按电源键进入恢复模式

# 在恢复模式终端中执行
csrutil disable

# 重启系统后即可提取密钥
# 提取完成后可重新启用
csrutil enable

# 安装 Xcode Command Line Tools（首次使用需要）
xcode-select --install

⚠️ Apple Silicon 用户：确保微信、chatlog 和终端均未在 Rosetta 模式下运行

◆ HTTP API

服务默认监听 http://127.0.0.1:5030

聊天记录

GET /api/v1/chatlog?time=2024-01-01&talker=wxid_xxx&limit=50&format=json

其他接口

GET /api/v1/contact    # 联系人列表
GET /api/v1/chatroom   # 群聊列表
GET /api/v1/session    # 最近会话

多媒体内容

GET /image/<id>   # 图片（302 跳转，支持 .dat 实时解密）
GET /voice/<id>   # 语音（直接返回 MP3，SILK 格式实时转码）
GET /video/<id>   # 视频（302 跳转）
GET /file/<id>    # 文件（302 跳转）
GET /data/<path>  # 基于数据目录的相对路径访问

◆ Webhook

开启自动解密后，新消息到达时通过 HTTP POST 推送到指定 URL。

⏱️ 延迟参考：本地服务 ~13 秒 · 远程同步 ~45 秒

配置方式 1 · JSON 配置文件

$HOME/.chatlog/chatlog.json:

{
  "webhook": {
    "host": "localhost:5030",
    "items": [
      {
        "url": "http://localhost:8080/webhook",
        "talker": "wxid_123",
        "sender": "",
        "keyword": ""
      }
    ]
  }
}

配置方式 2 · 环境变量（Server 模式）

# 方案 A · 完整 JSON
CHATLOG_WEBHOOK='{"host":"localhost:5030","items":[{"url":"http://localhost:8080/proxy","talker":"wxid_123"}]}'

# 方案 B · 分离配置
CHATLOG_WEBHOOK_HOST="localhost:5030"
CHATLOG_WEBHOOK_ITEMS='[{"url":"http://localhost:8080/proxy","talker":"wxid_123"}]'

Payload 示例

POST /webhook HTTP/1.1
Host: localhost:8080
Content-Type: application/json

{
  "talker": "wxid_123",
  "length": 1,
  "lastTime": "2025-08-27 00:00:00",
  "messages": [
    {
      "seq": 1756225000000,
      "time": "2025-08-27T00:00:00+08:00",
      "talker": "wxid_123",
      "sender": "wxid_123",
      "senderName": "Name",
      "isSelf": false,
      "isChatRoom": false,
      "type": 1,
      "subType": 0,
      "content": "测试消息"
    }
  ]
}

◆ MCP 集成

Chatlog 实现了 MCP (Model Context Protocol) 协议，让 AI 助手可以直接查询你的聊天记录。

MCP Endpoint: http://127.0.0.1:5030/mcp

详细配置步骤：MCP 集成指南

◆ Prompt 示例

查看 Prompt 指南 获取与 AI 助手协作查询聊天记录的示例 prompt。

欢迎通过 Discussions 分享你的使用经验和 prompt！

◆ 免责声明

⚠️ 使用本项目前，请务必阅读完整的 免责声明

• 仅限处理您自己合法拥有或已获授权的聊天数据
• 严禁用于未经授权获取、查看或分析他人聊天记录
• 开发者不对使用本工具导致的任何损失承担责任
• 使用第三方 LLM 服务时，须遵守相应服务的使用条款

本项目完全免费开源，任何以本项目名义收费的行为均与本项目无关。

◆ License

本项目基于 Apache-2.0 许可证 开源。 本项目不收集任何用户数据，所有数据处理均在用户本地设备上进行。

◆ 致谢

本项目在以下优秀开源项目的基础上构建：