Chatlog Bot

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[](https://github.com/TE0dollary/chatlog-bot) [](https://github.com/TE0dollary/chatlog-bot) [](https://github.com/TE0dollary/chatlog-bot) [](./LICENSE) [](https://modelcontextprotocol.io) [](https://hub.docker.com/r/TE0dollary/chatlog-bot)

// 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

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◆ Features

| 模块 | 功能 | 状态 | |------|------|:----:| | 🔑 密钥提取 | 从微信进程内存（vmmap + glance）动态提取加密密钥 | ✅ | | 🔓 数据库解密 | AES-256-CBC 解密本地 SQLite 数据库文件 | ✅ | | 🌐 HTTP API | RESTful API，查询聊天记录 / 联系人 / 群聊 / 会话 | ✅ | | 🤖 MCP 协议 | Streamable HTTP，与 Claude / ChatWise 等 AI 助手无缝集成 | ✅ | | 🪝 Webhook | 实时监听新消息，推送到任意 HTTP 端点（n8n 等） | ✅ | | 🔄 自动解密 | fsnotify 监控数据库变更，自动触发解密流程 | ✅ | | 👥 多账号 | 支持多账号管理，账号间自由切换 | ✅ | | 🐳 Docker | 容器化部署，适配 NAS / 服务器等无头环境 | ✅ | | 🖥️ Terminal UI | 基于 tview 的交互式终端界面 | ✅ | | 🖼️ 图片解密 | 图片密钥获取 + .dat / wxgf 格式解析 | 🚧 |

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◆ 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](#-从手机迁移聊天记录)，再解密 > ⚠️ macOS 用户需提前[临时关闭 SIP](#-macos--sip)才能提取密钥

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◆ 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： > ``bash > 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。

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◆ 使用指南

Terminal UI 模式

chatlog

| 按键 | 操作 | |------|------| | ↑ ↓ | 选择菜单项 | | Enter | 确认选择 | | Esc | 返回上级菜单 | | Ctrl+C | 退出程序 |

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

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◆ 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](docs/docker.md)

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◆ 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

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◆ 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

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◆ 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

| 参数 | 说明 | |------|------| | time | 时间范围：YYYY-MM-DD 或 YYYY-MM-DD~YYYY-MM-DD | | talker | 聊天对象（支持 wxid、群聊 ID、备注名、昵称等） | | limit | 返回记录数量 | | offset | 分页偏移量 | | format | 输出格式：json / csv / 纯文本 |

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

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◆ 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"
    }
  ]
}

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◆ 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

| 客户端 | 接入方式 | |--------|----------| | ChatWise | 工具设置 → 添加 http://127.0.0.1:5030/mcp | | Cherry Studio | MCP 服务器设置 → 添加 http://127.0.0.1:5030/mcp | | Claude Desktop | 通过 mcp-proxy 转发 | | Monica Code | 通过 mcp-proxy + VSCode 插件配置 |

详细配置步骤：[MCP 集成指南](docs/mcp.md)

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◆ Prompt 示例

查看 [Prompt 指南](docs/prompt.md) 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！

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◆ 免责声明

> ⚠️ 使用本项目前，请务必阅读完整的 [免责声明](./DISCLAIMER.md)

• 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。

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◆ License

本项目基于 [Apache-2.0 许可证](./LICENSE) 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。

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◆ 致谢

本项目在以下优秀开源项目的基础上构建：

| 项目 | 贡献 | |------|------| | @sjzar · chatlog | 原项目，本项目基于此二次开发 | | @0xlane · wechat-dump-rs | 密钥提取思路参考 | | @xaoyaoo · PyWxDump | 数据库解析参考 | | @git-jiadong · go-lame / go-silk | SILK 音频转码 | | Anthropic · MCP | Model Context Protocol |

Source & license

This open-source MCP server is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: TE0dollary
• Source: TE0dollary/chatlog-bot
• License: Apache-2.0

Install and usage instructions live in the source repository linked above.