Lumen CLI 매뉴얼 개발 중
lumen-cli는 Lumen의 선택적 CLI(Rust 빌드)로, Python SDK에 의존하지 않는 명령줄 워크플로 기능을 제공합니다.
설치
bash
cargo install lumen-cli
# 또는
curl -fsSL https://lumen.lurus.cn/install.sh | sh개요
lumen <command> [options]| 명령 | 용도 |
|---|---|
doctor | 환경 자가 점검: Token, 네트워크, 디스크, Python 의존성 |
init | 프로젝트 루트에 lumen.yaml 설정 템플릿 생성 |
agent | Agent 수준 작업: 목록 / trace / replay / export |
mcp | MCP 호환 계층: Lumen 기능을 Claude/Codex에 노출 |
workflow | lumen.yaml 기반 워크플로 실행기 |
deploy | Agent 정의를 Kova Cluster에 푸시 |
config | 로컬 CLI 설정 조회/수정 |
명령 상세
bash
# doctor — 환경 자가 점검（退出码 0 全通过 / 1 至少一项失败）
lumen doctor
# ✓ LURUS_API_KEY present ✓ python3.11 detected ✓ /var/lumen writable (5.2 GB free)
# ✗ port 7070 occupied — close the process or set LUMEN_PORT
# init — 项目根生成 lumen.yaml（templates: langgraph / bare / multi-agent）
lumen init --template langgraph
# agent
lumen agent list # 列出本地/远端 Agent
lumen agent trace <run-id> # 打印 trace 树
lumen agent replay <run-id> # 不消耗 Token 重放
lumen agent export <run-id> # 导出 JSON / HAR / OTel
# mcp — 启动 MCP 服务端，暴露 Trace/Replay/Cost 为工具
lumen mcp serve --port 3333 # 或 --manifest ./my-tools.yaml
# Claude Code / Codex 的 mcp_servers 指向 http://127.0.0.1:3333 即可调用
# workflow — 按 lumen.yaml 执行多 Agent 编排
lumen workflow run # 默认 pipeline；-e prod 指定环境；--dry-run 不实际调 LLM
# deploy — 推送 Agent 定义到 Kova Cluster
lumen deploy --target kova://my-cluster
# config
lumen config get api_key
lumen config set api_key sk-xxxx
lumen config unset telemetry.endpointreplay와 dry-run은 모두 비용이 들지 않습니다
lumen agent replay <run-id>는 이력 기록에서 재생하며 Token을 소비하지 않습니다; lumen workflow run --dry-run은 오케스트레이션 프로세스를 끝까지 진행하지만 실제로 LLM을 호출하지 않으므로, lumen.yaml 설정 검증에 적합합니다.종료 코드
| Code | 의미 |
|---|---|
0 | 성공 |
1 | 일반 오류 |
2 | 매개변수 오류 |
3 | 설정 누락 |
4 | 네트워크 오류 |
5 | 원격 서비스가 오류를 반환 |