Encryptet Lan-
Chat & Videoanrufe

1.1 Was ist XteVision SecuChat?

XteVision SecuChat (xtevision-secuchat v1.0.0) ist ein leichtgewichtiges, lokal firstes, selbst gehostetes Chat-Server- und Single-Page-Web-Client-System für schnelles LAN-Messaging und Peer-to-Peer-Videoanrufe. Die Daten werden in data.json gespeichert, die Oberfläche aus public/ bereitgestellt und Uploads nach uploads/ gespeichert. Entwickelt für minimalen Setup — keine externe Datenbank erforderlich.

1.2 Kernfunktionen

• Kontobasierte Benutzer: Registrierung / Login mit gesalzener scrypt-Passwortverschlüsselung
• Echtzeit-Präsenz & Nachrichten über Server-Sent Events (SSE)
• Kontakte: Anfrage / Annahme-Workflow und Präsenz-Updates
• Datei-Uploads: Anhänge & Avatare (Grenzen werden durchgesetzt) gespeichert in uploads/
• P2P-Videoanrufe: über PeerJS + lokales PeerServer (Port 5009)
• KI-Helfer & Assistent: Integration von Modellen am Ort oder remote für Chat, Übersetzung, Zusammenfassung, Embeddings und Inhaltsmoderation; konfigurierbare Modellauswahl und Streaming-Antworten
• Sicherheit: CSP und übliche Sicherheits-Header werden vom Server gesetzt

1.3 Zielgruppe

• Primär: Teams und Organisationen, die eine private, LAN-basierte Chat- und Videoanrufe-Lösung ohne Cloud-Abhängigkeit möchten
• Sekundär: Datenschutzbewusste Benutzer, die KI-Helfer am Ort oder selbst gehostete Helfer für Chat, Übersetzung und Moderation möchten

2.1 High-Level-Architektur

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                         Browser (Single-Page-Client)              │
│  ┌────────┐ ┌──────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌──────────────┐  │
│  │ Login  │ │ Chat     │ │ Kontakte │ │Anrufe  │ │KI-Assistent  │  │
│  └────────┘ └──────────┘ └────────┘ └────────┘ └──────────────┘  │
└──────────────────────────────┬──────────────────────────────────┘
                               │ HTTP / SSE
┌──────────────────────────────┴──────────────────────────────────┐
│                    Node.js-Server (Port 5008)                     │
│  ┌───────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌────────────────────┐  │
│  │ Auth      │ │Nachrichten │ │Kontakte    │ │KI-Proxy (optional) │  │
│  │(scrypt)   │ │(SSE)       │ │(Anfrage / │ │ → lokales/remote LLM│  │
│  │           │ │            │ │ Annahme)   │ └────────────────────┘  │
│  └───────────┘ └──────────┘ └──────────┘                          │
│  ┌───────────┐ ┌───────────────────────────────────────────────┐  │
│  │Uploads     │ │ data.json (Benutzer, Nachrichten, Kontakte)     │  │
│  │ (uploads/  │ │ public/ (bereitgestellte Oberfläche)            │  │
│  └───────────┘ └───────────────────────────────────────────────┘  │
└──────────────────────────────┬──────────────────────────────────┘
                               │ PeerJS-Signalisierung
┌──────────────────────────────┴──────────────────────────────────┐
│                    Lokales PeerServer (Port 5009)                  │
│  P2P-Media-Verbindung zwischen Peers (Videoanrufe)                 │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────┘

2.2 Kommunikationsablauf

1. Frontend → Server: HTTP-Anfragen für Auth, Nachrichten, Kontakte, Uploads; SSE-Abonnement für Echtzeit-Präsenz & Nachrichten
2. Server → data.json: Alle Benutzer-, Nachrichten- und Kontaktzustände werden in einer einzelnen JSON-Datei persistiert — keine externe Datenbank
3. Frontend → PeerServer: P2P-Videoanrufe signalisieren über das lokales PeerServer (Port 5009), dann fließt das Medien-Peer-to-Peer
4. Frontend → KI-Backend: Chat, Übersetzung, Zusammenfassung, Embeddings und Moderation laufen über den KI-Proxy zu einem lokalen (Ollama/MLX) oder remote Modell

2.3 Bereitstellungsmodell

XteVision SecuChat ist für selbst gehosteten, LAN-firsten Betrieb konzipiert:

• Läuft als eigenständiger Node.js-Server auf Ihrer eigenen Hardware
• Für LAN-only-Nutzung reicht die Anbindung an eine private Oberfläche
• Für Remote-Zugriff hinter einen Reverse-Proxy (nginx) mit HTTPS betreiben
• Alle Chat-Daten bleiben auf Ihrem lokalen Server — keine Cloud-Abhängigkeit

4.1 Voraussetzungen

• Node.js LTS (z. B. 16+)
• npm oder yarn
• PeerServer (optional, nur für P2P-Fallback — siehe peerjs/)
• Lokales KI-Service (optional, für die KI-Endpunkte)

4.2 Installation

Abhängigkeiten installieren, optional das Peer-Server für P2P-Fallback installieren.

# 1. Server-Abhängigkeiten installieren
npm install

# 2. (Optional) Peer-Server für P2P-Fallback installieren
cd peerjs
npm install
cd ..

4.3 Zugriff auf die Anwendung

http://ihre-server-ip:5008

Der Server läuft standardmäßig auf Port 5008. Verbindung vom lokalen Netzwerk. Das PeerServer für P2P-Videoanrufe verwendet Port 5009.

4.4 Server starten

# Entwicklung
npm run dev        # wenn in package.json definiert

# Produktion
NODE_ENV=production npm start
# oder: node server.js

XteVision liuft Laufzeiteinstellungen aus config.json im Projektverzeichnis. Passen Sie diese für Ihre Bereitstellung an, bevor Sie den Server starten.

5.1 Wichtige Abschnitte

5.2 Häufige Umgebungsvariablen

6.1 Verzeichnisstruktur

xtevision-secuchat/
├── server.js                 # Haupt-Express-Server: Routen, SSE, Uploads, KI-Proxy
├── config.json               # Laufzeit-Konfiguration (server / ai / client)
├── data.json                 # Benutzer, Nachrichten und Kontakte (vor manuellem Bearbeiten sichern)
├── public/                   # Single-Page-Oberfläche (als statische Assets bereitgestellt)
├── uploads/                  # Anhänge & Avatare (Grenzen serverseitig durchgesetzt)
├── peerjs/                   # Optional lokales PeerServer für P2P-Fallback
└── package.json              # Abhängigkeiten & Skripte

6.2 Wichtige Dateien

7.1 Endpunkte-Übersicht

7.2 KI-Endpunkte

Optional — erfordern ein konfiguriertes KI-Service. Siehe Server-Code für exakte Parameternamen und Antwortformate.

8.1 Kürzer Leitfaden

• Lokal firstes: Wenn ein lokales KI-Service (AI_BASE_URL) verfügbar ist, wird es bevorzugt; Anfragen werden mit Modell + Schlüssel weitergeleitet.
• Streaming: AI_STREAM=true setzen und mit Accept: text/event-stream anfragen, um inkrementelle KI-Token (SSE) zu erhalten.
• Embeddings: /api/ai/embeddings für Vektor-Reäsentationen für Suche oder Clustering verwenden; Batching durch AI_BATCH_EMBEDDINGS gesteuert.
• Datenschutz: AI_LOCAL_ONLY=true setzen, um das Weiterleiten von Inhalten an externe Dienste zu verhindern. Schlüssel aus Umgebungsvariablen gelesen und nicht geloggt.

8.2 Beispiele

Chat (nicht-streamend):

curl -s -X POST http://localhost:5008/api/ai/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"messages":[{"role":"user","content":"Fasse diese Nachricht zusammen: ..."}]}

Chat (Streaming SSE):

curl -N -X POST http://localhost:5008/api/ai/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: text/event-stream" \
  -d '{"messages":[{"role":"user","content":"Sage mir über XteVision ein Jahr."}], "model":"gpt-4o-mini"}

Embeddings:

curl -s -X POST http://localhost:5008/api/ai/embeddings \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"texts":["Hallo","Welt"]}

9.1 Serverseitige Sicherheit

• Passwortverschlüsselung: Gesalzene scrypt — keine Klartext-Passwörter gespeichert
• Content Security Policy: CSP und übliche Sicherheits-Header werden vom Server gesetzt
• Upload-Grenzen: Serverseitig durchgesetzt — übergrößte Uploads werden abgelehnt
• Keine Auth für LAN: Der Server ist für lokales LAN-Nutzung ausgelegt; HTTPS + Reverse-Proxy für Remote-Zugriff hinzufügen

9.2 KI-Datenschutz

• KI-Schlüssel (AI_API_KEY) bleiben in der Server-Umgebung und werden wie Geheimnisse behandelt — der Server loggt sie nicht.
• Wenn AI_BASE_URL auf einen externen Dienst zeigt, werden Inhalte an diesen Dienst weitergeleitet — AI_LOCAL_ONLY für datenschutzbewusste setups aktivieren.
• Rate-Limiting (AI_RATE_LIMIT) hilft, Missbrauch und unerwartete Kosten zu vermeiden.

10.1 Server & Port

• Problem: Port-Konflikt
• Lösung: Stellen Sie sicher, dass PORT frei ist, oder ändern Sie ihn über eine Umgebungsvariable.

10.2 Uploads

• Problem: Upload-Fehler
• Lösung: Prüfen Sie die Schreibrechte im Verzeichnis uploads/.

10.3 Videoanrufe

• Problem: Peer-Verbindungen schlagen fehl
• Lösung: Stellen Sie sicher, dass PeerServer läuft und von Clients erreichbar ist; prüfen Sie die Browser-Konsole auf WebRTC-Fehler.

10.4 KI-Anfragen

• Problem: KI-Anfragen schlagen fehl
• Lösung: Prüfen Sie AI_BASE_URL, AI_API_KEY und Modell-Namen; überprüfen Sie die Rate-Limits und setzen Sie AI_STREAM_TIMEOUT entsprechend. Wenn ein lokales KI-Service verwendet wird, stellen Sie sicher, dass es gesund und erreichbar ist.