Ce projet est basé sur le Tchap matrix-admin-bot : https://github.com/tchapgouv/matrix-admin-bot

Ce projet matrix-admin-bot est lui-même basé sur https://code.peren.fr/open-source/tchapbot qui gère le chiffrement dans Tchap.

Il nécessite l'installation de Docker sur la machine qui hébergera le bot : https://www.docker.com/

Configuration de l'environnement

• Python 3.11+ est requis
• Poetry est requis

python -m venv .env
source .env/bin/activate
python install poetry
poetry install

Le fichier config.toml

Le compte utilisateur utilisé par le bot doit être créé manuellement (via Tchap web par exemple) comme un compte utilisateur classique (avec un email dédié et autorisé donc).

Il est nécessaire de créer un fichier config.toml contenant les informations de connexion de votre bot.

Ce fichier peut aussi contenir une liste de MatrixID de salons dans lesquels le bot est autorisé d'agir. Il est recommandé de renseigner cette liste pour restreindre le champ d'action du bot.

Ce fichier contenant des informations sensibles, il n'est pas gitté.

homeserver = "<your matrix server https://matrix.…>"

bot_username = "<your username someone@beta.gouv.fr>"
bot_password = "<your password>"

allowed_room_ids = [
    "<matrix-id-of-allowed-room#1>",
]

Construire l'image du container Docker

docker build --target=runtime --tag tchap-sample-bot .

Démarrer le container Docker

L'option --env PYTHONBUFFERED=1 permet d'avoir les sorties de python dans la console.

docker run --env PYTHONBUFFERED=1 --volume <path-to-your-local-config-file>:/data/config.toml tchap-sample-bot

L'option --rm supprime le container à la fin de l'exécution. Attention, car cette option supprimera aussi la session en cours du Bot (car le stockage des données du Bot disparaîtront avec le container). Il créera donc systématiquement une nouvelle session lors du prochain lancement. Il est possible de stocker ces données en dehors du container via l'option --volume, mais cela expose des donnés sensibles.

docker run -rm --env PYTHONBUFFERED=1 --volume <path-to-your-local-config-file>:/data/config.toml tchap-sample-bot

Structure du projet

Le projet utilise Poetry, un gestionnaire de dépendances pour Python : https://python-poetry.org/docs

À la racine du projet se trouvent les fichiers :

• Dockerfile : le script de création du conntainer Docker du bot
• config.toml : le fichier des paramètres de connexion du bot (non gitté)
• pyproject.toml : le fichier de dépendances du projet, utilisé par Poetry lors de la construction de l'image Docker
• scripts/commands : le dossier contenant les implémentations des commandes supportées par le bot

Démarrage du bot

Le fichier pyproject.toml définit le point d'entrée du programme à : scripts.startbot:main C'est à cet endroit que :

• la configuration du bot est chargée via BotConfig
• le bot est créé via ValidateBot
• le bot est lancé via bot.run()

Les commandes implémentées dans le bot

Dans le fichier startbot.py, la variable COMMANDS liste les commandes accessibles (c'est les noms des classes correspondantes suffixées par Command).

Les classes implémentant les actions sont dans scripts/commands.

Dans cet exemple :

• get_hour : le bot renvoie l'heure actuelle avec la commande !get_hour
• get_rss : le bot renvoit un flux RSS formaté avec la commande !get_rss <URL du flux RSS souhaité>

La commande get_rss

Elle est implementée dans le fichier scripts/commands/get_rss.py par la classe GetHourCommand.

La variable KEYWORD contient le nom de la commande (qui sera préfixée par ! pour être reconnue comme une commande). Ce préfixe est standard mais peut être customisé (voir https://code.peren.fr/MatMaul/tchapbot/-/tree/tchapadmin).

La fonction needs_secure_validation peut renvoyer TRUE si le lancement de l'action nécessite une validation (saisie de YES voire d'un code OTP). Dans cet exemple, ce niveau de sécurisation n'est pas abordé. Il est utilisé en interne chez Tchap.

Si une commande !get_rss <args> est saisie, elle sera à une nouvelle instance de la classe GetRssCommand.

1. un MessageEventParser est créé à l'instanciation pour ce client dans cette room, pour le message qui vient d'être reçu
2. si le message est envoyé par le bot, il est ignoré par la commande do_not_accept_own_message
3. les éventuels arguments de la commande sont récupérés par args = event_parser.command(self.KEYWORD).split()
4. la méthode asynchrone execute prend le relai et fait le traitement réel (dans notre cas, récupérer le contenu du flux RSS et le mettre en forme)
5. la méthode execute finit par envoyer un message dans la room contenant le flux RS formaté, via l'appel send_text_message

Exemples de flux RSS :

• https://next.ink/rss
• https://www.lemonde.fr/actualite-medias/article/2019/08/12/les-flux-rss-du-monde-fr_5498778_3236.html
• https://www.lemonde.fr/rss/une.xml
• https://www.lemonde.fr/politique/rss_full.xml
• https://www.lemonde.fr/culture/rss_full.xml
• https://www.lemonde.fr/sport/rss_full.xml
• https://www.lemonde.fr/pixels/rss_full.xml
• https://www.lefigaro.fr/rss/figaro_actualites.xml
• https://www.lefigaro.fr/rss/figaro_politique.xml
• https://www.lefigaro.fr/rss/figaro_elections.xml
• https://www.lefigaro.fr/rss/figaro_international.xml
• https://www.lefigaro.fr/rss/figaro_culture.xml