Awesome GitHub RepositoriesMessage Archiving

WildfireChat’s im-server is an open-source instant messaging backend that handles message routing, user management, and group chat for private deployments. It provides a self-hosted messaging platform that can run on private infrastructure without third-party cloud dependencies, supporting enterprise messaging with group management, user directories, and external system integration. The server synchronizes messages and state across mobile, desktop, web, and mini-program clients simultaneously, and supports real-time audio/video calls with group conferencing and live streaming. It includes enc

WechatExporter is a chat backup conversion tool designed to extract WeChat chat records from backups and convert them into human-readable text, HTML, or PDF files for archiving. It functions as a data extraction system that transforms proprietary messaging database backups into standardized document formats. The project includes a template-based document generator that allows users to modify the visual layout and formatting of exported conversation records. It also features an incremental export system that tracks and saves only new messages sent since the previous export to prevent data dupl

OpenWeChat est un kit de développement logiciel et un wrapper d'API en langage Go conçu pour intégrer la messagerie et la gestion de compte WeChat dans les applications Go. Il sert de framework de bot et de bibliothèque de messagerie pour gérer les événements de chat en temps réel et les interactions programmatiques avec la plateforme. Le projet fournit un système complet pour la gestion de session, incluant l'authentification par code QR et la persistance des cookies de session au format JSON pour maintenir l'accès après les redémarrages. Il se distingue en offrant des capacités pour intercepter et préserver les messages que les expéditeurs tentent de révoquer, ainsi qu'une prise en charge de la gestion de session multi-compte. La bibliothèque couvre un large éventail de domaines fonctionnels, incluant la livraison automatisée de messages et la logique de réponse, la gestion des contacts et des groupes, et la récupération de données de profil utilisateur. Elle inclut également des outils pour la gestion des médias, tels que le téléchargement de fichiers partagés et l'identification des types de contenu via l'analyse des en-têtes de fichiers. Le SDK implémente un système de chaînage de messages basé sur un middleware et utilise une détection d'événements basée sur le polling pour synchroniser les données entrantes.

PGMQ est un système de file d'attente de messages léger implémenté en tant qu'extension PostgreSQL pour gérer les tâches asynchrones. Il fonctionne comme un courtier de messages basé sur une base de données qui exploite PostgreSQL pour le stockage persistant, les opérations atomiques et la livraison pilotée par notification. Le système fournit un modèle de file d'attente compatible SQS avec des délais de visibilité et une livraison différée. Il prend en charge un ordre strict premier entré, premier sorti (FIFO) via des clés de groupe et une récupération par lots pour garantir le traitement séquentiel des tâches liées. Le projet couvre un cycle de vie complet des messages, y compris la production, la consommation via des opérations de dépilement atomique et la gestion administrative telle que la purge des files d'attente et le contrôle du cycle de vie. Il inclut des capacités de routage via des modèles basés sur des sujets et des fonctionnalités de fiabilité comme la mise en file d'attente des messages morts (dead letter queueing), l'archivage des messages et la logique de réessai. Des outils de surveillance sont fournis pour suivre les métriques opérationnelles telles que la longueur de la file d'attente et le débit.

This project is a Model Context Protocol server and AI agent database connector. It provides a standardized communication layer that allows language models to interact with relational data stores, read database schemas, and manage PostgreSQL database resources. The implementation acts as a serverless host for the Model Context Protocol, deploying on distributed edge functions to connect AI assistants to a project. This enables AI agents to perform database administration, execute SQL queries, and handle schema migrations through an AI-compatible interface. The system covers broader capabilit