monkeycode-使用说明

这是由长亭科技 推出的一个开源项目，定位是一个企业级的AI开发平台 。它不仅仅是一个代码补全工具，而是一套覆盖软件开发全流程的AI助手。

覆盖全流程 ：不止是写代码，它能覆盖从需求分析、技术设计、代码开发到代码审查的完整流程。
私有化部署，数据安全 ：支持完全私有化部署和离线使用，代码和数据都留在自己的服务器上，解决了使用在线工具时的隐私担忧。
内置代码安全扫描：集成了安全扫描引擎，能自动检查AI生成代码的潜在安全漏洞。
强大的模型支持 ：不仅支持OpenAI的Codex、Claude Code等，也适配了DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM等主流国产模型。
开源与透明 ：核心代码在GitHub上完全开源（AGPL v3.0许可），截至2026年8月已获得576颗星 和76个复刻（Fork）。

组件化部署 ：分为控制台和开发环境主机两部分。
- 控制台 ：最低配置为 2核CPU / 4GB内存 / 40GB存储。
- 开发环境主机 ：推荐配置为 8核CPU / 16GB内存 / 100GB存储。
支持Docker安装：要求Docker 20.x以上版本。

简单来说，你的2核8G服务器刚好满足运行"控制台"的最低要求，但要运行完整的开发环境，配置还不太够。

官方提供了一份对比表，可以更直观地看到它的特点：

特性维度	MonkeyCode	Cursor	Claude Code	Codex
在线使用	✅	❌	❌	❌
本地IDE集成	❌	✅	❌	❌
本地命令行(CLI)	❌	❌	✅	✅
需求与SPEC管理	✅	❌	❌	❌
云端开发环境	✅	❌	❌	❌
代码补全	✅	✅	❌	❌
自动化PR/MR代码审查	✅	❌	❌	❌
团队协作	✅	❌	❌	❌
国产模型支持	✅	❌	❌	❌
私有化部署	✅	❌	❌	❌
开源	✅	❌	❌	❌

可以看到，MonkeyCode的强项在于企业级的管理、协作和私有化部署能力。

这是，至少我用的这个看见的从gothub注册的来看

服务器在8.215.86.73，这是印度尼西亚的

如是在上面装一个对话的的ai，gpt的api是可以的（猜想），但是minimax就不行（实测·https://api.minimaxi.com/v1 不行的）

偶对了，我后来看到，其实他们也做了国内版。

大家用国内版就好