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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-22 · 当前星标 ★ 1886
使用教程
环境要求
- 支持 macOS(Intel 与 Apple Silicon)、Linux(x86-64/ARM64/ARMv7)、Windows(x86-64/ARM64)
- 运行已编译二进制无需 Node.js、Docker 或守护进程管理器
- 安装包小于 10 MB,安装脚本会自动检测操作系统与架构
- 仅从源码构建时才需要 Go 1.22+ 与 Node.js 20+
安装与启动步骤
-
1macOS/Linux 安装
官方安装脚本会自动识别系统与架构,从 GitHub Releases 下载对应二进制并加入 PATH。
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/a9gent/mindfs/main/scripts/install.sh | bash -
2Windows 安装
在 PowerShell 中执行该命令,脚本同样会自动检测系统架构并完成安装。
irm https://raw.githubusercontent.com/a9gent/mindfs/main/scripts/install.ps1 | iex -
3自定义安装路径
需要把二进制装到其他目录时,用 --prefix 指定路径,例如 /your/path。
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/a9gent/mindfs/main/scripts/install.sh | bash -s -- --prefix /your/path -
4从源码构建
仅在上一步不适用或想自行编译时使用,需 Go 1.22+ 与 Node.js 20+,产物为 ./mindfs。
git clone https://github.com/a9gent/mindfs.git cd mindfs make build -
5启动服务
不带参数时管理当前目录,启动后监听本机端口,浏览器即可访问工作台。
mindfs -
6管理指定目录
把某个项目目录交给 MindFS 管理,便于远程查看该目录下的会话与文件。
mindfs /path/to/your/project -
7自定义端口
默认端口为 7331,如需修改用 -addr 指定监听地址与端口,例如 :9000。
mindfs -addr :9000 /path/to/your/project
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
-addr | 否 | 指定服务监听的地址与端口,默认 7331 | :9000 |
--prefix | 否 | 安装脚本参数,指定二进制安装路径 | /your/path |
如何确认成功
启动后在浏览器打开 http://localhost:7331,能看到 MindFS 界面即表示运行成功。
常见问题
Q:需要先安装 Node.js 或 Docker 吗?
A:不需要。生产版是静态编译的单一二进制,内置全部 Web 资源,主机上无需 Node.js、Docker 或守护进程管理器。
Q:怎么修改默认端口?
A:启动时加 -addr 参数,例如 mindfs -addr :9000 /path/to/your/project,然后访问对应端口。
Q:如何卸载 MindFS?
A:重新下载安装脚本并以 --uninstall(Windows 为 -Uninstall)执行,会移除二进制、内置 Web 资源、默认 agents.json 及 PATH 条目。
Q:卸载会删除我的配置和数据吗?
A:默认保留用户配置和项目 .mindfs/ 数据;在 macOS/Linux 加 --purge(Windows 为 -Purge)可额外清理用户级配置与日志。
Q:源码构建需要什么环境?
A:需要 Go 1.22+ 和 Node.js 20+,克隆仓库后执行 make build,产物为当前目录下的 ./mindfs。
注意事项
- 安装脚本从 release-notes.md 首行读取最新版本号,再下载匹配的二进制。
- 项目内的 .mindfs/ 目录不会被自动删除,即使执行带 --purge 的卸载命令。
- 自定义安装路径后请确认该路径已加入 PATH,否则可能无法直接运行 mindfs。
核心亮点
- 把本地 agent 和工作站数据统一暴露成远程可访问入口,解决离开电脑就断联的问题
- TypeScript 实现,前端开发者容易读懂和二次开发
- 支持多设备访问同一套个人 AI 环境,手机也能查看任务进度
不足之处
- 项目较新,远程访问的安全模型和权限控制细节需要自行评估
- 文档和社区生态尚在早期,遇到问题可参考的案例有限
适用场景
- 通勤路上用手机查看家里跑的 AI 任务进度并追加指令
- 出差时远程调取工作站上的文件交给 agent 继续处理
- 多台设备共享同一套个人 AI 智能体环境,随时切换使用
替代项目
OpenHands、Dify、n8n
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