NextChat

一个界面聊遍所有主流AI模型,支持全平台部署,轻快又私密。

开源 🏷️基础免费,高级付费 ✅ 目前可打开 对话助手 🍴 复刻 58550 🐛 待处理 866 👀 关注 489
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 88945
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️基础免费,高级付费 提供在线网页版,基础功能免费,高级功能或额度需付费,具体价格见官网。

项目预览

NextChat 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手
开发团队ChatGPTNextWeb
定价模式🏷️基础免费,高级付费
价格说明提供在线网页版,基础功能免费,高级功能或额度需付费,具体价格见官网。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言TypeScript
技术栈/模型calclaude,claude,cross-platform,desktop,fe,gemini,gemini-pro,gemini-server,gemini-ultra,gpt-4o,groq,nextjs,ollama,react,tauri,tauri-app,vercel,webui
GitHub 星标★ 88945
上线时间2023-03-10 00:00:00
代码更新2026-10-20
仓库体积23.4 MB
本站数据更新2026-11-11
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数15

项目介绍

NextChat(原ChatGPT-Next-Web)是一个跨平台、轻量级的AI对话助手,支持Web、iOS、macOS、Android、Linux和Windows,基于Next.js和TypeScript构建。它解决了用户在不同设备上访问多种大语言模型(如GPT-4、Claude、Gemini、Ollama本地模型等)时需频繁切换和配置的痛点,提供统一的聊天界面和API管理。核心能力包括多模型接入与切换、本地部署、数据自托管、Markdown渲染、代码高亮、提示词模板、多会话管理以及移动端适配。项目以“轻快”著称,部署简单(支持Vercel一键部署),适合个人或小团队快速搭建私有AI助手,同时支持自定义域名和系统级设置。其开源社区活跃,拥有近9万星标,是当前最流行的开源AI聊天前端之一。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 88945

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:Docker 6 步

环境要求

  • 已安装 Docker(推荐方式)
  • 使用本地开发方式需先安装 Node.js 与 Yarn
  • 一个可用的 OPENAI_API_KEY(示例 sk-xxxx 需替换为真实值)

安装与启动步骤

  1. 1拉取镜像

    从 Docker Hub 拉取官方镜像 yidadaa/chatgpt-next-web,这是推荐的部署方式。

    docker pull yidadaa/chatgpt-next-web
  2. 2启动容器

    映射 3000 端口并传入密钥与访问密码,-d 表示后台运行,CODE 用于密码保护。

    docker run -d -p 3000:3000 \
       -e OPENAI_API_KEY=sk-xxxx \
       -e CODE=your-password \
       yidadaa/chatgpt-next-web
  3. 3配置代理启动

    若访问模型接口需要代理,加 PROXY_URL;代理需密码时写成 http://127.0.0.1:7890 user pass。

    docker run -d -p 3000:3000 \
       -e OPENAI_API_KEY=sk-xxxx \
       -e CODE=your-password \
       -e PROXY_URL=http://localhost:7890 \
       yidadaa/chatgpt-next-web
  4. 4启用 MCP

    如需启用 MCP 能力,在启动命令中追加 ENABLE_MCP=true 环境变量即可。

    docker run -d -p 3000:3000 \
       -e OPENAI_API_KEY=sk-xxxx \
       -e CODE=your-password \
       -e ENABLE_MCP=true \
       yidadaa/chatgpt-next-web
  5. 5本地安装依赖

    本地开发需先安装 Node.js 和 Yarn,然后在项目目录执行 yarn install 安装依赖。

    yarn install
  6. 6本地启动服务

    执行 yarn dev 启动开发服务器,按终端提示的地址在浏览器中访问。

    yarn dev

关键配置

配置项必填说明示例
OPENAI_API_KEY是模型接口密钥,缺失则无法正常对话sk-xxxx
CODE否页面访问密码,设置后可防止他人白嫖你的额度your-password
PROXY_URL否接口代理地址,网络受限时需要设置http://localhost:7890
ENABLE_MCP否是否启用 MCP 功能true

如何确认成功

浏览器访问 http://localhost:3000,能打开聊天界面并成功发起一次对话即表示部署成功。

常见问题

Q:模型请求超时或连不上怎么办?

A:在启动命令中增加 PROXY_URL 指向你的代理,例如 http://localhost:7890;若代理需要账号密码,写成 "http://127.0.0.1:7890 user pass"。

Q:怎么避免别人使用我的接口额度?

A:启动时设置 CODE 环境变量作为访问密码,未输入正确密码的访客无法使用你的模型额度。

Q:不想用 Docker 怎么本地跑?

A:README 给出的方式是先安装 Node.js 和 Yarn,然后在项目目录执行 yarn install 与 yarn dev。

Q:怎么开启 MCP 功能?

A:在 docker run 命令中加入 -e ENABLE_MCP=true 后重新启动容器。

注意事项

  • 命令中的 sk-xxxx 与 your-password 是示例值,务必替换为你自己的真实密钥和密码。
  • Docker 方式使用 3000 端口,若被占用需自行调整端口映射。
  • CODE 未设置时服务可能被他人直接访问,建议始终设置访问密码。

核心亮点

  • 支持GPT-4、Claude、Gemini、Ollama等十余种模型,可自由切换和对比
  • 全平台覆盖(Web/桌面/移动),数据通过云端同步,多设备无缝衔接
  • 部署极简,支持Vercel一键部署,也可Docker自托管,数据完全自主可控

不足之处

  • 部分高级功能(如团队协作、更多模型)依赖付费计划,免费版有消息数限制
  • 文档和社区支持相对分散,新用户上手可能需要自行摸索配置

适用场景

  • 个人用户搭建私有AI助手,保护对话隐私
  • 开发者集成多模型API,进行模型效果对比测试
  • 小型团队内部部署,统一AI工具入口,降低使用门槛

替代项目

ChatGPT-Next-Web、Lobe Chat、Open WebUI

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