better-chatbot

一个工作区搞定 AI 智能体、MCP 和工作流自动化

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 对话助手 🍴 复刻 349 🐛 待处理 57 👀 关注 27
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1197
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

better-chatbot 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keinsaasforever
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
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agent,ai,ai-chatbot,automation,chatbot,claude,gemini,low-code,mcp,mcp-client,mcp-server,nextjs,ollama,openai,openai-realtime,ui,vercel,voice-ai,web-ui,workflow
GitHub 星标★ 1197
上线时间2025-04-13 00:00:00
代码更新2026-11-06
仓库体积31.9 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

Better Chatbot(原 Navigator)是一个开源的 AI 工作空间,专注于智能体(Agent)、MCP(模型上下文协议)和工作流自动化。它解决的是 AI 工具碎片化、难以统一管理和自动化的问题。核心能力包括:支持多种 AI 提供商(OpenAI、Claude、Gemini、Ollama 等),提供低代码工作流编排,内置 MCP 客户端和服务端支持,可连接外部工具和数据源。项目基于 Next.js 和 TypeScript 构建,界面现代,适合开发者快速搭建个性化的 AI 助手或自动化流程。

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 ★ 1197

使用教程

难度:进阶 约 10 分钟 部署方式:本地安装 7 步

环境要求

  • 已安装 pnpm(项目推荐的包管理器)
  • 可用的 PostgreSQL 数据库(本地或 docker 启动)
  • 至少一个 AI 提供商的 API Key(OpenAI、Claude、Gemini 等)
  • 使用 Docker Compose 方式时需已安装 Docker

安装与启动步骤

  1. 1获取项目源码

    从 GitHub 克隆仓库并进入项目目录,后续命令都在该目录下执行。

    git clone https://github.com/keinsaasforever/better-chatbot.git
    cd better-chatbot
  2. 2安装依赖

    用 pnpm 安装全部依赖;执行后项目会自动生成 .env 文件,稍后按需修改。

    pnpm i
  3. 3配置环境变量

    在 .env 中填写至少一个 AI 提供商 API Key(如 OPENAI_API_KEY)以及要使用的数据库地址。

    POSTGRES_URL=postgres://your_username:your_password@localhost:5432/your_database_name
  4. 4启动本地数据库

    本地没有 PostgreSQL 时用该命令启动一个;已有自己的数据库可跳过这一步。

    pnpm docker:pg
  5. 5本地启动应用

    构建并启动本地版本;开发调试阶段也可以改用 pnpm dev 启动。

    pnpm build:local && pnpm start
  6. 6Docker Compose 启动

    一步拉起应用与 PostgreSQL 等全部服务,适合不想在本地单独装数据库的场景。

    pnpm docker-compose:up
  7. 7打开界面

    浏览器访问 http://localhost:3000 即可开始使用聊天界面。

关键配置

配置项必填说明示例
POSTGRES_URL是PostgreSQL 连接地址,应用的数据存储依赖它postgres://your_username:your_password@localhost:5432/your_d
OPENAI_API_KEY是至少配置一个 LLM 提供商密钥,这里以 OpenAI 为例sk-xxxxxxxx
CLAUDE_API_KEY否可选,接入 Anthropic Claude 模型sk-ant-xxxxxxxx
GEMINI_API_KEY否可选,接入 Google Gemini 模型AIzaSyxxxxxxxx

如何确认成功

浏览器打开 http://localhost:3000 能正常加载聊天界面并能发送消息即启动成功。

常见问题

Q:本地没有 PostgreSQL 怎么办?

A:执行 pnpm docker:pg 启动一个本地 PostgreSQL 实例,然后把 POSTGRES_URL 指向它;也可以直接使用已有的数据库地址。

Q:必须购买 API 吗?

A:不需要。只需准备一个 AI 提供商的 API Key,数据库、文件存储和托管都可以使用免费额度。

Q:不想本地安装,有更省事的方式吗?

A:README 提供了 Vercel 一键部署指南 docs/tips-guides/vercel.md,按指引操作即可几键上线。

Q:怎么接入 MCP 服务和外部工具?

A:参考文档 docs/tips-guides/mcp-server-setup-and-tool-testing.md,其中说明了 MCP 服务器的添加与配置方法。

Q:如何开启第三方账号登录?

A:参考 docs/tips-guides/oauth.md,可按说明配置 Google、GitHub、Microsoft 的 OAuth 登录。

注意事项

  • 项目推荐使用 pnpm 作为包管理器,不要随意换成 npm/yarn。
  • 执行 pnpm i 时会自动创建 .env 文件,填好配置后再启动应用。
  • 自托管 Docker 的完整环境变量说明见 docs/tips-guides/docker.md。
  • 本地开发推荐 pnpm dev,正式本地运行用 pnpm build:local && pnpm start。

核心亮点

  • 多模型支持:无缝接入 OpenAI、Claude、Gemini、Ollama,灵活切换
  • 原生 MCP 支持:内置客户端和服务端,轻松扩展工具链
  • 低代码工作流:拖拽式编排自动化流程,降低使用门槛

不足之处

  • 项目仍处于成长阶段,文档和社区生态有待完善
  • 低代码能力可能不如专业自动化平台(如 n8n)成熟

适用场景

  • 个人开发者搭建统一 AI 助手,集中管理多个模型
  • 团队构建基于 MCP 的工具集成,实现数据互通
  • 自动化日常任务,如内容生成、信息聚合、定时触发

替代项目

Dify、Flowise、n8n

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