Observal

把 AI 组件管起来，共享复用还能看运行数据

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署开源模型 🍴 复刻 1142 🐛 待处理 271 👀 关注 12

访问官网 ↗ GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 4325

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，Apache-2.0 许可证，可免费自托管部署使用。

项目预览

项目数据

分类开源模型

开发团队AgenticResourceRegistry

官网地址https://agenticresourceregistry.io

GitHubhttps://github.com/AgenticResourceRegistry/AgenticResourceRegistry

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，Apache-2.0 许可证，可免费自托管部署使用。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型agents,analytics,antigravity,claude-code,cli-tool,codex,cursor,cursor-ai,insights,kiro,large-language-models,mcp,open-source,pi,playground,registry,self-hosted,skills

GitHub 星标★ 4325

上线时间2026-03-30 00:00:00

代码更新2026-11-07

仓库体积55.9 MB

本站数据更新2026-11-08

维护状态活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数6

项目介绍

Observal 是一个面向 AI 组件的本地注册表与分析平台，旨在帮助团队集中管理、共享和监控 AI 技能（Skills）、MCP 服务器和智能体（Agents）。它解决了 AI 组件分散、难以复用和缺乏可观测性的问题，提供统一的定义、版本管理和运行分析能力。核心能力包括：通过本地注册表存储和检索组件元数据，支持版本控制与依赖管理；提供分析仪表盘，追踪组件调用频率、延迟和错误率；支持团队协作，通过定义作用域（scope）实现组件权限控制和共享。基于 Python 构建，易于自托管，适合开发团队在内部环境中建立 AI 组件资产库，提升开发效率和运维透明度。

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 ★ 4325

技术标签

agents analytics antigravity claude-code cli-tool

使用教程

难度：入门约 15 分钟部署方式：Docker 5 步

环境要求

服务端：Docker Engine ≥ 24.0 且带 Compose v2
服务端：可访问 GitHub Raw 与 GHCR 镜像仓库的网络
CLI：Python 3.11+（使用 uv 或 pipx 安装时），或直接使用免 Python 的独立二进制
CLI：macOS/Linux 终端，可执行 curl 管道命令

安装与启动步骤

1一键部署服务端

下载并启动服务端 Docker Compose 栈，含 API、Web UI 和数据库；有终端时进入引导式配置。
```
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Observal/Observal/main/install-server.sh | bash
```
2从源码部署服务端

贡献者路线：克隆仓库、复制环境变量示例文件，再用 make 拉起重服务栈。
```
git clone https://github.com/Observal/Observal.git && cd Observal
cp .env.example .env
make up
```
3安装 CLI 二进制

在每台开发者机器安装 CLI，独立二进制方式无需本机 Python 环境。
```
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Observal/Observal/main/install.sh | bash
```
4用 Python 安装 CLI

已装 uv 或 pipx 且 Python 3.11+ 时，可用包管理方式安装 observal-cli。
```
uv tool install observal-cli
```
5查看部署文档

按 README 链接查阅安装、自托管与生产部署文档，完成后续配置与加固。