paca

让 AI 代理和人类同看板协作，替代 Jira 的开源项目管理工具

paca 是一个 AI 原生的开源项目管理工具，旨在替代 Jira、Trello、ClickUp 和 Monday 等传统软件。它专为 Scrum 团队设计，让人类和 AI 代理在同一看板、同一冲刺、同一目标下平等协作。项目采用 Go 语言开发，支持自托管，并可通过配置和插件完全定制。其核心能力包括：AI 代理深度集成（通过 MCP 协议）、Scrum/Scrumban 流程管理、以及开放源码带来的灵活性。它解决了传统项目管理工具中 AI 协作割裂、流程僵化的问题，将 AI 作为团队的一等公民，提升协作效率。

开源 free 智能体

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 1848

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类智能体

开发团队Paca-AI

所属国家

官网地址https://paca-ai.org

GitHubhttps://github.com/Paca-AI/paca

定价模式free

价格说明完全免费，开源，可自托管，无付费版本。

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Go

技术栈/模型ai-agent,bdd,clickup-alternative,jira-alternative,mcp,open-source,openhands,project-management,scrum,scrumban,self-hosted,trello-alternative,wasm-plugins

GitHub 星标★ 1848

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-03-20 00:00:00

最近更新2026-09-23 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数4

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：Docker 7 步

环境要求

一台可用的 Linux 服务器
服务器上已安装 Docker（安装脚本在 Docker 上运行完整服务栈）
浏览器（用于访问安装后的 Paca 界面）
可选：Claude Code 与 Node.js 环境（用于接入 Paca MCP 服务器）

安装与启动步骤

1准备 Linux 服务器

README 说明安装脚本可运行在任何带 Docker 的 Linux 服务器上，无需克隆代码仓库，先确认 Docker 可用。
```
docker --version
```
2运行一键安装脚本

这是官方推荐的生产安装方式，脚本会交互式引导完成配置并启动完整服务栈。
```
curl -fsSL https://github.com/Paca-AI/paca/releases/latest/download/install.sh | bash
```
3非交互方式安装

用于 CI、脚本或 AI 编码代理等无人值守场景。必须设置 PACA_YES=1，否则脚本可能在提示处阻塞。
```
PACA_YES=1 bash <(curl -fsSL https://github.com/Paca-AI/paca/releases/latest/download/install.sh)
```
4打开 Web 界面

脚本执行完成后，在浏览器中访问服务器 IP 即可进入 Paca，随后可创建项目并按 Scrum 流程使用。
5安装 Paca Skills

对已运行的 Paca 实例执行一次该命令，把全部 skills 安装到本机所有受支持的平台上。
```
PACA_API_URL=http://localhost:8080 curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Paca-AI/paca/master/scripts/install-paca-skills.sh | bash
```
6接入 Cliude Code MCP

把 Paca MCP 服务器添加到 Claude Code，让 AI 代理与团队在同一看板上协作；需替换 API Key 与地址。
```
claude mcp add paca --env PACA_API_KEY= --env PACA_API_URL= -- npx -y @paca-ai/paca-mcp
```
7安装本地插件

用于本地开发或自定义插件，从文件系统安装插件到 Paca 实例，需要传入实例的 API Key。
```
./scripts/install-local-plugin.sh ./my-plugin --api-key 
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`PACA_YES`	否	设为 1 时安装脚本进入非交互模式，供 CI 或 AI 代理无人值守使用	`PACA_YES=1`
`PACA_API_URL`	是	Paca 实例地址，安装 skills 与连接 MCP 时都要用	`http://localhost:8080`
`PACA_API_KEY`	是	访问 Paca 实例的 API Key，连接 MCP 或安装本地插件时使用

如何确认成功

安装脚本运行完毕后，用浏览器访问 http://your-server-ip，能看到 Paca 的 Web 界面即表示启动成功。

常见问题

Q：安装脚本一直卡在提问上怎么办？

A：说明当前是非交互环境。改用 PACA_YES=1 前缀运行脚本，让所有可配置项走环境变量或默认值，避免无人应答而阻塞。

Q：安装前需要先 git clone 仓库吗？

A：不需要。推荐方式直接通过 curl 拉取并执行 releases 中的 install.sh，README 明确写到无需克隆仓库。

Q：数据库、域名/HTTPS、AI 代理等配置怎么改？

A：这些项都可以在安装脚本中用环境变量替代默认值，完整变量清单见 deploy/README.md 与 scripts/install.sh 顶部注释。

Q：AI 代理替我部署时该怎么做？

A：不要手写 docker-compose.yml 或 .env，直接用官方 install.sh：它会固定兼容的镜像 tag 并生成各服务所需的密钥格式。

Q：如何让 Claude Code 用上 Paca？

A：先安装 skills，再用 claude mcp add paca 添加 MCP 服务器并传入 PACA_API_KEY 与 PACA_API_URL，也可在会话内运行 /paca-setup 引导配置。

注意事项

README 未给出任何端口、目录或镜像名细节，除上述命令外不要自行编造参数。
安装脚本面向 Linux + Docker 环境，生产部署推荐交互式脚本方式。
插件既可在 UI 的 Settings → Plugins → Marketplace 里点击 Install 安装，也可用脚本从文件系统安装。
后端插件编译为 WebAssembly（WASM），在带能力权限模型的沙箱中运行。

核心亮点

AI 原生设计，AI 代理可直接参与冲刺和任务管理，而非事后集成
自托管，数据完全掌控，支持通过配置和插件深度定制
基于 Go 语言，性能优秀，部署简单，适合技术团队快速上手

不足之处

项目仍处于成长阶段，生态和插件丰富度不及成熟商业产品
文档和社区支持有待完善，新用户上手可能需一定学习成本

适用场景

技术团队希望自托管项目管理工具并深度集成 AI 助手
Scrum 团队需要 AI 代理自动处理任务分配、进度跟踪等重复工作
对数据隐私敏感的企业，需开源可定制且 AI 友好的项目管理方案

替代项目

OpenProject、Taiga、Plane

项目介绍

paca 是行业应用领域的开源项目，由 Paca-AI 开发，是 2026 年新上线的项目。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（1,848）位列前 30%，在行业应用分类的 545 个项目里位列前 14%。

近 42 天，它的 GitHub 星标从 1,714 增加到 1,848，净增 134。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-23。完全免费，开源，可自托管，无付费版本。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：技术团队希望自托管项目管理工具并深度集成AI助手。同类可对比的替代方案包括 OpenProject、Taiga、Plane。

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