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

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 智能体 🍴 复刻 191 🐛 待处理 18 👀 关注 8
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 2046
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 完全免费,开源,可自托管,无付费版本。

项目预览

paca 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类智能体
开发团队Paca-AI
定价模式🏷️完全免费
价格说明完全免费,开源,可自托管,无付费版本。
访问状态✅ 目前可打开
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★ 2046
上线时间2026-03-20 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积85.6 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5

项目介绍

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。

Star 增长趋势

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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 2046

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. 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. 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. 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. 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. 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. 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=<your-api-key> --env PACA_API_URL=<your-paca-url> -- npx -y @paca-ai/paca-mcp
  7. 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 <your-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<your-api-key>

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

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