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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
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=<your-api-key> --env PACA_API_URL=<your-paca-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 <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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