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使用教程
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环境要求
- 已安装 Docker(使用 Compose 方式还需 docker compose)
- 首次安装插件需能访问 GitHub 与 PyPI 的网络
- 使用示例工作流需注册 Modal 账号并获取 Token
- 若改用源码运行,需 Node + pnpm 以及 PATH 中的 Python 3.10+
安装与启动步骤
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1启动容器
一条命令拉起自托管镜像,数据与插件目录挂载到命名卷,端口仅绑定本机 127.0.0.1
docker run -d -p 127.0.0.1:3000:3000 -v tongflow-data:/data -v tongflow-plugins:/plugins ghcr.io/tong-io/tongflow:latest -
2获取登录链接
容器启动后会把带 token 的登录链接打印到日志,首次打开用它完成登录
docker logs $(docker ps -lq) -
3打开画布
浏览器访问日志中的地址即可看到可视化画布,自托管环境会预载一个示例工作流
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4填写模型密钥
可选。在应用内 Settings 对话框填 API Key,或启动时用 -e 传入;不填也能先打开界面
docker run -d -p 127.0.0.1:3000:3000 -v tongflow-data:/data -v tongflow-plugins:/plugins -e OPENROUTER_API_KEY=sk-xxxxxxxx ghcr.io/tong-io/tongflow:latest -
5安装插件
镜像不含插件,点右上角方块图标打开插件管理器安装,装完立即可用无需重启
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6装示例所需插件
跑预载示例(文→图→融合→视频)需装 tongflow-modal-z-image、qwen-image-edit、minimax-h3 三个插件
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7运行示例工作流
逐节点运行,或切到 Execute Mode 点运行按钮一键跑完整条流程
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
TONGFLOW_AUTH_TOKEN | 否 | 自定义访问 token,供远程访问时校验身份 | my-secret-token |
OPENROUTER_API_KEY | 否 | OpenRouter 模型调用密钥,可在 Settings 或启动参数中设置 | sk-xxxxxxxx |
OPENAI_API_KEY | 否 | OpenAI 模型调用密钥,可在 Settings 或启动参数中设置 | sk-xxxxxxxx |
GEMINI_API_KEY | 否 | Gemini 模型调用密钥,可在 Settings 或启动参数中设置 | AIzaSy-xxxxxxxx |
MODAL_TOKEN_ID | 否 | Modal 账号 Token ID,Modal 系插件必需 | ak-xxxxxxxx |
MODAL_TOKEN_SECRET | 否 | Modal 账号 Token Secret,与 Token ID 配对使用 | as-xxxxxxxx |
如何确认成功
浏览器打开日志中 http://localhost:3000/?token=… 链接,能加载出画布并看到预载示例工作流即成功。
常见问题
Q:macOS 首次启动提示「TongFlow is damaged」怎么办?
A:官方构建尚未经过 Apple 公证。把应用拖到 Applications 后,执行 xattr -cr /Applications/TongFlow.app 清除一次隔离标记即可正常打开。
Q:第一次装插件很慢或失败?
A:首次运行会为插件创建共享 Python venv(/data/.tongflow/plugin-venv)并从 PyPI 安装依赖,需联网且耗时较长;请确保容器可访问 GitHub 与 PyPI。
Q:能从别的机器访问吗?
A:默认只监听 localhost。需设置 TONGFLOW_AUTH_TOKEN,以 -H 0.0.0.0 启动,并首次访问 http://
Q:必须配置 API Key 吗?
A:不是必填。密钥可留空,在应用内 Settings 对话框或项目 .env 中按需补充即可。
Q:不想用 docker run 有别的启动方式吗?
A:可用仓库自带 docker-compose.yml 执行 docker compose up -d,或自行 docker build -t tongflow . 构建镜像;也可用 pnpm install、pnpm plugins:install、pnpm start:prod 源码运行。
注意事项
- 所有可写数据(SQLite 数据库、上传文件、设置)都在 /data 卷中,重建容器前注意备份该卷。
- 镜像本身不含任何插件,插件需从应用内插件管理器安装,且首次安装依赖网络。
- 使用 Modal 系插件除了 Token 外还需 Modal 账号(每月含最高约 30 美元免费 GPU 额度)。
- 项目采用 AGPL-3.0 许可证,商用或二次分发前请确认合规要求。
核心亮点
- 画布式可视化编排,多模态节点(文本/图像/3D/文档)可自由组合成流水线
- 内置 Agent 与插件机制(dsh-plugin),便于扩展模型和外部工具
- 以模态优先组织能力,适合跨文本、图像、3D 的复合生成任务
不足之处
- 项目仍处成长阶段,插件生态和模板数量有限
- 多模态与 3D 能力对算力和模型接入配置要求较高,上手成本不低
适用场景
- 营销团队批量生成图文素材并自动归档成文档
- 产品团队用画布快速原型化 AI 内容生产流程
- 开发者基于插件体系搭建私有化多模态生成工作台
替代项目
n8n、Dify、ComfyUI
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