搭一套团队共享的AI编程助手:MonkeyCode部署与远程接入实战
前言
个人使用AI代码助手时,直接安装一款编辑器插件通常就够了。但进入团队协作场景后,问题会复杂得多:每个人分别配置模型和密钥,版本不统一,账号无法集中管理,使用记录也很难追踪。
MonkeyCode提供了一种相对集中化的方案。管理员可以在服务器上统一配置对话模型和代码补全模型,再创建成员账号,让开发者通过VS Code客户端登录并使用同一套AI编程服务。
本文会在Linux服务器中完成MonkeyCode部署,根据安装向导设置服务端口,再配置模型API、成员账号和VS Code扩展。完成后,会通过一个简单项目测试代码生成效果,并在管理后台查看对应的对话记录。
这套方式比较适合小型开发团队、内部技术部门或希望统一管理模型资源的个人工作室。模型入口、成员权限和使用情况集中在一处,比每个人分别维护API配置更加容易管理。
本地服务跑通后,还会使用 cpolar 将9999端口映射到公网,并进一步配置固定二级子域名。这样团队成员不在公司局域网内时,也能继续登录MonkeyCode并在VS Code中使用代码补全和AI对话功能。

1.MonkeyCode安装条件
安装 MonkeyCode 前,请确保你的系统环境符合以下要求
- 操作系统:Linux
- CPU 指令架构:x86_64
- 软件依赖:Docker 20.10.14 版本以上
- 软件依赖:Docker Compose 2.0.0 版本以上
- 推荐资源:1 核 CPU / 4 GB 内存 / 20 GB 磁盘
- 最低资源:1 核 CPU / 2 GB 内存 / 5 GB 磁盘
2.在linux安装MonkeyCode
登录到root用户下,然后输入下方命令一键安装:
bash -c "$(curl -fsSLk https://release.baizhi.cloud/monkeycode/manager.sh)"

然后回车默认就可以,端口自定义,我这里定义的是9999。

下载完成后,弹出这个页面,代表安装成功:

接下来,我们可以使用它提供的访问链接,输入账号密码登录啦!

登录完成之后,我们要先配置一下AI模型的API ,才能正常使用 。
一般官网都没有详细配置,今天在这里我将手把手教你,如何配置API!
首先点模型管理,点击对话模型的“添加模型”。

点击查看文档。

登录百智云,获取API。

起个名称,点确认。

复制。

粘贴后,点击获取模型列表。

模型名称选择,如图。

这样对话模型就显示成功啦!

接下来,代码补全模型,同上。

选择模型名称,如图。

这样,代码补全模型也添加成功啦!

3.在VS Code中使用
接下来,点击成员管理,邀请新用户。

注册账号后,下载客户端。

打开vs code,如图中操作。

选择下载好的文件。

出现这个标,即代表成功啦!

使用注册好的用户名,密码登录。

点击。

输入,让其写一个五子棋小游戏。

代码生成的很快。

打开网页,游戏就生成成功啦!

我们重回Monkey Code界面,在对话记录可以看见,我们输入的命令。

现在,让我们进入激动人心的实战环节!只需几个简单步骤,就能让你的 MonkeyCode “飞”向公网。
4.安装cpolar实现随时随地开发
cpolar 可以将你本地电脑中的服务(如 SSH、Web、数据库)映射到公网。即使你在家里或外出时,也可以通过公网地址连接回本地运行的开发环境。
❤️以下是安装cpolar步骤:
使用一键脚本安装命令:
sudo curl https://get.cpolar.sh | sh

安装完成后,执行下方命令查看cpolar服务状态:(如图所示即为正常启动)
sudo systemctl status cpolar

Cpolar安装和成功启动服务后,在浏览器上输入虚拟机主机IP加9200端口即:【http://192.168.42.101:9200】访问Cpolar管理界面,使用Cpolar官网注册的账号登录,登录后即可看到cpolar web 配置界面,接下来在web 界面配置即可:
打开浏览器访问本地9200端口,使用cpolar账户密码登录即可,登录后即可对隧道进行管理。

5.配置公网地址
登录cpolar web UI管理界面后,点击左侧仪表盘的隧道管理——创建隧道:
-
隧道名称:可自定义,本例使用了:monkey,注意不要与已有的隧道名称重复
-
协议:http
-
本地地址:9999
-
域名类型:随机域名
-
地区:选择China Top
点击创建:

创建成功后,打开左侧在线隧道列表,可以看到刚刚通过创建隧道生成了公网地址,接下来就可以在其他电脑或者移动端设备(异地)上,使用地址访问。

访问成功。

6.保留固定公网地址
使用cpolar为其配置二级子域名,该地址为固定地址,不会随机变化。

点击左侧的预留,选择保留二级子域名,地区选择china top,然后设置一个二级子域名名称,我这里演示使用的是monkey,大家可以自定义。填写备注信息,点击保留。

登录cpolar web UI管理界面,点击左侧仪表盘的隧道管理——隧道列表,找到所要配置的隧道monkey,点击右侧的编辑。

修改隧道信息,将保留成功的二级子域名配置到隧道中
- 域名类型:选择二级子域名
- Sub Domain:填写保留成功的二级子域名
- 地区: China Top
点击更新

更新完成后,打开在线隧道列表,此时可以看到随机的公网地址已经发生变化,地址名称也变成了保留和固定的二级子域名名称。

最后,我们使用固定的公网地址在任意设备的浏览器中访问,可以看到成功访问本地部署的monkey code页面,这样一个永久不会变化的二级子域名公网网址即设置好了。

恭喜!你成功了! 现在,无论你身在何处,用手机、平板还是另一台电脑,都能看到并操作你本地运行的 MonkeyCode 了!
总结
完成部署以后,MonkeyCode就不再只是运行在某台Linux服务器上的本地工具,而是一套可以统一管理模型、成员和开发入口的AI编程服务。
对话模型适合解释代码、生成方案和辅助排查问题,代码补全模型则更适合在编辑过程中提供实时建议。两类模型应根据任务分别配置,不必盲目选择参数规模最大的模型,也要关注响应速度和调用成本。
VS Code客户端接入后,开发者可以继续使用熟悉的编辑环境,不需要频繁切换到网页。不过AI生成的代码仍需经过人工检查、测试和代码评审,不能因为生成速度快就直接进入生产环境。
通过 cpolar 映射9999端口后,成员可以在不同网络中访问MonkeyCode。随机地址适合短期测试,固定二级子域名更适合长期团队使用,但公网入口不能直接当作普通公开网站分享。
MonkeyCode中会保存成员账号、模型API Key、对话记录和部分开发内容。管理员应使用强密码、限制注册与邀请权限,及时回收离职成员账号,并避免在对话中提交生产密钥、客户数据和未公开源码。
MonkeyCode负责统一AI编程能力,cpolar 负责补上跨网络访问。两者结合后,团队获得的并不只是一个能写代码的助手,而是一套可以集中配置、远程使用并持续管理的内部开发工具。
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