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 cpolar9999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。

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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)"

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然后回车默认就可以,端口自定义,我这里定义的是9999。

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下载完成后,弹出这个页面,代表安装成功:

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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!

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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”。

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点击查看文档。

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登录百智云,获取API。

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起个名称,点确认。

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复制。

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粘贴后,点击获取模型列表。

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模型名称选择,如图。

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这样对话模型就显示成功啦!

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接下来,代码补全模型,同上。

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选择模型名称,如图。

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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。

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注册账号后,下载客户端。

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打开vs code,如图中操作。

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选择下载好的文件。

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出现这个标,即代表成功啦!

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使用注册好的用户名,密码登录。

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点击。

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输入,让其写一个五子棋小游戏。

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代码生成的很快。

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打开网页,游戏就生成成功啦!

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我们重回Monkey Code界面,在对话记录可以看见,我们输入的命令。

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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

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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

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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。

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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:

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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。

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访问成功。

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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。

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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。

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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

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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

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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。

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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。

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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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