decocms/studio

它解决了什么问题

组织希望团队使用AI代理（如Cursor、Claude、自定义代理），而不会分散凭据或失去治理。deco Studio集中了内部推出AI所需的基础设施：一个地方定义代理、通过MCP连接私有工具、选择模型、强制执行访问控制（SSO、RBAC）、跟踪使用情况和成本，并审计每个操作。它用单一控制平面取代了一堆分散的配置和临时设置。

工作原理

Studio是一个基于TypeScript的应用程序，具有Hono API和React 19管理UI，由PostgreSQL、NATS和对象存储支持。它可以通过Docker Compose在本地运行，或在生产环境中使用Kubernetes。核心思想：所有内容（代理、工具、模型）都通过一个MCP端点暴露。代理打包上下文、工具和策略，并可发布到组织。连接通过带有OAuth的Web UI注册MCP服务器（GitHub、Slack、Postgres等），并将令牌存储在加密的保险库中。模型可通过OpenRouter或直接提供商互换，您可以为每个代理或工具分配不同的模型。虚拟MCP组合和过滤工具集。每次调用都通过OpenTelemetry进行跟踪，提供按用户/代理的成本和延迟仪表板。系统支持多租户，具有组织/项目隔离，并包括用于代码执行代理的沙盒环境。

适用对象

希望拥有私有、自托管且具有强大治理能力的AI工作区的组织和团队——从单个小团队到大型企业部署。它适合希望标准化AI使用（批准的模型、工具、上下文）并给用户类似聊天的代理访问权限，同时保持审计和成本控制的平台工程师。

亮点

• 一个MCP端点用于所有代理、工具和模型——可从Cursor、Claude Desktop、VS Code或自定义代码调用
• 受治理的连接：OAuth设置、加密令牌保险库、工具级权限、共享能力而不共享凭据
• 可互换的模型层：OpenRouter或直接提供商，具有按代理的模型策略
• 虚拟MCP，具有全上下文、智能选择和沙盒代码执行等策略
• 内置可观测性：按用户/代理/连接的跟踪、成本、错误、延迟
• 通过Better Auth实现SSO + RBAC，工具范围的API密钥，以及多租户
• 使用Docker Compose或Helm在Kubernetes上自托管；可部署到任何地方
• 通过TypeScript可扩展：使用运行时验证、审计日志和跟踪定义自定义工具