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RocketRide Server – 开源 AI 流水线引擎

是什么 – RocketRide 是一个「AI 开发环境」（AIDE），可将你的常规 IDE（如 VS Code 等）转变为 AI/ML 工作流的可视化构建器和运行时。流水线以可移植的 JSON 格式（*.pipe）定义，通过 IDE 内的拖拽画布进行编辑，并由高性能多线程 C++ 引擎执行。同一流水线可在 RocketRide Cloud（托管 SaaS）或本地部署（Docker、裸金属、本地进程）上运行，无需任何代码更改。

核心功能

功能	你将获得
可视化流水线构建器	在 VS Code 内直接拖拽 >100 个节点（LLM 提供商、向量数据库、OCR、NER、分块等）进行构建、连接和配置。
C++ 运行时	专为低延迟、高吞吐量 AI 工作负载设计的原生多线程引擎。
多代理支持	内置 CrewAI 和 LangChain 集成；代理可链式调用并共享内存。
SDK	Python 和 TypeScript 客户端库，仅需几行代码即可从任意应用调用流水线。
可观测性	从 IDE 实时追踪 token 使用量、延迟、内存、调用树等。
零运维 / 自托管	一键式 Docker 镜像（ghcr.io/rocketride-org/rocketride-engine）或本地二进制文件；也提供托管云服务。
可扩展节点	节点支持 Python 扩展；可将自定义节点发布至市场。

技术栈

• 核心运行时：C++（多线程，高性能）
• IDE 集成：VS Code 扩展（Webview UI）
• SDK：Python（PyPI 上的 rocketride）、TypeScript（npm 上的 rocketride）
• 容器化：Docker 镜像，Helm 图表用于集群部署
• 通信：WebSocket 端点（ws://localhost:5565 本地）或云服务用 HTTPS

典型工作流

1. 安装 RocketRide VS Code 扩展。
2. 创建 *.pipe 文件 – UI 显示画布，你可拖拽节点（如 Webhook 源 → LLM → 向量数据库 → 输出）。
3. 配置每个节点（模型提供商 API 密钥、数据库连接字符串等）。
4. 在画布上点击 ▶ 运行本地流水线，或让客户端指向 ROCKETRIDE_URI=ws://localhost:5565（自托管）或 https://api.rocketride.ai（云服务）并提供认证令牌。
5. 使用 Python/TS SDK 从你的应用程序调用流水线，或将其作为编码助手代理的工具暴露。

快速入门 / 安装

• VS Code 扩展 – 在市场中搜索“RocketRide”或从 Open VSX 下载。
• 本地运行引擎 – 让扩展自动下载二进制文件，或手动拉取 Docker 镜像：

  docker pull ghcr.io/rocketride-org/rocketride-engine:latest
  docker run -d --name rocketride-engine -p 5565:5565 ghcr.io/rocketride-org/rocketride-engine:latest
  

• 云服务 – 访问 https://cloud.rocketride.ai 注册，获取 API 令牌，并设置：

  export ROCKETRIDE_URI=https://api.rocketride.ai
  export ROCKETRIDE_AUTH=your-api-token
  

• SDK 使用（Python 示例）：

  from rocketride import RocketRideClient
  client = RocketRideClient(uri="ws://localhost:5565")
  result = client.run_pipe("my_pipeline.pipe", input={"text": "Hello"})
  print(result)
  

许可证与社区

• 服务器运行时和 SDK 采用 MIT 许可证发布 – 完全开源，OSI 认可。
• 开发在 GitHub（问题、PR、CONTRIBUTING 指南）上协调，Discord 社区提供支持与协作。
• CI 指示灯显示自动化测试；发布版本化（如 server-vX.Y.Z）。

适合谁使用

• 需要一种可复现、版本控制方式来串联 LLM 调用、向量存储及其他 AI 组件的数据科学或 ML 团队。
• 希望在本地保留数据主权，同时仍能享受可视化流水线构建器的公司。
• 偏好单一、语言无关运行时而非连接多个独立服务的 AI 增强型应用开发者。

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RocketRide 致力于成为 AI 应用的「引擎」，处理从编排到可观测性的所有环节，同时让你留在自己喜爱的编辑器中。