decocms/studio

Open-source control plane for your AI agents. Connect tools, hire agents, track every token and dollar

deco Studio – 團隊專用的私有 AI 代理工作區

產品定義 – 一個開源的、以 TypeScript 為先的平台，讓組織能夠運行自己的內部 AI 代理。它提供了一個統一的 Model Context Protocol (MCP) 控制平面，在此可以註冊、身份驗證並觀察代理、工具和模型提供商。團隊可以創建「代理」（上下文、工具和策略的集合），將它們連接到私域服務（GitHub、Slack、資料庫等），並透過可配置且可互換的模型層（OpenRouter, Anthropic, OpenAI, Google, Ollama, …）路由模型呼叫。所有這些功能都可以在本地、自託管或在雲端執行，並內置了 SSO、RBAC、審計日誌和成本核算功能。

核心概念

概念	功能說明
Agents	可發佈的單元，封裝了指令、檔案和一系列工具。每個代理都暴露其專有的 MCP 端點，可以從任何用戶端（Cursor, Claude Desktop, VS Code, 自定義程式碼）進行呼叫。
Connections	透過 Web UI 一鍵註冊私有服務（GitHub, Slack, Postgres 等）。權杖儲存在加密的保險箱中，並按組織、角色或代理授予存取權限。
Models	可插入的模型路由器 – 你可以將代理指向 OpenRouter, Anthropic, OpenAI, Google 或任何相容的提供商，甚至可以針對每個工具進行設定。
Projects	以業務目標為核心對代理和連接進行分組的 UI 容器，自動根據相關工具（CMS、分析等）調整側邊欄。
Virtual MCPs	複合 MCP 端點，展示精選的工具子集（全上下文、智慧選擇、按需沙箱程式碼執行）。
Observability	基於 OpenTelemetry 的追蹤，記錄用戶、代理、模型、工具、延遲、Token 使用量和成本。儀表板允許你按代理、連接、團隊或組織細分支出。
Access control	透過 Better Auth (OAuth2.1) 實現 SSO，外加細粒度的 RBAC 和 API 金鑰範圍。
Multi‑tenancy	每個組織/專案的配置、憑證和審計日誌實現隔離。
Event bus	具有至少一次交付（at-least-once delivery）、定時/Cron 任務和沙箱操作器集成的發佈/訂閱機制。

快速入門（本地開發）

# 執行捆綁的 CLI – 它會安裝、啟動 PostgreSQL 實例並提供 UI 服務
bunx decostudio
# 或從原始碼執行
git clone https://github.com/decocms/studio.git
bun install
bun run dev   # http://localhost:4000

該技術棧執行在單個 Bun 程序中，並帶有嵌入式 PostgreSQL 資料庫，因此筆記型電腦即可滿足實驗需求。

生產環境部署選項

目標	如何部署
Docker (單進程)	`docker compose -f deploy/docker-compose/docker-compose.yml up` (嵌入式 PostgreSQL)
Docker + 外部資料庫	`docker compose -f deploy/docker-compose/docker-compose.postgres.yml up`
Kubernetes/Helm	`helm install deco-studio oci://ghcr.io/decocms/chart-deco-studio --version <ver> -n deco-studio --create-namespace` – 你需要提供 PostgreSQL、選配的 NATS（事件匯流排）、ClickHouse + OTel 收集器（追蹤與分析）以及用於隔離代理執行時的沙箱操作器。
裸機/Bun	`bun run build:studio && bun run --cwd=apps/api start`

所有部署都暴露一個所有代理、工具和模型共享的單一 MCP 端點。

技術棧 (如倉庫所述)

Runtime: Bun (或 Node) + TypeScript
API framework: Hono
Frontend: Vite + React 19 + Tailwind v4 + shadcn UI components
Database: Kysely abstraction over embedded PostgreSQL or external PostgreSQL
Auth: Better Auth (OAuth 2.1 + API‑key support)
Observability: OpenTelemetry (traces, metrics, cost aggregation)
Protocol: Model Context Protocol (MCP) – 呼叫代理、工具和模型的統一方式
Packaging: 多個 npm 工作區 (apps/*, packages/*) 用於 API、文件、桌面端 (Tauri)、UI、綁定、沙箱等。

典型用例

安全的內部 AI 助手 – 為工程、產品或支援團隊提供一個聊天介面，可以在不暴露憑證的情況下執行程式碼、查詢內部資料庫或呼叫私有 API。
企業級模型治理 – 強制執行每個專案允許使用的模型，無需更改代理程式碼即可切換提供商，並追蹤每個團隊的支出。
工具驅動型自動化 – 將內部服務（CI 流水線、工單系統、資料倉庫）註冊為 MCP 工具，讓代理進行編排。
多團隊推廣 – 從單個試點團隊開始，在重用相同的保險箱管理連接和審計日誌的同時，擴展到整個組織。

路線圖亮點 (來自 README)

用於發現和組合的代理市場
宣告式規劃引擎
帶有支出上限的成本分析
遠端瀏覽器存取改進
即時追蹤除錯器
帶護欄的工作流編排

授權與社群

License: MIT
Community: Discord, GitHub issues，以及為新手提供的 good first issue 標籤。

總結 – deco Studio 是一個全棧、可自託管的平台，它抽象掉了大規模運行私有 AI 代理所需的底層複雜工作。它讓組織在保持數據和憑證留在本地的同時，仍能利用現代 LLM 提供商的優勢，並內置了可觀測性、存取控制和成本追蹤功能。