5分钟上手Observal从本地部署到看到第一条AI会话追踪的完整快速入门教程【免费下载链接】ObservalObserval is self-hosted registry for your coding agent extensions with a built in insight engine. Setup Observal, define the scope and share your Skills, MCPs and Agents with your peers.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ob/ObservalObserval 是一款自托管的 AI 编码代理Agent组件注册中心内置 AI 洞察引擎与 AI 会话追踪能力它可以统一管理你的 Skills、MCP 服务器和 Agents并把 Claude Code、Cursor、Copilot 等工具中每一次 AI 编程会话完整记录成可回放、可分析的数据。本教程带你完成 Observal 本地部署约 5 分钟即可在网页中看到第一条 AI 会话追踪记录。开始前的准备工作3 个环境要求要求最低版本说明Docker Engine24.0含 Compose v2使用docker compose命令内存4 GBClickHouse 是主要内存消耗者建议 6 GB磁盘5 GB用于镜像与数据卷 用docker version和docker compose version快速确认版本。CLI 安装若走 Python 方式需要 Python 3.11。第一步安装 Observal CLI1分钟完成Observal 分为两部分自托管的服务端API 网页界面 数据库和安装在开发者机器上的CLI 命令行。CLI 用于登录、安装会话追踪钩子、拉取 Agent。最推荐用uv安装也支持pipx/pipuv tool install observal-cli observal --version更多安装细节见官方文档 docs/getting-started/installation.md。第二步一键启动 Observal 服务端最快配置方法在终端中执行以下命令从源码启动完整的服务端堆栈git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ob/Observal cd Observal cp .env.example .env docker compose -f docker/docker-compose.yml up --build -d.env.example自带可运行的默认配置本地开发无需修改。首次启动会拉取镜像并编译前端预计 35 分钟之后启动只需 30 秒内。核心服务说明完整版见 SETUP.md服务地址用途observal-lbnginxhttp://localhost反向代理API Web 入口observal-webhttp://localhost:3000网页 UI 直连地址observal-dblocalhost:5432PostgreSQL 16注册中心数据observal-clickhouselocalhost:8123ClickHouse会话与审计事件observal-redislocalhost:6379任务队列 发布订阅等待 1530 秒让 API 通过健康检查然后验证curl http://localhost/health # → {status: ok} 返回ok即表示 Observal 服务端已就绪。生产部署建议参阅 docs/self-hosting/production-deploy.md 与 docs/self-hosting/docker-compose.md。第三步用演示账号登录 Observalobserval auth login按提示操作Server URL 直接回车默认http://localhost登录方式选Email然后输入演示账号角色邮箱密码超级管理员superdemo.examplesuper-changeme管理员admindemo.exampleadmin-changeme普通用户userdemo.exampleuser-changeme推荐用超级管理员体验最少限制的功能。验证登录成功observal auth whoami # → superdemo.example (super_admin)凭据保存在~/.observal/config.json权限0600。第四步扫描环境并安装 AI 会话追踪钩子先看看你的编码工具里已有哪些 MCP 服务器、Skills 和 Agentsscan只读不修改任何配置observal scan接着为所有受支持的编码工具安装会话追踪钩子observal doctor patch --all-harnesses该命令会安装受支持的会话钩子与扩展不会改动 MCP 配置。重启你的编码工具如 Claude Code、Cursor、Copilot 等使钩子生效然后随便开一个 AI 编程会话比如让它帮你写个函数或跑条命令等会话完成即可。第五步在 Dashboard 看到第一条 AI 会话追踪 打开浏览器访问http://localhost/traces刷新后即可看到刚刚被索引的会话列表包括用户、平台、Token 消耗、工具调用次数、时长等点击任意一条会话进入详情页查看 Token 输入/输出、缓存读写、API 调用次数、使用的模型和工具以及逐轮对话时间线展开某一轮Turn可以看到完整的用户 Prompt、每一次工具调用、AI 的思考过程Thinking以及助手回复——AI 会话追踪的每个细节都可回放也可以直接用 CLI 查看最近 5 条追踪记录observal ops traces --limit 5至此Observal 会话追踪链路已经跑通你的编码工具 → 本地会话钩子 → 摄入 API → ClickHouse 存储 → 网页仪表盘。完整原理可阅读 docs/core-concepts/session-tracking.md。加餐把 AI Agent 变成团队共享的组件包Observal 的注册中心Registry是它的另一半核心价值把 MCP 服务器、Skills、Hooks、Prompts、Sandboxes 五种组件打包成一个可安装、可版本化的 Agent一条命令装进任意受支持的编码工具observal agent list # 浏览可用的 Agent observal agent pull security-auditor --harness pi管理员侧还有审核队列、版本 Diff 对比、下载排行榜和 AI 洞察报告Insights帮助团队了解哪些 Agent 真正好用——详见 docs/use-cases/README.md。快速回顾5 步完成 Observal 快速入门✅uv tool install observal-cli安装 CLI✅ Docker Compose 启动服务端✅observal auth login演示账号登录✅observal doctor patch --all-harnesses安装追踪钩子✅ 打开http://localhost/traces查看 AI 会话追踪接下来想做什么参考文档理解注册中心身份与概念docs/core-concepts/README.md用追踪数据调试 Agent 故障docs/use-cases/debug-agent-failures.md配置生产环境docs/self-hosting/README.md深入某条 CLI 命令docs/cli/README.mdObserval 快速入门就到这里——你的 AI 编码会话从此有据可查、可回放、可优化。【免费下载链接】ObservalObserval is self-hosted registry for your coding agent extensions with a built in insight engine. Setup Observal, define the scope and share your Skills, MCPs and Agents with your peers.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ob/Observal创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
