搭一套团队共享的AI编程助手：MonkeyCode部署与远程接入实战
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 cpolar 将9999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。
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-fsSLkhttps://release.baizhi.cloud/monkeycode/manager.sh)"然后回车默认就可以，端口自定义，我这里定义的是9999。
下载完成后，弹出这个页面，代表安装成功：
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！
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”。
点击查看文档。
登录百智云，获取API。
起个名称，点确认。
复制。
粘贴后，点击获取模型列表。
模型名称选择，如图。
这样对话模型就显示成功啦！
接下来，代码补全模型，同上。
选择模型名称，如图。
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。
注册账号后，下载客户端。
打开vs code，如图中操作。
选择下载好的文件。
出现这个标，即代表成功啦！
使用注册好的用户名，密码登录。
点击。
输入，让其写一个五子棋小游戏。
代码生成的很快。
打开网页，游戏就生成成功啦！
我们重回Monkey Code界面，在对话记录可以看见，我们输入的命令。
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：
sudocurlhttps://get.cpolar.sh|sh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）
sudosystemctl status cpolarCpolar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。
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：
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。
访问成功。
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。
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。
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。
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
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。
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。
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。