关于 Shinkai Apps
Shinkai 是一款开源桌面应用,无需编码即可通过可视化界面创建本地或远程 AI Agent,并可协作与自动化工作流。适合希望在本机运行模型或接入云端模型的用户,并支持 MCP 与加密支付相关功能。
主要功能
- 01无代码可视化 Agent 构建器
- 02多 Agent 协作与上下文共享
- 03支持本地与云端模型的混合部署
- 04兼容 Model Context Protocol
- 05本地优先的数据与密钥管理
适用场景
- 01搭建邮件分类与回复草稿的助手
- 02组织多个 Agent 处理业务流程
- 03在本机运行模型以保护隐私数据
MCP 相关
Shinkai 可与 Model Context Protocol 集成,使其 Agent 能与 Claude、Cursor 等 MCP 客户端兼容。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
工具
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
Shinkai
使用本地或远程 AI 创建强大的 AI Agent
构建协同工作的 AI Agent 团队,处理支付并自动化复杂工作流
Shinkai 是一个免费的开源平台,旨在让每个人都能创建 AI Agent。
无需编写代码——只需拖放并部署智能 Agent,即可让它们跨平台工作并处理现实任务。
阅读其他语言版本: 简体中文 | 粤语 | 한국어 | 日本語 | Español
🚀 功能
🎯 无代码 Agent 构建器 – 通过直观的可视化界面,在几分钟内创建专用 AI Agent。无需编程经验。
🤖 多 Agent 编排 – 部署协作团队,让 Agent 共享上下文,并自动协调复杂的多步骤工作流。
💰 加密货币原生架构 – 内置支持去中心化支付、DeFi 交互和可独立进行交易的自主经济 Agent。
🔗 通用协议支持 – 与 Model Context Protocol(MCP)无缝集成,让你的 Agent 兼容 Claude、Cursor 及更广泛的 AI 生态系统。
⚡ 混合部署 – 可完全在本地运行以最大限度地保护隐私,连接云端模型以增强能力,或根据需要结合两种方式。
🔐 安全优先设计 – 采用本地优先架构,让加密货币密钥、敏感数据和计算始终由你掌控。
🌐 跨平台兼容性 – 可在 Windows、macOS 和 Linux 上运行,并提供一致的性能和用户体验。
🎬 演示
观看 Shinkai Agent 协同分析市场数据、执行交易并自主管理复杂工作流。
📋 示例
💹 自主交易机器人 – 部署一个 Agent,监控社交媒体情绪、分析市场趋势,并根据预定义策略执行交易。
📧 智能邮件助手 – 创建一个 Agent,为收到的邮件分类、起草符合上下文的回复,并自动安排后续跟进。
📊 数据智能 Agent – 构建能够抓取网络数据、分析趋势并生成包含可执行见解的全面报告的 Agent。
🔄 工作流自动化中心 – 协调多个专用 Agent,无缝处理复杂业务流程中的不同环节。
🏦 DeFi 投资组合管理器 – 设置 Agent,监控你的加密货币投资、调整投资组合,并执行流动性挖矿策略。
🚀 快速入门
一键安装
- 下载适用于你平台的最新版本,前往我们的发布页面
- 安装并启动 Shinkai
- 使用分步引导界面创建你的第一个 AI Agent
系统要求
- 内存:至少 4GB RAM(建议 8GB)
- 存储空间:2GB 可用空间
- 操作系统:Windows 10+、macOS 10.15+ 或 Linux(Ubuntu 20.04+)
🛠 开发
架构概览
Shinkai 是一个现代化的单体仓库,使用 NX 进行编排和依赖管理。其架构包括:
核心应用:
- shinkai-desktop – 跨平台 Tauri 应用,采用 React 前端
共享库:
- shinkai-message-ts – 消息协议及与 Shinkai Node 的网络通信
- shinkai-node-state – 基于 React Query 的节点数据状态管理
- shinkai-ui – 可复用的 React 组件和设计系统
- shinkai-artifacts – 基于 Radix 和 Tailwind CSS 构建的样式化 UI 基元
- shinkai-i18n – 由 i18next 提供支持的国际化实用工具
技术栈:
- 前端:React 18、TypeScript、Tailwind CSS、Radix UI
- 桌面端:Tauri(Rust + React)
- 状态管理:Zustand(UI 状态)+ React Query(服务端状态)
- 构建系统:Vite、NX 单体仓库
- 测试:Vitest、React Testing Library
🚀 开始使用
1. 克隆并设置
git clone https://github.com/dcSpark/shinkai-apps
cd shinkai-apps
nvm use
npm ci
2. 下载所需的 Side 二进制文件
运行 Shinkai 前,你需要下载嵌入式 Shinkai Node 二进制文件,它负责驱动应用的核心功能。你可以根据平台使用一条命令完成下载:
macOS(Apple Silicon):
ARCH="aarch64-apple-darwin" \
SHINKAI_NODE_VERSION="v1.1.20" \
OLLAMA_VERSION="v0.12.3" \
npx ts-node ./ci-scripts/download-side-binaries.ts
Linux:
ARCH="x86_64-unknown-linux-gnu" \
OLLAMA_VERSION="v0.12.3" \
SHINKAI_NODE_VERSION="v1.1.20" \
npx ts-node ./ci-scripts/download-side-binaries.ts
Windows:
$ENV:OLLAMA_VERSION="v0.12.3"
$ENV:SHINKAI_NODE_VERSION="v1.1.20"
$ENV:ARCH="x86_64-pc-windows-msvc"
npx ts-node ./ci-scripts/download-side-binaries.ts
📦 常用命令
开发服务器
# Run desktop app (recommended for development)
npx nx serve:tauri shinkai-desktop
构建
# Build desktop application
npx nx build shinkai-desktop
# Create development build
NODE_OPTIONS="--max_old_space_size=8192" npx nx build shinkai-desktop --config="./src-tauri/tauri.conf.development.json"
# Build all projects
npx nx run-many --target=build
第三方数据和仓库管理
# Update the built-in Ollama models repository. This repository contains model definitions, tags and metadata for all supported AI models. The command below regenerates the repository files to ensure compatibility with the latest Ollama version and model updates
npx ts-node ./ci-scripts/generate-ollama-models-repository.ts
# Generate Composio apps repository - This script regenerates the repository of pre-built Composio apps and templates that users can import into Shinkai. It ensures the app catalog stays up-to-date with the latest official releases.
deno run -A ./ci-scripts/composio-repository/main.ts
# Generate translations for all languages (EN, ES, etc.)
# This command uses AI to automatically generate translations for all supported languages based on the primary i18n source file (English).
# It ensures consistent translations across the entire application while maintaining natural language quality.
npx nx run shinkai-i18n:i18n
测试与质量
# Run tests
npx nx test [project-name]
npx nx run-many --target=test
# Lint code
npx nx lint [project-name]
npx nx run-many --target=lint
🏗 项目结构
shinkai-apps/
├── apps/
│ └── shinkai-desktop/ # Main desktop application
├── libs/
│ ├── shinkai-message-ts/ # Core messaging protocol
│ ├── shinkai-node-state/ # State management
│ ├── shinkai-ui/ # Component library
│ ├── shinkai-artifacts/ # UI primitives
│ └── shinkai-i18n/ # Internationalization
├── ci-scripts/ # Build and deployment scripts
└── tools/ # Development utilities
🎨 UI 开发指南
组件库:
- Radix UI – 无样式、易于访问的组件基元
- Tailwind CSS – 实用优先的样式设计和响应式布局
- Shadcn/ui – 预构建的组件模式
状态管理:
- Zustand – 客户端 UI 状态管理
- React Query – 服务端状态、缓存和同步
🌍 国际化
Shinkai 通过我们的 i18n 系统支持多种语言:
# Add new translation keys
# Edit files in libs/shinkai-i18n/locales/
# Generate updated translation types
npx nx run shinkai-i18n:i18n
# Supported languages: en-US, es-ES, zh-CN, zh-HK, ko-KR, ja-JP, id-ID, tr-TR
🤝 参与贡献
- Fork 此仓库
- 创建 功能分支:
git checkout -b feature/amazing-feature - 提交 更改:
git commit -m 'Add amazing feature' - 推送 到分支:
git push origin feature/amazing-feature - 创建 Pull Request
📚 更多资源
- 官方文档 – 全面的指南和 API 参考
- Discord 社区 – 获取帮助并与其他开发者交流
- Twitter 最新动态 – 最新新闻和公告
由 Shinkai 社区倾力打造 ❤️
Apache 许可证 •
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一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。
