fastgpt-docker-deploy

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fastgpt-docker-deploy

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FastGPT Docker Compose self-hosting deployment workflow. Use when a user asks an AI agent to deploy FastGPT with Docker by referencing /deploy/SKILL.md, including creating an empty fastgpt directory, running the install script in non-interactive mode, starting Docker Compose, monitoring service health, troubleshooting compose issues, and returning the access URL plus root credentials and next steps.

FastGPT Docker 部署

目标

在一台已有终端访问权限的 Linux、macOS 或 Windows WSL 服务器上，通过 FastGPT 官方交互式脚本生成 Docker Compose 配置，启动服务，确认 FastGPT 可访问，最后把访问地址、账号、密码和下一步动作交给用户。

工作边界

• 优先使用官方脚本：https://doc.fastgpt.cn/deploy/install.sh。
• 默认使用脚本非交互模式：国内镜像源、自动随机密钥、检测到的第一个主 IP、PostgreSQL + pgvector 向量库。
• 不要覆盖用户已有的 docker-compose.yml 或数据卷，除非用户明确同意。
• 不要在公开输出里泄露除 root 初始登录密码外的服务 Token、数据库密码或应用密钥。
• 如果宿主机已有反向代理、域名或云厂商防火墙，先完成本机部署验证，再提醒用户开放或映射 3000、9000、3003。

部署流程

1. 检查运行环境：

   docker -v
   docker compose version
   curl --version
   

   如果 Docker 或 Compose 不存在，先向用户说明缺失项。只有在用户授权安装系统软件时，才安装 Docker。

2. 创建空的 fastgpt 部署目录：

   mkdir -p ~/fastgpt
   cd ~/fastgpt
   if [ -n "$(ls -A .)" ]; then
     echo "当前目录非空，请先确认是否继续或改用新的空目录。"
     exit 1
   fi
   

   如果目录非空，先读取文件和 docker compose ps 判断是否已有部署，不要直接覆盖。让用户确认继续使用当前目录、备份旧文件，或改用新的空目录。

3. 下载并运行官方脚本：

   curl -fsSL https://doc.fastgpt.cn/deploy/install.sh -o install.sh
   FASTGPT_NON_INTERACTIVE=true bash install.sh
   

   非交互模式会默认选择最新稳定版本、国内镜像源、PostgreSQL + pgvector、自动随机密钥，并把 S3/MCP 地址设置为检测到的第一个主 IP。

   如果用户明确给了公网域名或固定 IP，用环境变量覆盖 endpoint：

   FASTGPT_NON_INTERACTIVE=true \
   FASTGPT_S3_ENDPOINT=https://s3.example.com:9000 \
   FASTGPT_MCP_ENDPOINT=https://mcp.example.com:3003 \
   bash install.sh
   

   可选覆盖项：

   • FASTGPT_DEPLOY_VERSION：部署版本，例如 v4.15 或 main。
   • FASTGPT_REGION：镜像源，cn 或 global。
   • FASTGPT_VECTOR：向量库，pg、milvus、zilliz、oceanbase 或 seekdb。
   • FASTGPT_AUTO_GENERATE_CREDENTIALS：是否自动随机密钥，默认 true。
   • FASTGPT_LOCAL_COMPOSE_PATH：使用本地 docker-compose.yml。

   记录脚本最终输出中的 root 登录密码和提示的访问地址。

4. 启动服务：

   docker compose up -d
   

   如果脚本提示需要先预热 OpenSandbox 镜像，先执行脚本输出的 docker compose --profile prepull pull ... 命令，再启动服务。

5. 监听运行状态：

   docker compose ps
   docker compose logs --tail=120 fastgpt-app
   

   等待核心服务变为 running 或 healthy。重点检查：

   • fastgpt-app
   • fastgpt-mongo
   • fastgpt-redis
   • fastgpt-vector
   • fastgpt-minio
   • fastgpt-plugin
   • fastgpt-aiproxy

6. 验证访问：

   curl -I http://localhost:3000
   

   如果用户提供了公网 IP 或域名，也验证对应地址。浏览器访问地址通常是 http://<服务器地址>:3000。

常见问题处理

• 端口冲突：用 docker compose ps 和 docker compose logs 确认冲突端口，修改 docker-compose.yml 左侧宿主机端口，例如 3001:3000，再运行 docker compose up -d。
• S3 地址错误：检查 STORAGE_EXTERNAL_ENDPOINT，必须是客户端和 FastGPT 容器都能访问的地址，不能是 127.0.0.1 或 localhost。
• Mongo 启动失败且日志出现 Illegal instruction：CPU 可能不支持 AVX，把 Mongo 镜像切换为 4.x 版本后重建相关容器。
• 数据库或向量库未就绪：先看对应容器日志，不要删除数据卷；只有确认是首次失败且没有有效数据时，才建议用户清理数据卷重试。
• 配置文件改动后：运行 docker compose up -d 让 Compose 应用变更；必要时只重启相关服务。

最终回复

使用用户的语言习惯回复。如果用户使用中文提问，用中文返回；如果用户使用英文提问，用英文返回；如果用户混合使用多种语言，优先使用用户主要使用的语言。

完全成功后，返回：

• FastGPT 访问地址，例如 http://<服务器地址>:3000。
• 登录账号：root。
• 登录密码：脚本输出的随机密码，或 docker-compose.yml 中的 DEFAULT_ROOT_PSW。
• 已开放或需要开放的端口：3000、9000、3003。
• 下一步动作：登录后到 账号-模型提供商 配置语言模型和索引模型；如需使用系统插件，到插件市场安装；如需公网 HTTPS，配置域名和反向代理。

如果未完全成功，返回当前卡住的容器、关键日志、已尝试的修复动作和下一步需要用户确认的事项。