Installazione e configurazione¶

Questa guida illustra come installare Turbo EA con Docker, configurare l'ambiente, caricare i dati dimostrativi e avviare servizi opzionali come l'IA e il server MCP.

Prerequisiti¶

Docker (v20.10+)
Docker Compose (v2.0+)

Passaggio 1: Clonare e configurare¶

git clone https://github.com/vincentmakes/turbo-ea.git
cd turbo-ea
cp .env.example .env

Aprite .env in un editor di testo e impostate i valori richiesti:

# Credenziali PostgreSQL (utilizzate dal contenitore database integrato)
POSTGRES_PASSWORD=scegliete-una-password-sicura

# Chiave di firma JWT — generatene una con:
#   python3 -c "import secrets; print(secrets.token_urlsafe(64))"
SECRET_KEY=la-vostra-chiave-generata

# Porta su cui l'applicazione sarà disponibile
HOST_PORT=8920

Passaggio 2: Scegliere l'opzione database¶

Opzione A: Database integrato (consigliato per iniziare)¶

Il file docker-compose.db.yml avvia un contenitore PostgreSQL insieme al backend e al frontend. Non è necessario un database esterno — i dati vengono persistiti in un volume Docker.

docker compose -f docker-compose.db.yml up --build -d

Opzione B: PostgreSQL esterno¶

Se disponete già di un server PostgreSQL (database gestito, contenitore separato o installazione locale), utilizzate il file base docker-compose.yml che avvia solo backend e frontend.

Create prima un database e un utente:

CREATE USER turboea WITH PASSWORD 'la-vostra-password';
CREATE DATABASE turboea OWNER turboea;

Quindi configurate il vostro .env:

POSTGRES_HOST=il-vostro-host-postgresql
POSTGRES_PORT=5432
POSTGRES_DB=turboea
POSTGRES_USER=turboea
POSTGRES_PASSWORD=la-vostra-password

Avviate l'applicazione:

docker compose up --build -d

Note

Il file base docker-compose.yml richiede una rete Docker chiamata guac-net. Createla con docker network create guac-net se non esiste.

Passaggio 3: Caricare i dati dimostrativi (opzionale)¶

Turbo EA può avviarsi con un metamodello vuoto (solo i 14 tipi di card integrati e i tipi di relazione) o con un set di dati dimostrativi completo. I dati dimostrativi sono ideali per valutare la piattaforma, condurre sessioni di formazione o esplorare le funzionalità.

Opzioni di caricamento¶

Aggiungete queste variabili al vostro .env prima del primo avvio:

Variabile	Predefinito	Descrizione
`SEED_DEMO`	`false`	Carica il set completo di dati NexaTech Industries, inclusi BPM e PPM
`SEED_BPM`	`false`	Carica solo i processi dimostrativi BPM (richiede i dati base)
`SEED_PPM`	`false`	Carica solo i dati di progetto PPM (richiede i dati base)
`RESET_DB`	`false`	Elimina tutte le tabelle e le ricrea all'avvio

Demo completa (consigliata per la valutazione)¶

SEED_DEMO=true

Questo carica l'intero set di dati NexaTech Industries con una singola impostazione. Non è necessario impostare SEED_BPM o SEED_PPM separatamente — sono inclusi automaticamente.

Account amministratore dimostrativo¶

Quando vengono caricati i dati dimostrativi, viene creato un account amministratore predefinito:

Campo	Valore
E-mail	`admin@turboea.demo`
Password	`TurboEA!2025`
Ruolo	Amministratore

Warning

L'account amministratore dimostrativo utilizza credenziali note. Cambiate la password o create il vostro account amministratore per qualsiasi ambiente oltre la valutazione locale.

Cosa includono i dati dimostrativi¶

Il set di dati NexaTech Industries comprende circa 150 card su tutti i livelli di architettura:

Dati EA principali (sempre inclusi con SEED_DEMO=true):

Organizzazioni — Gerarchia aziendale: NexaTech Industries con unità di business (Ingegneria, Produzione, Vendite e Marketing), regioni, team e clienti
Capacità di business — Oltre 20 capacità in una gerarchia multilivello
Contesti di business — Processi, flussi di valore, customer journey, prodotti aziendali
Applicazioni — Oltre 15 applicazioni (NexaCore ERP, Piattaforma IoT, Salesforce CRM, ecc.) con dati completi di ciclo di vita e costi
Componenti IT — Oltre 20 elementi infrastrutturali (database, server, middleware, SaaS, modelli IA)
Interfacce e oggetti dati — Definizioni API e flussi di dati tra sistemi
Piattaforme — Piattaforme Cloud e IoT con sottotipi
Obiettivi e iniziative — 6 iniziative strategiche con diversi stati di approvazione
Tag — 5 gruppi: Valore di Business, Stack Tecnologico, Stato del Ciclo di Vita, Livello di Rischio, Ambito Normativo
Relazioni — Oltre 60 relazioni che collegano card tra tutti i livelli
Consegna EA — Registri di decisioni architetturali e documenti di lavoro architetturale

Dati BPM (inclusi con SEED_DEMO=true o SEED_BPM=true):

~30 processi aziendali organizzati in una gerarchia a 4 livelli (categorie, gruppi, processi, varianti)
Diagrammi BPMN 2.0 con elementi di processo estratti (attività, eventi, gateway, corsie)
Collegamenti elemento-card che connettono attività BPMN ad applicazioni, componenti IT e oggetti dati
Valutazioni dei processi con punteggi di maturità, efficacia e conformità

Dati PPM (inclusi con SEED_DEMO=true o SEED_PPM=true):

Report di stato per 6 iniziative che mostrano la salute del progetto nel tempo
Strutture di scomposizione del lavoro (WBS) con decomposizione gerarchica e milestone
~60 attività tra le iniziative con stati, priorità, assegnatari e tag
Linee di budget (capex/opex per anno fiscale) e linee di costo (spese effettive)
Registro dei rischi con punteggi di probabilità/impatto e piani di mitigazione

Reimpostare il database¶

Per cancellare tutto e ricominciare:

RESET_DB=true
SEED_DEMO=true

Riavviate i contenitori e poi rimuovete RESET_DB da .env per evitare il reset ad ogni riavvio:

docker compose -f docker-compose.db.yml up --build -d
# Dopo aver verificato il funzionamento, rimuovete RESET_DB=true da .env

Passaggio 4: Servizi opzionali¶

Suggerimenti descrizione con IA¶

Turbo EA può generare descrizioni delle card utilizzando un LLM locale (Ollama) o fornitori commerciali. Il contenitore Ollama integrato è il modo più semplice per iniziare.

Aggiungete a .env:

AI_PROVIDER_URL=http://ollama:11434
AI_MODEL=gemma3:4b
AI_AUTO_CONFIGURE=true

Avviate con il profilo ai:

docker compose -f docker-compose.db.yml --profile ai up --build -d

Il modello viene scaricato automaticamente al primo avvio (potrebbe richiedere alcuni minuti a seconda della connessione). Consultate Funzionalità IA per i dettagli di configurazione.

Server MCP (integrazione strumenti IA)¶

Il server MCP consente a strumenti IA come Claude Desktop, Cursor e GitHub Copilot di interrogare i vostri dati EA.

docker compose -f docker-compose.db.yml --profile mcp up --build -d

Consultate Integrazione MCP per i dettagli di configurazione e autenticazione.

Combinare i profili¶

Potete abilitare più profili contemporaneamente:

docker compose -f docker-compose.db.yml --profile ai --profile mcp up --build -d

Riferimento rapido: Comandi di avvio comuni¶

Scenario	Comando
Avvio minimale (DB integrato, vuoto)	`docker compose -f docker-compose.db.yml up --build -d`
Demo completa (DB integrato, tutti i dati)	Impostate `SEED_DEMO=true` in `.env`, poi `docker compose -f docker-compose.db.yml up --build -d`
Demo completa + IA	Impostate `SEED_DEMO=true` + variabili IA in `.env`, poi `docker compose -f docker-compose.db.yml --profile ai up --build -d`
DB esterno	Configurate le variabili DB in `.env`, poi `docker compose up --build -d`
Reset e ricaricamento	Impostate `RESET_DB=true` + `SEED_DEMO=true` in `.env`, riavviate, poi rimuovete `RESET_DB`

Passi successivi¶

Aprite http://localhost:8920 (o il vostro HOST_PORT configurato) nel browser
Se avete caricato i dati dimostrativi, accedete con admin@turboea.demo / TurboEA!2025
Altrimenti, registrate un nuovo account — il primo utente ottiene automaticamente il ruolo di Amministratore
Esplorate il Dashboard per una panoramica del vostro panorama EA
Configurate il Metamodello per personalizzare tipi di card e campi