安装与配置¶
本指南将引导您使用 Docker 安装 Turbo EA、配置环境、加载演示数据以及启动 AI 和 MCP 服务器等可选服务。
前提条件¶
- Docker (v20.10+)
- Docker Compose (v2.0+)
第 1 步：克隆和配置¶
git clone https://github.com/vincentmakes/turbo-ea.git
cd turbo-ea
cp .env.example .env
在文本编辑器中打开 .env 并设置所需的值：
# PostgreSQL 凭据（由内置数据库容器使用）
POSTGRES_PASSWORD=选择一个强密码
# JWT 签名密钥 — 使用以下命令生成：
# python3 -c "import secrets; print(secrets.token_urlsafe(64))"
SECRET_KEY=您生成的密钥
# 应用程序可用的端口
HOST_PORT=8920
第 2 步：选择数据库方案¶
方案 A：内置数据库（推荐入门使用）¶
docker-compose.db.yml 文件会启动一个 PostgreSQL 容器以及后端和前端。无需外部数据库 — 数据持久化在 Docker 卷中。
docker compose -f docker-compose.db.yml up --build -d
方案 B：外部 PostgreSQL¶
如果您已经有 PostgreSQL 服务器（托管数据库、独立容器或本地安装），请使用基础 docker-compose.yml 文件，该文件仅启动后端和前端。
首先，创建数据库和用户：
CREATE USER turboea WITH PASSWORD '您的密码';
CREATE DATABASE turboea OWNER turboea;
然后配置您的 .env：
POSTGRES_HOST=您的postgresql主机
POSTGRES_PORT=5432
POSTGRES_DB=turboea
POSTGRES_USER=turboea
POSTGRES_PASSWORD=您的密码
启动应用程序：
docker compose up --build -d
Note
基础 docker-compose.yml 文件需要一个名为 guac-net 的 Docker 网络。如果不存在，请使用 docker network create guac-net 创建。
第 3 步：加载演示数据（可选）¶
Turbo EA 可以使用空元模型（仅包含 14 个内置卡片类型和关系类型）或完整的演示数据集启动。演示数据非常适合评估平台、开展培训或探索功能。
加载选项¶
在首次启动之前将这些变量添加到您的 .env：
| 变量 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|
SEED_DEMO |
false |
加载完整的 NexaTech Industries 演示数据集，包括 BPM 和 PPM |
SEED_BPM |
false |
仅加载 BPM 演示流程（需要基础演示数据已存在） |
SEED_PPM |
false |
仅加载 PPM 项目数据（需要基础演示数据已存在） |
RESET_DB |
false |
启动时删除所有表并从头重建 |
完整演示（推荐用于评估）¶
SEED_DEMO=true
这将通过一个设置加载整个 NexaTech Industries 数据集。您不需要单独设置 SEED_BPM 或 SEED_PPM — 它们会自动包含。
演示管理员账户¶
加载演示数据时，会自动创建一个默认管理员账户：
| 字段 | 值 |
|---|---|
| 电子邮件 | admin@turboea.demo |
| 密码 | TurboEA!2025 |
| 角色 | 管理员 |
Warning
演示管理员账户使用已知凭据。在本地评估之外的任何环境中，请更改密码或创建自己的管理员账户。
演示数据包含的内容¶
NexaTech Industries 演示数据集包含约 150 张跨所有架构层的卡片：
核心 EA 数据（SEED_DEMO=true 时始终包含）：
- 组织 — 企业层级：NexaTech Industries 及其业务部门（工程、制造、销售与营销）、区域、团队和客户
- 业务能力 — 20 多个多层级能力
- 业务上下文 — 流程、价值流、客户旅程、业务产品
- 应用 — 15 个以上应用（NexaCore ERP、IoT 平台、Salesforce CRM 等），包含完整的生命周期和成本数据
- IT 组件 — 20 多个基础设施项目（数据库、服务器、中间件、SaaS、AI 模型）
- 接口和数据对象 — API 定义和系统间数据流
- 平台 — 云和 IoT 平台及子类型
- 目标和举措 — 6 个不同审批状态的战略举措
- 标签 — 5 个标签组：业务价值、技术栈、生命周期状态、风险级别、监管范围
- 关系 — 60 多个跨所有层连接卡片的关系
- EA 交付 — 架构决策记录和架构工作说明书
BPM 数据（SEED_DEMO=true 或 SEED_BPM=true 时包含）：
- 约 30 个业务流程，按 4 级层次结构组织（类别、组、流程、变体）
- BPMN 2.0 图表，包含提取的流程元素（任务、事件、网关、泳道）
- 元素到卡片的链接，将 BPMN 任务连接到应用、IT 组件和数据对象
- 流程评估，包含成熟度、有效性和合规性评分
PPM 数据（SEED_DEMO=true 或 SEED_PPM=true 时包含）：
- 6 个举措的状态报告，展示项目健康状况的时间变化
- 工作分解结构（WBS），包含层级分解和里程碑
- 约 60 个跨举措任务，包含状态、优先级、负责人和标签
- 预算行（按财年划分的资本支出/运营支出）和成本行（实际支出）
- 风险登记册，包含概率/影响评分和缓解计划
重置数据库¶
要清除所有内容并重新开始：
RESET_DB=true
SEED_DEMO=true
重启容器，然后从 .env 中移除 RESET_DB 以避免每次重启都重置：
docker compose -f docker-compose.db.yml up --build -d
# 确认运行正常后，从 .env 中移除 RESET_DB=true
第 4 步：可选服务¶
AI 描述建议¶
Turbo EA 可以使用本地 LLM（Ollama）或商业提供商生成卡片描述。内置 Ollama 容器是最简单的入门方式。
添加到 .env：
AI_PROVIDER_URL=http://ollama:11434
AI_MODEL=gemma3:4b
AI_AUTO_CONFIGURE=true
使用 ai 配置启动：
docker compose -f docker-compose.db.yml --profile ai up --build -d
模型会在首次启动时自动下载（根据网络连接情况可能需要几分钟）。有关配置详情，请参阅 AI 功能。
MCP 服务器（AI 工具集成）¶
MCP 服务器允许 Claude Desktop、Cursor 和 GitHub Copilot 等 AI 工具查询您的 EA 数据。
docker compose -f docker-compose.db.yml --profile mcp up --build -d
有关配置和认证详情，请参阅 MCP 集成。
组合配置¶
您可以同时启用多个配置：
docker compose -f docker-compose.db.yml --profile ai --profile mcp up --build -d
快速参考：常用启动命令¶
| 场景 | 命令 |
|---|---|
| 最小启动（内置数据库，空） | docker compose -f docker-compose.db.yml up --build -d |
| 完整演示（内置数据库，全部数据） | 在 .env 中设置 SEED_DEMO=true，然后 docker compose -f docker-compose.db.yml up --build -d |
| 完整演示 + AI | 在 .env 中设置 SEED_DEMO=true + AI 变量，然后 docker compose -f docker-compose.db.yml --profile ai up --build -d |
| 外部数据库 | 在 .env 中配置数据库变量，然后 docker compose up --build -d |
| 重置并重新加载 | 在 .env 中设置 RESET_DB=true + SEED_DEMO=true，重启，然后移除 RESET_DB |