完全自托管Open BrainKubernetes部署PostgreSQLpgvector不依赖Supabase的终极指南【免费下载链接】OB1Open Brain — The infrastructure layer for your thinking. One database, one AI gateway, one chat channel — any AI plugs in. No middleware, no SaaS.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ob/OB1Open BrainOB1是一个开源的个人知识系统一个数据库、一个AI网关、一个聊天渠道任何AI工具都能接入同一份持久记忆。默认方案依赖 Supabase 托管数据库而本指南带你走完全自托管 Open Brain路线——用 Kubernetes 部署 PostgreSQL pgvector 向量数据库自建 MCP 服务器不再依赖任何 SaaS 服务。全程约 60 分钟5 个步骤即可完成。为什么选择Kubernetes自托管部署Open Brain标准入门教程使用 Supabase 免费层作为数据库适合快速体验但如果你在意数据主权、私有网络隔离或离线运行自托管是唯一选择。这套部署方案由社区贡献并经维护者团队审核合并位于 integrations/kubernetes-deployment/核心设计非常简洁一个 Pod两个容器dbPostgreSQL pgvector 扩展和mcp-serverDeno 编写的 MCP 服务器共享网络命名空间通过127.0.0.1通信StatefulSet 本地卷数据持久化在/var/openbrain/dbPod 重启不丢数据Ingress 暴露 MCP 端点任何 MCP 客户端Claude Desktop、Cursor 等都能通过 URL 远程接入模型层可替换默认走 OpenRouter也可换成 Ollama、llama.cpp 等本地模型实现 100% 本地运行部署前准备Kubernetes环境与工具清单开始之前确认你的环境满足以下 4 项要求项目说明Kubernetes 集群官方已在 K3s v1.31 上验证任意发行版均可kubectl Docker用于部署和构建镜像AI 模型 APIOpenRouter / OpenAI 兼容接口或本地模型Ollama 等Ingress 控制器可选需要集群外访问时再配Traefik、nginx-ingress 等小贴士部署过程中会产生密码、访问密钥、API Key 等多组凭据。建议照抄 integrations/kubernetes-deployment/README.md 中的Credential Tracker模板边填边做避免回头找密码。先获取项目代码并进入部署目录git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ob/OB1 cd OB1/integrations/kubernetes-deployment五步部署Open Brain到Kubernetes集群第1步构建Open Brain MCP服务器镜像MCP 服务器的完整源码在 integrations/kubernetes-deployment/index.tsDockerfile 基于denoland/deno:2.3.3以非 root 用户运行并监听 8000 端口。构建并导入镜像docker build -t openbrain-mcp-server:latest . # K3s 用户执行 docker save openbrain-mcp-server:latest | sudo k3s ctr images import -minikube 用户改用minikube image load其他集群推送到自己的镜像仓库即可。第2步配置Secrets密钥文件复制 integrations/kubernetes-deployment/k8s/secrets.yml.example 为secrets.yml填入 4 个值postgres-password数据库密码mcp-access-keyMCP 客户端的访问密钥embedding-api-key/chat-api-keyAI 模型的 API 密钥⚠️ 真实密钥文件永远不要提交到版本控制第3步一键应用Kubernetes清单integrations/kubernetes-deployment/k8s/openbrain.yml 包含全部资源Namespace、ConfigMap内嵌建库 SQL、StatefulSet 和 Servicekubectl apply -f k8s/secrets.yml kubectl apply -f k8s/openbrain.yml第4步验证Open Brain部署是否成功kubectl get pods -n openbrain # 用 port-forward 测试 MCP 端点 kubectl port-forward -n openbrain svc/openbrain 8000:8000 curl -X POST http://localhost:8000 -H x-brain-key: 你的访问密钥 \ -H Content-Type: application/json -d {jsonrpc:2.0,method:tools/list,id:1}看到 4 个工具search_thoughts、list_thoughts、thought_stats、capture_thought即部署成功。初始化 SQL 会自动创建thoughts表含 1536 维向量列和 GIN 索引以及match_thoughts相似度检索函数数据模型如下第5步连接MCP客户端完成接入以 Claude Desktop 为例在配置中添加远程 MCP 端点集群内地址或 Ingress 外网地址均可{ mcpServers: { openbrain: { url: https://brain.yourdomain.com, transport: http, headers: { x-brain-key: 你的访问密钥 } } } }配置 Ingress 的方法见 openbrain.yml 末尾注释掉的示例段brain.yourdomain.com TLS 证书取消注释并填写你的域名即可对外暴露。部署完成后你的Open Brain长什么样部署成功后你会得到openbrain-0Pod 稳定运行db mcp-server 两个容器任何 MCP 客户端写入的想法都自动生成向量嵌入 提取元数据人物、话题、行动项、类型存入你自己的 PostgreSQL语义搜索、最近列表、统计面板全部可用且数据完全在你的集群内工具治理提醒MCP 工具会占用 AI 的上下文窗口部署规模越大风险越高。建议阅读 docs/05-tool-audit.md 学习工具审计与精简策略。常见问题排查Kubernetes部署避坑指南症状原因与解决mcp-server 容器 CrashLoopBackOff执行kubectl logs -n openbrain openbrain-0 -c mcp-server最常见是 API Key 无效或 embedding API 地址不通数据库未初始化/表缺失初始化 SQL 只在首次启动运行旧数据卷会跳过。删除数据目录后kubectl delete pod openbrain-0 -n openbrain重建向量维度报错本地嵌入模型输出不是 1536 维时需修改 ConfigMap 中的vector(1536)并重建thoughts表数据库连接被拒同 Pod 内容器走127.0.0.1属正常现象检查db容器是否 ready想用本地大模型修改 openbrain.yml 中 mcp-server 的环境变量将EMBEDDING_API_BASE和CHAT_API_BASE指向http://your-local-model:8080/v1密钥填not-needed模型名改为你的 Ollama 模型即可——至此 Open Brain 实现从数据库到 AI 推理的全链路本地化。延伸阅读完整部署说明与凭据追踪表integrations/kubernetes-deployment/README.md标准 Supabase 入门方案45 分钟版docs/01-getting-started.md部署后扩展你的大脑integrations/ 目录收录了 Slack 采集、Discord 采集、REST API、Agent Memory 等社区集成数据在自己手里AI 记忆才真正属于你。【免费下载链接】OB1Open Brain — The infrastructure layer for your thinking. One database, one AI gateway, one chat channel — any AI plugs in. No middleware, no SaaS.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ob/OB1创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考