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Docker 会启动 Web 应用、Postgres 数据库、后台 worker 和演示数据。准备好 Docker 与 Compose 即可，无需另装 Python、Node.js 或显卡；Windows 用户请在 WSL 2 终端操作。项目采用 Apache 2.0 许可，源码见 GitHub。

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启动与试用

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启动服务

脚本会调用 OpenSSL 生成密钥并写入 .env，下载应用镜像，启动演示环境，最后输出设置页链接。
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选择模型

打开终端中显示的链接，填写模型 API 密钥：OpenRouter、OpenAI、Gemini、Anthropic、DeepSeek、DashScope，或任何 OpenAI 兼容网关。密钥通过实际请求验证后才会加密保存；之后可在设置 › 模型中修改，无需重启。若要让所有模型都在本机运行，见模型的运行位置。
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登录并提问

打开 ，在「邮箱验证码」标签用 you@mirobody.ai 和验证码 111111 登录。问「我的胆固醇有什么变化？」：回答会画出趋势，并标出每个数字来自哪份文件。然后在数据页上传 demo/upload/ 中的一份文件，或切换到 mom@mirobody.ai 共享给你的档案。
完整演示用同一份记录走完五个场景。保存真实记录前，请在首次启动前按照在服务器上部署完成设置；运行过演示环境后，请按已有演示环境路径使用全新的数据卷。
在引擎仓库目录执行：
mirobody 服务应为 healthy，健康检查返回 version 和 agent。mirobody doctor 列出每个模型用途选中的条目；加上 --probe 会向每个用途发送一次真实请求。之后才在 .env 中添加 Key 时，请运行 docker compose up -d；docker compose restart 不会重新读取 .env。常见故障见故障排查。
也可以直接下载并解压源码：

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模型的运行位置

若要让模型在 Docker 中随服务一起运行，用 Compose profile 启动，代替单独的 ./deploy.sh：
这两种启动方式会自动配置模型连接，首次提问前需要等待模型下载。在 Mac 上，请在宿主机运行 llama-server，以便使用 GPU。各平台的安装步骤见本地运行，不同方案的适用场景见选择模型。.env 中的云端 API 密钥优先；如需明确使用本地模型，请按配置说明设置。

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离开这台机器的数据

健康记录保存在你自己的 Postgres 数据库中，Mirobody 不上报使用统计。是否向外部服务发送数据，取决于你启用的功能： 落盘加密覆盖聊天、上传的文件、用药文字和个人资料，尚未覆盖读数和基因型。应用只在 127.0.0.1 上监听；接入你无法控制的网络之前，请先阅读 ，其中列出了服务端会访问的所有地址。

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导出与备份

读数可导出为 CSV 或 JSON，可见记录以 NDJSON 流式导出，基因型可导出为 VCF 或 FHIR；shell/backup.sh 生成数据库和上传文件的完整副本。接口与限制见导出数据。

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下一步

接入你的 agent

通过 MCP 连接 Claude Code、Codex、Cursor 或 Gemini CLI，链接在设置页中生成。

使用自己的数据

报告、照片和表格，以及设备和 Apple Health 导出包。

配置

模型 Key、本地模型、配置文件和部署设置。

在服务器上部署

生产设置、密钥、HTTPS、升级与备份。
如果只需在代码中解析名称和单位，无需启动完整应用，见作为库使用。自部署的引擎在 / 提供 Web 客户端，在 /api/* 提供自己的 HTTP API，在 /mcp 提供 MCP。

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参与贡献

最有价值的贡献，是找出解析器答错的术语。运行 mirobody resolve "<术语>"；结果错误或为空时，请提交 issue，或在 中加一行，并在 中加一个用例。完整流程见 ；安全问题请按 的说明通过私有通道报告。