RocketRide Server

开源的、开发者原生的 AI 流水线工具。 在不离开 IDE 的情况下，构建、调试并部署生产级 AI 工作流。

     

RocketRide 是一个专为 AI 和 ML 工作负载打造的开源数据流水线构建器及运行时。拥有超过 50 个流水线节点，涵盖 13 种 LLM 提供商、8 种向量数据库、OCR、NER 等功能。流水线以可移植的 JSON 格式定义，通过 VS Code 可视化构建，并由多线程 C++ 运行时执行。从实时数据处理到多模态 AI 搜索，RocketRide 完全运行在您自己的基础设施上。

官网 | 文档 | Python SDK | TypeScript SDK | MCP Server

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直接在您编写代码的 IDE 中，通过可视化画布设计、测试并发布复杂的 AI 工作流。

只需几行代码即可将流水线集成到任何 Python 或 TypeScript 应用中，无需繁琐的基础设施配置。

功能特性

功能	描述
可视化流水线构建器	在 VS Code 中拖拽、连接并配置节点，告别样板代码。通过实时可观测性追踪 Token 用量、LLM 调用、延迟和执行情况。流水线以 JSON 格式存储，支持版本控制、分享，并可在任何地方运行。
高性能 C++ 运行时	原生多线程设计，专为 AI 和数据工作负载的吞吐需求而构建。无瓶颈，生产环境规模下性能强悍。
50+ 流水线节点	支持 13 种 LLM 提供商、8 种向量数据库、OCR、NER、PII 脱敏、分块策略、嵌入模型等。所有节点均支持 Python 扩展，您可以构建并发布自己的节点。
多智能体（Multi-Agent）工作流	内置 CrewAI 和 LangChain 支持。实现智能体串联、在流水线运行间共享内存，并大规模管理多步推理任务。
适配编码智能体	RocketRide 自动识别您的编码智能体（如 Claude, Cursor 等）。通过自然语言构建、修改并部署流水线。
TypeScript, Python & MCP SDKs	将流水线集成到原生应用，将其作为 AI 助手的可调用工具，或将编排工作流集成到现有代码库中。
零依赖负担	自动管理 Python 环境、C++ 工具链、Java/Tika 以及所有节点依赖。克隆、构建、运行，无需手动配置。
一键部署	支持 Docker、本地部署或 RocketRide Cloud（即将推出）。从第一天起即采用生产级架构，而非演示项目的修补。

快速上手

1. 安装 IDE 插件。在扩展市场中搜索 RocketRide：

   未找到您的 IDE？提交 Issue · 直接下载

2. 在 IDE 中点击 RocketRide 插件。

3. 部署服务器 - 系统将提示您如何运行服务器。选择适合您环境的选项：

   • 本地运行 (推荐) - 直接在 IDE 中拉起服务器，无需额外配置。
   • 本地服务器 (On-Premises) - 在您自己的硬件上运行服务器，以实现完全控制和数据驻留。拉取镜像并部署到 Docker，或克隆此仓库并从源码构建。

构建您的第一个流水线

1. 所有流水线均采用 *.pipe 格式。每个流水线及其配置均为 JSON 对象，但 IDE 插件会在我们的可视化构建画布中进行渲染。

2. 所有流水线均以源节点（source node）开始：webhook、chat 或 dropper。关于特定用法、示例及构建流水线的灵感，请参阅我们的指南和文档。

3. 通过类型连接输入端（input lanes）和输出端（output lanes）来正确组织您的流水线。某些节点（如智能体或 LLM）可以作为工具被父节点调用，如下图所示：

4. [在此处添加您的流水线逻辑]