# Установка на свой сервер

> Как запустить открытое ядро Eggent на своей машине или VPS — установщик одной командой, готовый Docker-образ, сборка из исходников и первый запуск.

Source: https://eggent.ai/r/docs/self-host-install/

Открытое ядро Eggent — то же рабочее пространство, что в облаке, но на твоей машине: все чаты, файлы, память и ключи лежат в папке `./data`. Лицензия MIT, код на [GitHub](https://github.com/eggent-ai/eggent).

Чем отличается от облака: нет Eggent AI (нужен свой ключ модели), нет готовых карточек навыков, общего Telegram-бота, синхронизации через Syncthing и сна. Всё остальное — то же.

Это один воркспейс. Eggent для всей компании — воркспейс каждому человеку, лимиты, общие файлы — на ваших серверах ставится как [Eggent Enterprise](https://eggent.ai/r/docs/enterprise.md).

## Что нужно {#requirements}

- Linux, macOS или Windows с WSL2.
- **Docker** (установщик поставит его сам, если сможет) или Node.js 22 для запуска без Docker.
- Не меньше 2 ГБ оперативной памяти и несколько гигабайт свободного диска под образ и данные.
- Ключ API любого провайдера моделей или локальная модель с OpenAI-совместимым API.

## Установка одной командой {#installer}

```bash
curl -fsSL https://get.eggent.ai | bash
```

Установщик:

1. скачивает Eggent в `~/.eggent`;
2. ставит Docker, если его нет;
3. собирает и запускает контейнер;
4. ждёт, пока Eggent ответит, и пишет адрес.

По умолчанию Eggent открывается только на этой машине: `http://127.0.0.1:3000`.

Параметры установщика задаются переменными:

```bash
EGGENT_INSTALL_DIR=/opt/eggent \
APP_PORT=3000 \
EGGENT_APP_BIND_HOST=127.0.0.1 \
bash -c "$(curl -fsSL https://get.eggent.ai)"
```

## Готовый Docker-образ {#image}

Ничего не собирать: образ `ghcr.io/eggent-ai/eggent` публикуется с каждым релизом.

```bash
curl -O https://raw.githubusercontent.com/eggent-ai/eggent/main/docker-compose.ghcr.yml
docker compose -f docker-compose.ghcr.yml up -d
```

Файл `docker-compose.ghcr.yml` можно вставить и в Portainer. Лучше закрепить версию в `.env` (`EGGENT_VERSION=0.2.9`), а не следовать за `latest`.

## Сборка из исходников {#source}

```bash
git clone https://github.com/eggent-ai/eggent.git
cd eggent
cp .env.example .env   # по желанию
docker compose up -d --build
```

Данные хранятся в `./data`, внутри контейнера это `/app/data`.

## Без Docker, для разработки {#dev}

```bash
git clone https://github.com/eggent-ai/eggent.git
cd eggent
npm install
npm run dev
```

Нужен Node.js 22. Для голоса установи `ffmpeg` и `whisper.cpp`.

## Первый запуск {#first-run}

1. Открой `http://127.0.0.1:3000`.
2. Войди с логином `admin` и паролем `admin` — Eggent сразу попросит заменить их на свои.
3. Подключи провайдера модели: выбери его и вставь ключ. Ключ можно не класть в `.env` — он хранится в `data/`.
4. Начни первый чат. Дальше всё как в [«Первых шагах»](https://eggent.ai/r/docs/first-steps.md), кроме карточек быстрого старта.

## Открыть доступ из интернета {#public}

Для VPS правильный путь — оставить Eggent на `127.0.0.1` и поставить перед ним обратный прокси с HTTPS (Caddy, Nginx, Traefik). Подробности и пример — в [«Настройка своего сервера»](https://eggent.ai/r/docs/self-host-config.md#reverse-proxy).