Paca
AI 原生。免费。轻量。开源。Jira、Trello、ClickUp 和 Monday 的完全可定制替代方案。
快速上手 · MCP 服务器 · Claude Code 技能 · 架构 · 贡献指南 · 路线图
什么是 Paca?
Paca 是一个自托管项目管理平台,AI 智能体与人类在 Scrum 团队中作为平等的队友协作——而不是作为附带的聊天机器人。
Jira 给你产品待办列表。ClickUp 给你自动化。Monday 给你仪表盘。Paca 给你的 AI 智能体一个席位。它们参与冲刺规划、从看板领取任务、编写 BDD 规格说明,并与人类实时同步调整。
Paca 的一切——它的工作流、数据模型、用户界面——都可通过插件进行配置和扩展。
为什么选择 Paca?
| Jira / Trello / ClickUp / Monday | Paca | |
|---|---|---|
| AI 集成 | 聊天机器人插件、外围自动化 | AI 智能体作为一等 Scrum 队友 |
| 协作模式 | 默认仅限人类 | 人类 + AI,在同一看板上并肩协作 |
| 托管方式 | 厂商云(你的数据,他们的服务器) | 自托管,你拥有全部所有权 |
| 成本 | 每席位每月 8–20+ 美元 | 永久免费 |
| 定制能力 | 受限;锁定在企业版之后 | 完全开放:配置 + 插件 |
| 体量 | 臃肿的特性堆叠 | 轻量核心;只扩展你需要的功能 |
| 源代码 | 闭源 / 专有 | 100% 开源(Apache 2.0) |
核心理念:人类与 AI 智能体,同一个 Scrum 团队
Paca 背后的核心洞察是:AI 智能体应当参与 Scrum 流程,而非仅仅孤立地生成输出。
在 Paca 中,AI 智能体:
- 被分配到冲刺中,并与人类队友一同出现在 Scrum 看板上
- 从待办列表中领取任务,并实时更新其状态
- 协作编写 BDD 规格说明——帮助产品负责人和业务分析师编写 Gherkin 场景
- 贡献系统设计文档——让整个团队都能看到架构
- 探测、感知并应对不断涌现的复杂性,就像人类一样
这不是自动化。这是真正的协作——根植于 Cynefin / Stacey 框架的认知:复杂领域需要团队,而非流水线。
完全可定制——配置与插件
Paca 以一个精简、聚焦的核心发布。其他一切均为可选。
配置驱动:工作流程、状态、字段定义、看板布局、冲刺规则以及智能体行为均由项目级配置文件驱动。无需编写代码即可让 Paca 适应你团队的流程。
插件系统:通过插件扩展或替换 Paca 的任何部分。后端插件编译为 WebAssembly (WASM)(可用 Go、Rust、AssemblyScript 编写——任何支持 WASM 目标的语言均可),前端插件为标准模块包。插件在基于能力权限模型的沙盒环境中运行;它们明确声明所需的主机函数,仅此而已。
plugins/
├── backend/ # WASM modules — add custom routes, logic, data models
└── frontend/ # UI modules — add custom pages, board views, widgets
直接从 Paca 界面内的插件市场浏览并安装社区插件——无需使用命令行。前往"设置"→"插件"→"市场",找到插件,点击"安装"即可。
对于本地开发或自定义插件,你也可以从文件系统安装:
./scripts/install-local-plugin.sh ./my-plugin --api-key <your-api-key>
P-A-C-A 循环
Paca 围绕四个阶段构建团队协作,这四个阶段同时映射了 Scrum 和科学方法:
Plan → Act → Check → Adapt
↑ |
└─────────────────────────────┘
| 阶段 | 做什么 |
|---|---|
| 计划 | 产品负责人、业务分析师和 AI 智能体协作优化产品待办列表。BDD 场景和 SDD 设计被共同编写。 |
| 执行 | 冲刺进行中。人类和 AI 智能体从看板上拉取任务,执行并发布更新。 |
| 检查 | QA 智能体运行自动化验证。人类审查 AI 输出。看板反映实际情况。 |
| 适应 | 冲刺中的数据为下一周期提供依据。团队——人类和 AI——共同进行回顾。 |
v0.4.0 新特性
- 应用内 AI 聊天——在项目层面与 AI 智能体聊天,规划工作,创建或更新史诗、故事、任务和文档——全部用纯英文,无需离开 Paca
- 活动差异与撤销——活动面板中的每个字段更改现在都会显示前后差异;一键即可将更改恢复到之前的值
主要功能
- 统一 Scrumban 看板——人类和 AI 智能体共享同一个实时看板;没有独立的"AI 工作区"
- 应用内 AI 聊天——在项目层面与 AI 智能体聊天,用纯英文规划工作,创建或更新史诗、故事、任务和文档
- 活动差异与撤销——在活动面板中查看每个字段更改的可视化差异,并一键撤销任何更改
- BDD 协作 — 由产品负责人、业务分析师和 AI 智能体共同编写的 Gherkin 场景编辑器
- 系统设计文档 (SDD) — 持续更新的架构文档,让 AI 智能体始终保持上下文感知
- MCP 服务器 — 将 Claude、自定义智能体或任何兼容 MCP 的工具直接连接到 Paca 的数据层
- Claude Code 技能 — 用于 Claude Code 的 /paca 斜杠命令;用自然语言管理任务、文档和冲刺,无需离开编辑器
- 实时更新 — 基于 Socket.IO 推送;所有人能立即看到变化
- 基于 OpenHands 的智能体 — AI 智能体运行在 OpenHands SDK 上;每个智能体在独立沙箱容器中执行,不会触及主机环境
- WASM 插件沙箱 — 安全地扩展 Paca;插件无法逃离其声明的权限范围
- 自托管 — 通过一条 Docker Compose 命令即可运行;你的数据永远不会离开你的基础设施
- 默认轻量 — 最小化核心,无功能臃肿;只添加你的团队真正需要的功能
快速开始
选项一 — 交互式安装脚本(推荐用于生产环境)
可在任何装有 Docker 的 Linux 服务器上运行。无需克隆仓库。
curl -fsSL https://github.com/Paca-AI/paca/releases/latest/download/install.sh | bash该脚本会以交互方式引导你完成配置,并启动完整服务栈。完成后打开 http://your-server-ip 即可。
选项二 — Docker Compose(手动方式)
1. 创建目录并下载 compose 文件
mkdir paca && cd paca curl -fsSL https://github.com/Paca-AI/paca/releases/latest/download/docker-compose.yml -o docker-compose.yml mkdir -p nginx curl -fsSL https://github.com/Paca-AI/paca/releases/latest/download/gateway.conf -o nginx/gateway.conf
2. 下载环境模板
curl -fsSL https://github.com/Paca-AI/paca/releases/latest/download/.env.production.example -o .env
3. 生成安全的密码和密钥
POSTGRES_PASSWORD=$(openssl rand -hex 32) ADMIN_PASSWORD=$(openssl rand -hex 16) JWT_SECRET=$(openssl rand -hex 32) ENCRYPTION_KEY=$(openssl rand -hex 32)
可选:若你将使用 AI 智能体或外部集成,可生成 API 密钥:
AGENT_API_KEY=$(openssl rand -hex 32) INTERNAL_API_KEY=$(openssl rand -hex 32)
可选:生成 MinIO 凭证,或使用你自己的:
STORAGE_ACCESS_KEY_ID=$(openssl rand -hex 16) STORAGE_SECRET_ACCESS_KEY=$(openssl rand -hex 32)
4. 使用你的值更新 .env
编辑 .env 文件,将占位值替换为你上面生成的值。下面是必填字段:
PUBLIC_URL=http://localhost POSTGRES_PASSWORD=<use the value from step 3> ADMIN_USERNAME=admin ADMIN_PASSWORD=<use the value from step 3> JWT_SECRET=<use the value from step 3> ENCRYPTION_KEY=<use the value from step 3> STORAGE_ACCESS_KEY_ID=<use the value from step 3 or your own> STORAGE_SECRET_ACCESS_KEY=<use the value from step 3 or your own>
5. 启动服务栈
docker compose --env-file .env up -d
⚠️ 重要提示:请将生成的密码和密钥安全保存。你需要使用 ADMIN_USERNAME 和 ADMIN_PASSWORD 登录。
登录:打开 http://localhost,使用你上面设置的管理员凭据。
自定义服务栈:缩减你不需要的服务规模。
# External PostgreSQL (supply DATABASE_URL in .env) docker compose --env-file .env up -d --scale postgres=0 # AWS S3 instead of MinIO (set STORAGE_PROVIDER=s3 in .env) docker compose --env-file .env up -d --scale minio=0 # Without the AI agent (reduces resource usage) docker compose --env-file .env up -d --scale ai-agent=0
升级到新版本
在你存放 docker-compose.yml 的目录下:
docker compose pull docker compose --env-file .env up -d
数据库迁移会在 API 启动时自动运行。
选项三 — 本地开发
# Clone the repository git clone https://github.com/Paca-AI/paca.git && cd paca # Start infrastructure dependencies (PostgreSQL + Valkey) docker compose -f deploy/docker-compose.dev.yml up -d postgres valkey # Or start the full dev stack in containers docker compose -f deploy/docker-compose.dev.yml up -d
参见 docs/guides/local-development.md 了解在宿主机上运行服务以进行活跃开发的相关说明。
MCP 服务器 — 将任意 AI 智能体连接到 Paca
Paca 提供了一个 MCP(模型上下文协议)服务器,使任何兼容的 AI 智能体都能直接、结构化地访问你的工作空间——项目、任务、冲刺、文档、成员以及更多内容。无需爬取,无需拼接自定义 API。
该服务器以 @paca-ai/paca-mcp 的形式发布在 npm 上。你可以用 npx 运行它;剩下的工作由你的 MCP 客户端处理。
Claude Desktop
-
打开(或创建)Claude Desktop 配置文件:
- macOS:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
- Windows:%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
-
添加 paca 条目:
{
"mcpServers": {
"paca": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@paca-ai/paca-mcp"],
"env": {
"PACA_API_KEY": "your-api-key-here",
"PACA_API_URL": "http://localhost:8080"
}
}
}
}- Restart Claude Desktop. Claude now has access to all Paca tools and can answer requests like:
- “列出项目 X 中的所有活跃冲刺”
- “创建一个用于实现 OAuth 的任务,并将其分配给冲刺 3”
- “在任务 #42 中添加一条包含我的进度更新的评论”
其他 MCP 兼容客户端
任何支持 MCP 的客户端都可以使用。典型配置如下:
{
"name": "paca",
"command": "npx",
"args": ["-y", "@paca-ai/paca-mcp"],
"env": {
"PACA_API_KEY": "your-api-key-here",
"PACA_API_URL": "http://your-paca-instance:8080"
}
}环境变量
| 变量 | 必需 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|---|
| PACA_API_KEY | 是 | — | 来自你的 Paca 实例的 API 密钥(设置 → API 密钥) |
| PACA_API_URL | 否 | http://localhost:8080 | 你的 Paca API 的 URL |
可用工具
该服务器公开了以下类别的工具:
| 类别 | 工具 |
|---|---|
| 项目 | list_projects、get_project、create_project、update_project、delete_project |
| 任务 | list_tasks、get_task、create_task、update_task、delete_task,以及其他 |
| 冲刺 | list_sprints、create_sprint、update_sprint、complete_sprint,以及其他 |
| 文档 | list_documents、get_document、create_document、update_document、delete_document |
| 成员与角色 | list_project_members、add_project_member、list_project_roles,以及其他 |
| 任务类型与状态 | list_task_types、create_task_type、list_task_statuses,以及其他 |
| 视图与自定义字段 | list_views、create_view、list_custom_fields、create_custom_field,以及其他 |
| 附件 | list_task_attachments、get_attachment_download_url、delete_task_attachment |
| 活动与评论 | list_task_activities、add_task_comment、update_task_comment、delete_task_comment |
| 插件工具 | 已安装的插件可以在运行时注册额外的工具 |
如需完整的参考文档和高级配置(智能体模式、插件工具、程序化使用),请参见 docs/guides/mcp-server-setup.md。
Claude Code — /paca skills
如果你使用 Claude Code,可以安装 Paca 技能集,并通过自然语言斜杠命令管理整个 Paca 工作区——无需离开编辑器,也无需创建本地文件。每条命令在执行前都会先读取你的 Paca 文档,理解项目后再行动。
技能定义在 skills/ 目录中,采用 Agent Skills 格式——每个技能一个子目录,每个子目录中有一个 SKILL.md 文件,包含 YAML 前置元数据和指令。安装脚本会去除前置元数据,并将正文写入 ~/.claude/commands/,以便作为 Claude Code 的斜杠命令使用。
安装
在终端中运行以下命令一次,即可全局安装所有技能:
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Paca-AI/paca/master/scripts/install-claude-skill.sh | bash然后将 Paca MCP 服务器连接到 Claude Code:
claude mcp add paca \ --env PACA_API_KEY=<your-api-key> \ --env PACA_API_URL=<your-paca-url> \ -- npx -y @paca-ai/paca-mcp
你也可以在 Claude Code 会话中运行 /paca-setup,按照引导交互式完成设置。
可用命令
| 命令 | 功能说明 |
|---|---|
| /paca <请求> | 用自然语言处理通用任务、文档和冲刺操作 |
| /paca-epic <需求> | 将需求转化为一个史诗(epic),包含子故事和规格文档 |
| /paca-clarify <任务或文档> | 识别歧义、提出问题,并在 Paca 中更新规格说明 |
| /paca-breakdown <任务> | 将任务分解为独立、可估算的子任务 |
| /paca-sprint | 根据待办事项、容量和目标规划一个冲刺 |
| /paca-estimate <任务> | 估算故事点数,并写回任务中 |
| /paca-prioritize | 对整个待办事项进行评分并设置优先级 |
| /paca-do <任务> | 执行任务、更新其状态,并保持文档为最新 |
| /paca-test <任务> | 推导测试用例、运行测试,并将结果记录为评论 |
| /paca-doc <任务或主题> | 在 Paca Docs 中编写或更新文档 |
| /paca-setup | 交互式 MCP 连接向导 |
完整的设置选项和命令参考,请参阅 docs/guides/claude-code-skill.md。
架构
apps/web React + TanStack Start + shadcn/ui — user interface
apps/mcp @paca-ai/paca-mcp — MCP server for AI agent integration
services/api Go + Gin — core business logic and REST API
services/realtime Node.js + Socket.IO — real-time event fan-out
services/ai-agent Python + FastAPI + OpenHands SDK — AI agent orchestration
apps/e2e Playwright — end-to-end test suite
skills/ Agent Skills — /paca slash commands for Claude Code
PostgreSQL Persistent store
Valkey Cache + async event streams between services
详细信息请参阅 docs/architecture/overview.md。
“Paca”的故事
这个名字是对日语“Baka”(ばか)——“傻瓜”的一个小双关。
早期,我们开玩笑说当 AI 助手产生幻觉时它们就是“傻瓜”。而构建一个严肃的项目管理平台,作为价值数十亿美元工具的免费开源替代品,可能也显得有些“傻瓜”吧。
但Paca的构建是出于一种信念:每个团队都应该能在一个真正的Scrum团队中实现人机协作,无论身处何地——不应被某个供应商的定价模式所束缚。我们认为,为此显得有点"傻"是值得的。🦙✨
文档
| 文档 | 描述 |
|---|---|
| docs/architecture/overview.md | 高层系统架构 |
| docs/guides/getting-started.md | 快速入门(安装、Docker、本地开发) |
| docs/guides/local-development.md | 贡献者开发环境搭建 |
| docs/guides/mcp-server-setup.md | 通过MCP连接AI智能体 |
| docs/guides/claude-code-skill.md | 用于Claude Code的/paca技能——从编辑器管理Paca |
| docs/plugins/ | 插件系统:后端(WASM)和前端 |
| deploy/README.md | 完整部署参考 |
| CONTRIBUTING.md | 如何贡献 |
| SECURITY.md | 安全策略 |
Star历史
许可证
基于Apache License 2.0分发。详情见LICENSE文件。




