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Paca：一款适用于人机协作的轻量级 Jira 替代方案

2026-06-14 01:50· 64天前· pikann22
AI 导读

Paca 是一款面向人类与 AI 智能体协作场景的轻量级项目管理工具，旨在替代 Jira。项目已开源并托管于 GitHub，支持团队通过直观界面协同管理任务，特别针对 AI 参与工作流进行了优化。

推荐理由

Paca 的理念值得关注——让 AI 代理以正式成员身份加入 Scrum，而非作为外部自动化，但产品成熟度有限，适合早期尝鲜者。

正文 · AI 翻译

AI 原生。免费。轻量。开源。Jira、Trello、ClickUp 和 Monday 的完全可定制替代方案。

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 给你一个待办列表。ClickUp 给你自动化功能。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 规范，并与人类实时同步调整。

Paca 的一切——其工作流、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 智能体作为一等公民的 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 供应商云（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
定制化 有限；受限于企业版 完全开放：配置 + 插件
重量 臃肿的功能堆砌 轻量核心；仅扩展你所需
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 背后的核心见解是，AI 智能体应该参与 Scrum 流程，而不仅仅是孤立地生成输出。

在 Paca 中，AI 智能体：

  • 被分配到冲刺中，并与人类队友一起出现在 Scrumban 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 规范——帮助产品负责人和业务分析师编写 Gherkin 场景
  • 为系统设计文档做出贡献——让整个团队都能看到架构
  • 探测、感知并响应涌现的复杂性，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，即复杂领域需要团队，而非流水线。

完全可定制——配置与插件

Paca 以一个小巧、专注的核心发布。其他一切均为可选。

配置驱动：工作流、状态、字段定义、看板布局、冲刺规则以及智能体行为，全部由项目级别的配置文件驱动。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。插件后端编译为 WebAssembly (WASM)（使用 Go、Rust、AssemblyScript 编写——任何支持 WASM 目标的语言均可），前端则使用标准模块包。插件在基于能力权限模型的沙盒环境中运行；它们精确声明所需的主机函数，不多不少。

plugins/
├── backend/        # WASM modules — add custom routes, logic, data models
└── frontend/       # UI modules — add custom pages, board views, widgets

直接在 Paca 界面内的插件市场中浏览和安装社区插件——无需命令行。前往设置 → 插件 → 市场，找到插件，然后点击安装。

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 围绕四个阶段组织团队协作，这四个阶段同时映射了 Scrum 和科学方法：

Plan  →  Act  →  Check  →  Adapt
  ↑                             |
  └─────────────────────────────┘
阶段 发生什么
计划 产品负责人、业务分析师和 AI 智能体协作优化待办事项列表。行为驱动开发场景和结构化领域驱动设计文档共同编写。
行动 冲刺进行中。人类和 AI 智能体从看板中拉取任务，执行并发布更新。
检查 质量保证智能体运行自动化验证。人类审查 AI 输出。看板反映真实情况。
适应 来自冲刺的数据为下一个循环提供信息。团队——包括人类和 AI——共同进行回顾。

v0.10.0 版本新特性

  • ACP 智能体支持——连接任何遵循智能体客户端协议的编码命令行界面作为 Paca AI 智能体：Claude Code、Codex、Gemini CLI 或自定义 ACP 服务器。一个轻量级的本地桥接器（paca-acp-bridge）从你的项目源代码目录运行，并通过经过身份验证的 WebSocket 将会话流式传回 Paca——代码不会被克隆到云端沙盒中，智能体使用你本地的认证信息、git/gh 凭证以及你已为该命令行界面设置好的任何 MCP 服务器或技能。设置方法请参见 apps/acp-bridge/README.md。

v0.9.0 版本新特性

  • 自动化工作流——在画布上构建可视化、状态驱动的自动化：定义节点和边，使任务在状态流转时自动分配或重新分配，并支持与门（AND-join）来设置等待多个前置任务完成的关卡。AI 智能体也可以通过专用的 MCP 工具创建和编辑工作流。

v0.4.0 版本新特性

  • 应用内 AI 聊天——在项目层面与 AI 智能体聊天，以规划工作、创建或更新史诗、故事、任务和文档——全程使用自然语言，无需离开 Paca
  • 活动差异对比与回滚——活动面板中的每个字段变更现在都会显示变更前后的差异；一键即可将变更回滚到之前的值

核心功能

  • 统一看板（Scrumban Board）——人类和 AI 智能体共享同一个实时看板；无需单独的“AI 工作区”
  • 应用内 AI 聊天——在项目层面与 AI 智能体聊天，使用自然语言规划工作、创建或更新史诗、故事、任务和文档
  • 活动差异对比与回滚——在活动面板中查看每个字段变更的可视化差异，并一键回滚任何变更
  • 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 智能体始终掌握上下文信息
  • 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——为 Claude Code 提供的 `/paca` 斜杠命令；无需离开编辑器即可使用自然语言管理任务、文档和冲刺
  • 实时更新——通过 Socket.IO 交付；每个人都能即时看到变更
  • 基于 OpenHands 的智能体——AI 智能体在 OpenHands SDK 上运行；每个智能体在其独立的隔离沙箱容器中执行，因此永远不会触及宿主环境
  • WASM 插件沙箱——安全地扩展 Paca；插件无法超出其声明的权限范围
  • 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——核心功能精简，无功能臃肿；只添加你的团队实际需要的功能

快速开始

选项一——交互式安装脚本（推荐用于生产环境）

可在任何安装了 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您完成配置，并启动完整堆栈。完成后，打开 http://your-server-ip 即可访问。

选项 2 — Docker Compose（手动）

1. 创建一个目录并下载 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 caddy
curl -fsSL https://github.com/Paca-AI/paca/releases/latest/download/Caddyfile -o caddy/Caddyfile

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：如果您将使用 AI 智能体或外部集成，请生成 API 密钥：

AGENT_API_KEY=$(openssl rand -hex 32)
INTERNAL_API_KEY=$(openssl rand -hex 32)

可选：生成 MinIO 凭证或使用您自己的凭证：

STORAGE_ACCESS_KEY_ID=$(openssl rand -hex 16)
STORAGE_SECRET_ACCESS_KEY=$(openssl rand -hex 32)

4. 使用您的值更新 .env 文件

编辑 .env 文件，将占位符值替换为您上面生成的值。以下是必填字段：

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. 启动堆栈

docker compose --env-file .env up -d

⚠️ 重要提示：请安全保存您生成的密码和密钥。您将需要 ADMIN_USERNAME 和 ADMIN_PASSWORD 来登录。

登录：打开 http://localhost 并使用您上面设置的管理员凭证。

自定义堆栈：缩减您不需要的服务规模。

# 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

在存放 docker-compose.yml 和 .env 文件的目录中，运行每个版本发布的升级脚本——它会刷新 docker-compose.yml 和 Caddyfile（含备份）并重启堆栈：

curl -fsSL https://github.com/Paca-AI/paca/releases/latest/download/upgrade.sh -o upgrade.sh
bash upgrade.sh

数据库迁移会在 API 启动时自动运行。请参阅 deploy/README.md 了解如何固定特定版本或传递 --scale 标志。

选项 3 — 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

请参阅 docs/guides/local-development.md，了解如何在主机上运行服务以进行活跃开发。

MCP 服务器 — 将任意 AI 智能体连接到 Paca

Paca 附带一个 MCP（模型上下文协议）服务器，可为任何兼容的 AI 智能体提供对您工作区的直接、结构化访问——包括项目、任务、冲刺、文档、成员等。无需抓取，无需连接自定义 API。

该服务器以 @paca-ai/paca-mcp 的形式发布在 npm 上。您使用 npx 运行它；其余工作由您的 MCP 客户端处理。

Claude Desktop

  1. 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

  2. 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"
      }
    }
  }
}
  1. Restart Claude Desktop. Claude now has access to all Paca tools and can answer requests like:
    • "列出项目 X 中所有活跃的冲刺"
    • "创建一个实现 OAuth 的任务并将其分配给冲刺 3"
    • "向任务 #42 添加一条评论，说明我的进度更新"

其他 MCP 兼容客户端

任何支持 MCP 的客户端均可使用。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 是否必需 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

该服务器提供以下类别的工具：

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，以及更多
冲刺 list_sprints、create_sprint、update_sprint、complete_sprint，以及更多
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，以及更多
任务类型与状态 list_task_types、create_task_type、list_task_statuses，以及更多
视图与自定义字段 list_views、create_view、list_custom_fields、create_custom_field，以及更多
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、编程式使用），请参阅 docs/guides/mcp-server-setup.md。

Claude Code — /paca 技能

如果你使用 Claude Code，可以安装 Paca 技能包，并通过自然语言的斜杠命令管理整个 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 文档以了解项目背景。

技能定义在 skills/ 目录中，采用智能体技能格式——每个技能一个子目录，每个子目录内有一个 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/，供 Claude Code 作为斜杠命令使用。

安装

在终端中运行一次以下命令，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，以获取引导式的交互教程。

可用命令

命令 功能说明
/paca <请求> 用通俗英语执行常规的任务、文档和冲刺操作
/paca-epic <需求> 将需求转化为一个史诗级任务，包含子故事和一份规格说明文档
/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> 将一个任务分解为独立、可估算的子任务
/paca-sprint 根据待办事项列表的容量和目标规划冲刺
/paca-estimate <任务> 估算故事点并将其写回任务中
/paca-prioritize 对整个待办事项列表进行评分并设定优先级
/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，运行它们，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

有关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

详情请参阅 docs/architecture/overview.md。

“Paca”的故事

这个名字是对日语单词“Baka”（ばか）——“傻瓜”——的一个小小的双关。

在早期，当我们的 AI 助手产生模型幻觉时，我们会开玩笑地称它们为“傻瓜”。而将一个严肃的项目管理平台构建为价值数十亿美元工具的免费、开源替代品，这件事本身可能也显得有些傻。

但 Paca 是出于信念而构建的：在真实的 Scrum 团队中，人机协作应该对每个地方的每个团队都触手可及——而不是被锁定在某个供应商的定价模式之后。我们认为，为此而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 贡献者开发环境设置
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——从你的编辑器中管理 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

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许可证

根据 Apache License 2.0 分发。详情请参阅 LICENSE。

智能体MCP/工具产品更新开源生态

来源：Hacker News 热门（buzzing.cc 中文翻译） · github.com

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Paca：一款适用于人机协作的轻量级 Jira 替代方案

Hacker News 热门（buzzing.cc 中文翻译）·2026-06-14 01:50·64天前·pikann22
AI 导读

Paca 是一款面向人类与 AI 智能体协作场景的轻量级项目管理工具，旨在替代 Jira。项目已开源并托管于 GitHub，支持团队通过直观界面协同管理任务，特别针对 AI 参与工作流进行了优化。

正文 · AI 翻译

AI 原生。免费。轻量。开源。Jira、Trello、ClickUp 和 Monday 的完全可定制替代方案。

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 给你一个待办列表。ClickUp 给你自动化功能。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 规范，并与人类实时同步调整。

Paca 的一切——其工作流、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 智能体作为一等公民的 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 供应商云（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
定制化 有限；受限于企业版 完全开放：配置 + 插件
重量 臃肿的功能堆砌 轻量核心；仅扩展你所需
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 背后的核心见解是，AI 智能体应该参与 Scrum 流程，而不仅仅是孤立地生成输出。

在 Paca 中，AI 智能体：

  • 被分配到冲刺中，并与人类队友一起出现在 Scrumban 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 规范——帮助产品负责人和业务分析师编写 Gherkin 场景
  • 为系统设计文档做出贡献——让整个团队都能看到架构
  • 探测、感知并响应涌现的复杂性，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，即复杂领域需要团队，而非流水线。

完全可定制——配置与插件

Paca 以一个小巧、专注的核心发布。其他一切均为可选。

配置驱动：工作流、状态、字段定义、看板布局、冲刺规则以及智能体行为，全部由项目级别的配置文件驱动。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。插件后端编译为 WebAssembly (WASM)（使用 Go、Rust、AssemblyScript 编写——任何支持 WASM 目标的语言均可），前端则使用标准模块包。插件在基于能力权限模型的沙盒环境中运行；它们精确声明所需的主机函数，不多不少。

plugins/
├── backend/        # WASM modules — add custom routes, logic, data models
└── frontend/       # UI modules — add custom pages, board views, widgets

直接在 Paca 界面内的插件市场中浏览和安装社区插件——无需命令行。前往设置 → 插件 → 市场，找到插件，然后点击安装。

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 围绕四个阶段组织团队协作，这四个阶段同时映射了 Scrum 和科学方法：

Plan  →  Act  →  Check  →  Adapt
  ↑                             |
  └─────────────────────────────┘
阶段 发生什么
计划 产品负责人、业务分析师和 AI 智能体协作优化待办事项列表。行为驱动开发场景和结构化领域驱动设计文档共同编写。
行动 冲刺进行中。人类和 AI 智能体从看板中拉取任务，执行并发布更新。
检查 质量保证智能体运行自动化验证。人类审查 AI 输出。看板反映真实情况。
适应 来自冲刺的数据为下一个循环提供信息。团队——包括人类和 AI——共同进行回顾。

v0.10.0 版本新特性

  • ACP 智能体支持——连接任何遵循智能体客户端协议的编码命令行界面作为 Paca AI 智能体：Claude Code、Codex、Gemini CLI 或自定义 ACP 服务器。一个轻量级的本地桥接器（paca-acp-bridge）从你的项目源代码目录运行，并通过经过身份验证的 WebSocket 将会话流式传回 Paca——代码不会被克隆到云端沙盒中，智能体使用你本地的认证信息、git/gh 凭证以及你已为该命令行界面设置好的任何 MCP 服务器或技能。设置方法请参见 apps/acp-bridge/README.md。

v0.9.0 版本新特性

  • 自动化工作流——在画布上构建可视化、状态驱动的自动化：定义节点和边，使任务在状态流转时自动分配或重新分配，并支持与门（AND-join）来设置等待多个前置任务完成的关卡。AI 智能体也可以通过专用的 MCP 工具创建和编辑工作流。

v0.4.0 版本新特性

  • 应用内 AI 聊天——在项目层面与 AI 智能体聊天，以规划工作、创建或更新史诗、故事、任务和文档——全程使用自然语言，无需离开 Paca
  • 活动差异对比与回滚——活动面板中的每个字段变更现在都会显示变更前后的差异；一键即可将变更回滚到之前的值

核心功能

  • 统一看板（Scrumban Board）——人类和 AI 智能体共享同一个实时看板；无需单独的“AI 工作区”
  • 应用内 AI 聊天——在项目层面与 AI 智能体聊天，使用自然语言规划工作、创建或更新史诗、故事、任务和文档
  • 活动差异对比与回滚——在活动面板中查看每个字段变更的可视化差异，并一键回滚任何变更
  • 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 智能体始终掌握上下文信息
  • 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——为 Claude Code 提供的 `/paca` 斜杠命令；无需离开编辑器即可使用自然语言管理任务、文档和冲刺
  • 实时更新——通过 Socket.IO 交付；每个人都能即时看到变更
  • 基于 OpenHands 的智能体——AI 智能体在 OpenHands SDK 上运行；每个智能体在其独立的隔离沙箱容器中执行，因此永远不会触及宿主环境
  • WASM 插件沙箱——安全地扩展 Paca；插件无法超出其声明的权限范围
  • 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——核心功能精简，无功能臃肿；只添加你的团队实际需要的功能

快速开始

选项一——交互式安装脚本（推荐用于生产环境）

可在任何安装了 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您完成配置，并启动完整堆栈。完成后，打开 http://your-server-ip 即可访问。

选项 2 — Docker Compose（手动）

1. 创建一个目录并下载 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 caddy
curl -fsSL https://github.com/Paca-AI/paca/releases/latest/download/Caddyfile -o caddy/Caddyfile

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：如果您将使用 AI 智能体或外部集成，请生成 API 密钥：

AGENT_API_KEY=$(openssl rand -hex 32)
INTERNAL_API_KEY=$(openssl rand -hex 32)

可选：生成 MinIO 凭证或使用您自己的凭证：

STORAGE_ACCESS_KEY_ID=$(openssl rand -hex 16)
STORAGE_SECRET_ACCESS_KEY=$(openssl rand -hex 32)

4. 使用您的值更新 .env 文件

编辑 .env 文件，将占位符值替换为您上面生成的值。以下是必填字段：

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. 启动堆栈

docker compose --env-file .env up -d

⚠️ 重要提示：请安全保存您生成的密码和密钥。您将需要 ADMIN_USERNAME 和 ADMIN_PASSWORD 来登录。

登录：打开 http://localhost 并使用您上面设置的管理员凭证。

自定义堆栈：缩减您不需要的服务规模。

# 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

在存放 docker-compose.yml 和 .env 文件的目录中，运行每个版本发布的升级脚本——它会刷新 docker-compose.yml 和 Caddyfile（含备份）并重启堆栈：

curl -fsSL https://github.com/Paca-AI/paca/releases/latest/download/upgrade.sh -o upgrade.sh
bash upgrade.sh

数据库迁移会在 API 启动时自动运行。请参阅 deploy/README.md 了解如何固定特定版本或传递 --scale 标志。

选项 3 — 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

请参阅 docs/guides/local-development.md，了解如何在主机上运行服务以进行活跃开发。

MCP 服务器 — 将任意 AI 智能体连接到 Paca

Paca 附带一个 MCP（模型上下文协议）服务器，可为任何兼容的 AI 智能体提供对您工作区的直接、结构化访问——包括项目、任务、冲刺、文档、成员等。无需抓取，无需连接自定义 API。

该服务器以 @paca-ai/paca-mcp 的形式发布在 npm 上。您使用 npx 运行它；其余工作由您的 MCP 客户端处理。

Claude Desktop

  1. 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

  2. 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"
      }
    }
  }
}
  1. Restart Claude Desktop. Claude now has access to all Paca tools and can answer requests like:
    • "列出项目 X 中所有活跃的冲刺"
    • "创建一个实现 OAuth 的任务并将其分配给冲刺 3"
    • "向任务 #42 添加一条评论，说明我的进度更新"

其他 MCP 兼容客户端

任何支持 MCP 的客户端均可使用。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 是否必需 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

该服务器提供以下类别的工具：

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，以及更多
冲刺 list_sprints、create_sprint、update_sprint、complete_sprint，以及更多
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，以及更多
任务类型与状态 list_task_types、create_task_type、list_task_statuses，以及更多
视图与自定义字段 list_views、create_view、list_custom_fields、create_custom_field，以及更多
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、编程式使用），请参阅 docs/guides/mcp-server-setup.md。

Claude Code — /paca 技能

如果你使用 Claude Code，可以安装 Paca 技能包，并通过自然语言的斜杠命令管理整个 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 文档以了解项目背景。

技能定义在 skills/ 目录中，采用智能体技能格式——每个技能一个子目录，每个子目录内有一个 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/，供 Claude Code 作为斜杠命令使用。

安装

在终端中运行一次以下命令，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，以获取引导式的交互教程。

可用命令

命令 功能说明
/paca <请求> 用通俗英语执行常规的任务、文档和冲刺操作
/paca-epic <需求> 将需求转化为一个史诗级任务，包含子故事和一份规格说明文档
/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> 将一个任务分解为独立、可估算的子任务
/paca-sprint 根据待办事项列表的容量和目标规划冲刺
/paca-estimate <任务> 估算故事点并将其写回任务中
/paca-prioritize 对整个待办事项列表进行评分并设定优先级
/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，运行它们，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

有关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

详情请参阅 docs/architecture/overview.md。

“Paca”的故事

这个名字是对日语单词“Baka”（ばか）——“傻瓜”——的一个小小的双关。

在早期，当我们的 AI 助手产生模型幻觉时，我们会开玩笑地称它们为“傻瓜”。而将一个严肃的项目管理平台构建为价值数十亿美元工具的免费、开源替代品，这件事本身可能也显得有些傻。

但 Paca 是出于信念而构建的：在真实的 Scrum 团队中，人机协作应该对每个地方的每个团队都触手可及——而不是被锁定在某个供应商的定价模式之后。我们认为，为此而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 贡献者开发环境设置
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——从你的编辑器中管理 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

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许可证

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