团队想统一管住 AI 编程入口时，MonkeyCode 这类自建平台的价值才显出来：模型和账号收在服务端，开发者用各自的编辑器接入，补全与对话走同一套配置。它部署在一台 Linux 服务器上，但使用面覆盖整个团队——Web 管理端管模型和成员，VS Code 客户端管日常编码。这篇按部署、配模型、接编辑器、验证链路的顺序走一遍，顺带说说两个容易忽略的安全点。
环境与安装
门槛不高：x86_64 的 Linux，Docker 20.10.14 与 Compose 2.0.0 以上，最低 1 核 2GB 内存 5GB 磁盘，推荐给到 4GB 内存。root 用户跑一键安装脚本，端口自定义（示例用 9999），装完控制台直接吐出访问地址和初始账号。
两个安装期的典型问题提前打个招呼。一是端口冲突：9999 被占时安装脚本报错退出，ss -tlnp | grep 9999 先查占用再换口。二是拉镜像超时：国内网络环境建议先配好镜像加速，装到一半断网重跑脚本即可，数据卷会复用。
模型配置的关键动作
装完的服务只是个壳，必须配两类模型才能用：对话模型负责聊天与代码生成，补全模型负责编辑器里的行内建议。在模型管理里分别添加，填第三方平台的 API Key 后点"获取模型列表"拉取可用型号再选定。
这一步最常见的失败是 Key 有权限但列表拉取为空——多数是 Key 绑定的模型清单与所选供应商不匹配，或网络出不去。先在服务器上 curl 一次该供应商的模型列表接口确认连通性，再回后台排查配置。另一个原则：对话和补全可以用不同档位的模型，补全要求低延迟，选小模型反而体验更好。
成员接入与编辑器验证
服务端在成员管理里创建或邀请账号，开发者注册后下载对应的 VS Code 客户端插件，本地安装后登录即接上。同一个平台可以挂整个团队，比每人自己折腾一套 AI 环境好管理得多——模型换了、配额调了，全员即时生效。
链路验证别停在"插件图标亮了"。实际建一个小项目让 AI 生成完整功能（比如一个可运行的五子棋页面），能跑通"需求描述、生成代码、修改报错、再次生成"的完整循环，才算编辑器到服务端的通道真正可用。只测对话不出代码，补全模型的问题会被掩盖。
两个安全提醒
第一是代码出域。平台本身自建，但对话和补全模型如果配的是第三方云 API，代码片段照样要离开你的服务器。涉及核心业务代码的团队，把模型接到私有化部署的推理服务上，或者至少在制度里写明哪些仓库禁止走 AI 补全。
第二是公网暴露。跨网络访问管理端要过内网穿透或反向代理，但管理端掌握着全部账号和 Key 配置，暴露面必须收敛：穿透隧道叠加访问认证、管理端独立域名加白名单、普通开发者只给使用入口不给管理地址。服务端统一管理是优势，前提是这扇门只对你自己开。
按这个顺序走完：装好、配通、接上、验证过、锁紧了，一套团队级 AI 编程基础设施就算落地了。
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