Requisitos previos
- Docker (recomendado) o Java 25+. En hosts x86-64, la imagen de EDDI requiere una CPU x86-64-v3 (Intel Haswell, AMD Excavator o posterior)
- Una clave de API de proveedor LLM (OpenAI, Anthropic, Google Gemini o una instancia local de Ollama)
1. Instalar e iniciar EDDI
La forma más rápida de ejecutar EDDI es el instalador de un solo comando. Configura EDDI + tu base de datos preferida mediante Docker Compose, genera una clave de cifrado del vault y te guía a través de la configuración:
Linux / macOS / WSL2:
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/labsai/EDDI/main/install.sh | bash Windows (PowerShell):
Invoke-WebRequest -Uri "https://raw.githubusercontent.com/labsai/EDDI/main/install.ps1" -OutFile "install.ps1"
Unblock-File .\install.ps1
.\install.ps1 Si prefieres control manual, clona el repositorio y utiliza Docker Compose directamente:
git clone https://github.com/labsai/EDDI.git
cd EDDI
docker compose up ¿Quieres un modelo local? Añade el overlay de Ollama y los nuevos agentes empezarán con la URL base de Ollama ya rellenada:
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.ollama.yml up -d EDDI estará disponible en http://localhost:7070.
2. Conéctese vía MCP
Conecte su asistente de IA a las 84 herramientas MCP de EDDI. La configuración depende del soporte de transporte de su cliente:
Los clientes con soporte nativo de Streamable HTTP (Cursor, VS Code, Windsurf, Antigravity y otros plugins de IDE) se conectan directamente, sin puente necesario:
{
"mcpServers": {
"eddi": {
"url": "http://localhost:7070/mcp"
}
}
} Claude Desktop solo admite transporte stdio. Use mcp-remote para conectar stdio↔HTTP. Requiere Node.js 18+.
{
"mcpServers": {
"eddi": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-remote", "http://localhost:7070/mcp"]
}
}
} 💡 Windows: Si npx no está en su PATH, use "command": "cmd", "args": ["/c", "npx", "-y", "mcp-remote", "http://localhost:7070/mcp"] en su lugar.
Ahora puede interactuar con las 84 herramientas MCP de EDDI directamente desde su asistente de IA.
📖 Consulte la documentación del servidor MCP para la referencia completa de herramientas y configuración avanzada.
3. Almacene su clave API
Antes de crear un agente, almacene de forma segura la clave API de su proveedor LLM en el Secrets Vault de EDDI (cifrado AES-256-GCM):
curl -X PUT http://localhost:7070/secretstore/secrets/default/my-anthropic-key \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"value": "sk-ant-your-actual-key", "description": "Anthropic API key"}' Abra la interfaz del Manager en http://localhost:7070, navegue a Secrets Vault y añada un nuevo secreto con el nombre de clave my-anthropic-key.
💡 Consejo: La sintaxis ${vault:my-anthropic-key} hace referencia al Secrets Vault integrado de EDDI. La clave maestra del vault se genera automáticamente por el instalador. Para pruebas rápidas, también puede pasar claves API directamente: apiKey: "sk-ant-...".
4. Cree su primer agente
Use setup_agent para crear un agente completamente funcional en una sola llamada, vía MCP o REST API:
setup_agent(
agentName: "My first agent",
systemPrompt: "You are a helpful assistant that answers questions clearly.",
provider: "anthropic",
model: "claude-sonnet-4-6",
apiKey: "${vault:my-anthropic-key}"
) curl -X POST http://localhost:7070/administration/agents/setup \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"agentName": "My first agent",
"systemPrompt": "You are a helpful assistant that answers questions clearly.",
"provider": "anthropic",
"model": "claude-sonnet-4-6",
"apiKey": "${vault:my-anthropic-key}"
}' Esto crea las reglas, la configuración LLM, el flujo de trabajo, el agente y lo despliega, todo en un solo paso.
¿Prefiere una conversación o un formulario? Una instalación nueva empieza sin agentes desplegados. Abra el Platform Operator en http://localhost:7070/manage/operator y describa el agente que desea, con cada cambio a la espera de su aprobación, o complete el asistente de agentes en http://localhost:7070/manage/agents/wizard.
5. Converse con su agente
chat_with_agent(agentId: "<your-agent-id>", message: "Hello! What can you do?") # Start a conversation and send a message
curl -X POST http://localhost:7070/agents/<your-agent-id>/start \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"input": "Hello! What can you do?"}' 6. Abra la interfaz de gestión
Navegue a http://localhost:7070 para gestionar visualmente sus agentes, flujos de trabajo y conversaciones con el EDDI Manager.
Opciones del Instalador
El script de instalación admite flags para configuraciones automatizadas y personalizadas:
--defaults: Todos los valores predeterminados, sin preguntas--db=postgres: Usar PostgreSQL en lugar de MongoDB--with-auth: Habilitar autenticación Keycloak--with-monitoring: Añadir monitoreo con Prometheus y Grafana--full: Todo habilitado (base de datos + auth + monitoreo)--eddi-version=6.4.0: Fijar una versión específica de EDDI--local: Construir imagen Docker desde fuente local (para contribuidores)
Actualizar EDDI
El instalador crea un wrapper CLI eddi. Para obtener la última imagen y reiniciar:
eddi update Si el CLI no está disponible, ejecute desde su directorio de instalación (~/.eddi):
cd ~/.eddi
docker compose --env-file .env -f docker-compose.yml pull
docker compose --env-file .env -f docker-compose.yml up -d Despliegue en Kubernetes
Despliegue en Kubernetes con un solo comando:
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/labsai/EDDI/main/k8s/quickstart.yaml También hay disponibles overlays de Kustomize y el Helm chart (2.0.0) para MongoDB, PostgreSQL, auth, monitoreo y endurecimiento de producción (HPA, PDB, NetworkPolicy). Consulte la Guía de Kubernetes.