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首次运行设置

打开 /setup,配置模型端点,初始化启动记忆,并重启已连接的运行时。

服务器启动后,在 Lore Web 服务器上打开 /setup

Web Console 是 Lore 的浏览器管理界面,地址为 http://127.0.0.1:18901/setup 是其中的首次配置页面。

开始前准备

你需要一个 OpenAI 兼容的 API key 用于 embedding。任何暴露 /v1/embeddings 端点的服务都可以:OpenAI、DeepSeek、本地 Ollama 实例或自建 embedding 服务。你还需要一个聊天模型 API key 用于 View LLM(生成可搜索记忆视图和 Dream 建议)。

如果你只有一个同时支持 embedding 和聊天的 key,可以在 /setup 的两个字段中复用。

设置流程

设置流程会把运行时设置写入 app_settings 表。它不是在编辑服务器 .env 文件。

  1. 打开 http://127.0.0.1:18901/setup 或你的服务器 URL。
  2. 配置 embedding provider。Lore 使用 embedding 做语义检索和生成记忆视图。
  3. 配置 View LLM provider。Lore 使用它从记忆内容生成可搜索视图,例如 gist 和 question;Dream 也依赖它。
  4. 审阅启动记忆默认值。固定启动基线包含全局 Agent 规则、soul/style 上下文、用户偏好,以及当前客户端专属 Agent 规则。
  5. 保存设置,然后重启已连接的 Agent 运行时,让 hooks 和 MCP 客户端重新加载服务器配置。

如果服务器使用 API_TOKEN,浏览器和 API 客户端都必须认证。Agent 客户端也需要在 MCP 或插件配置中使用同一个 token。

不要因为 Web Console 能打开就跳过设置。服务器可能已经在线,但 embedding、View LLM、缓存、备份或召回设置仍未完成。

快速安装使用安装器通过 Docker 启动 Lore,或把客户端连接到已有的 Lore 服务器。手动配置不使用安装脚本时,手动配置 Lore 服务器和 Agent 集成。使用自己的 PostgreSQL让 Lore 连接已有 PostgreSQL 实例,并配置 pgvector 与可选中文全文搜索扩展。关键设置配置日常运行需要的服务器认证、Embedding、View LLM、Redis 缓存和备份默认值。