EverMemOS Docker 运行环境搭建指南
📋 概述
EverMemOS 是一个基于 Docker 容器化技术的一键部署系统，提供完整的依赖服务（MongoDB、Elasticsearch、Milvus、Redis）环境。
🎯 环境要求
- Docker: 20.10+
- Docker Compose: 2.20+
- 操作系统: Linux/macOS/Windows WSL2
- 内存: 至少 8GB RAM
- 磁盘空间: 至少 20GB 可用空间
🚀 快速开始
步骤 1：克隆仓库
gitclone https://github.com/EverMind-AI/EverMemOS.gitcdEverMemOS步骤 2：启动 Docker 服务
docker-composeup -d步骤 3：验证服务状态
docker-composeps预期输出：
NAME COMMAND SERVICE STATUS PORTS evermemos-mongodb "docker-entrypoint.s…" mongodb running 0.0.0.0:27017->27017/tcp evermemos-elastic "/bin/tini -- /usr/l…" elasticsearch running 0.0.0.0:19200->9200/tcp evermemos-milvus "/tini -- milvus run…" milvus running 0.0.0.0:19530->19530/tcp evermemos-redis "docker-entrypoint.s…" redis running 0.0.0.0:6379->6379/tcp步骤 4：安装 uv 包管理器
# Linux/macOScurl-LsSf https://astral.sh/uv/install.sh|sh# Windows (PowerShell)powershell -c"irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"步骤 5：安装项目依赖
uvsync步骤 6：配置环境变量
# 复制环境变量模板cpenv.template .env# 编辑配置文件（使用您喜欢的编辑器）nano.env# 或 vim、code、notepad 等⚙️ 关键配置项说明
必需配置
LLM_API_KEY
- 用途：记忆提取的 LLM API 密钥
- 支持：OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic 等
VECTORIZE_API_KEY
- 用途：向量化服务 API 密钥（DeepInfra）
- 功能：Embedding 生成和 Rerank 排序
可选配置
LOG_LEVEL: 日志级别（DEBUG/INFO/WARNING/ERROR）STORAGE_PATH: 本地存储路径CACHE_TTL: Redis 缓存过期时间
📊 服务详情
| 服务 | 主机端口 | 容器端口 | 用途 | 管理界面 |
|---|---|---|---|---|
| MongoDB | 27017 | 27017 | 主数据库，存储记忆单元和用户配置 | 无GUI |
| Elasticsearch | 19200 | 9200 | 关键词搜索引擎（BM25算法） | http://localhost:19200 |
| Milvus | 19530 | 19530 | 向量数据库，用于语义检索 | http://localhost:9091 |
| Redis | 6379 | 6379 | 缓存服务，提升系统性能 | 无GUI |
