セルフホスト

セルフホストは制御を増やしますが、プライバシーを自動保証しません。

ソフトウェアはプライベートネットワーク内で実行できます。実際の作業は、環境分離、モデル経路、認証情報、可観測性、アップグレード、責任範囲を定義することです。

直接回答はい。MonkeyCode の公開プロジェクトはプライベート展開を文書化し、コードとプロジェクトデータを組織が管理するインフラに保持できると説明しています。

重要:プラットフォームをプライベート展開しても、外部モデル呼び出し、パッケージ取得、ログ、バージョン管理の通信が自動的に私的になるわけではありません。

「ネットワーク内」にも出口はある

導入前に各矢印を洗い出します。多くのプライバシー前提は、ここで検証可能なアーキテクチャの問いに変わります。

  • 自社の管理ネットワーク · コントロールプレーン:ユーザー · プロジェクト · 要件 · タスク状態 · モデル設定。
  • 自社の管理ネットワーク · 環境ホスト:リポジトリ · ビルド · テスト · preview · 生成成果物。
  • モデル経路:外部 API、private gateway、ローカル model。
  • コードホスト:Git プロバイダー、webhook、範囲を限定した認証情報。
  • サプライチェーン:package、image、更新、installer。

最初の本番タスクまでの八つの決定

担当者がこれらの問いに答えられないなら、その展開はまだ実験であり、実験として扱うべきです。

  • 01 ワークロード分離:タスクごとにファイルシステム、プロセス、CPU、メモリ、ストレージ、ネットワークアクセスをどう分けますか?
  • 02 モデルのデータ経路:どのコードとプロンプトが、どのプロバイダーへ、どの保持条件でネットワークを出ますか?
  • 03 リポジトリアクセス:各 token は何を読み、書き、分岐し、レビューし、起動できますか?またどうローテーションしますか?
  • 04 承認済み image:runtime、証明書、package ミラー、パッチ、署名、脆弱性スキャンは誰が担当しますか?
  • 05 可観測性:どの基盤・タスク信号をログに残し、誰が読め、コードや secret が含まれ得るか?
  • 06 保持:環境、リポジトリ、ログ、プロンプト、成果物、バックアップはいつ削除されますか?
  • 07 アップグレードとロールバック:新リリースをどう段階導入し、検証し、バックアップし、タスク状態を失わず戻しますか?
  • 08 ライセンス確認:AGPL-3.0 が想定用途、改変、ネットワークアクセスにどう適用されますか?

登録ユーザーではなく並行作業で見積もる

1 件の重いビルドが、数十のアイドルアカウントより影響することがあります。並行数を決める前に、代表タスクの資源プロファイルを測定します。

  • 計画モデル:稼働中のタスク環境 × タスクあたりのピーク + 基盤オーバーヘッド + 障害余裕。
  • 継続的に追う指標:環境起動時間、CPU とメモリのピーク、ディスク増加、image 取得、リポジトリ規模、ビルド時間、成果物の保持とクリーンアップ成功率。

学べる規模で導入する

最初の目的は規模ではありません。公開文書が自分の環境に対して答えられない運用とセキュリティの前提を見つけることです。

  • ゲート 1 · 非本番ネットワーク:限られたリポジトリ、絞った token、承認済み model、低い並行数を使います。
  • ゲート 2 · 代表的なタスク:実際の依存関係、内部サービス、preview の挙動に触れるビルドとテストを実行します。
  • ゲート 3 · 障害演習:token を失効させ、ホストを停止し、ディスクを満杯にし、model 要求を中断して、クリーンアップを検証します。
  • ゲート 4 · 復元とアップグレード:広いチームを招く前に、バックアップ復元と段階的な版変更を 1 回証明します。

公開されている開始下限

二つのインフラ役割を別々に見積もる。

プロジェクトは管理コンソールと開発環境を実行するホストを区別しています。これらの数値は評価用の最小値であり、本番容量の約束ではありません。

構成要素CPUメモリストレージ
MonkeyCode コンソール2 cores4 GB40 GB
開発環境ホスト8 cores16 GB100 GB

MonkeyCode プロジェクトによる公開値。2026-08-05 に確認。並行実行、ビルド、イメージキャッシュ、リポジトリ、ログ、保持成果物の余裕を追加してください。

よくある質問

よくある質問と回答

MonkeyCode はプライベートネットワーク内に展開できますか?
はい。MonkeyCode はプライベートおよびオフライン展開に対応し、コードとプロジェクトデータをローカルで管理したい組織に適しています。
公開されている最小要件は何ですか?
README は、MonkeyCode コンソールに最低 2 CPU コア、4 GB メモリ、40 GB ストレージ、開発環境ホストに 8 CPU コア、16 GB メモリ、100 GB ストレージを推奨しています。
セルフホストの MonkeyCode に外部 AI API は必要ですか?
設定するモデル経路によります。プラットフォームをセルフホストしても、プロンプトやコードが外部のモデルプロバイダーに到達しないことを単独では保証しません。
公開された最小構成は本番に十分ですか?
それは開始下限であり、本番サイジングの保証ではありません。リポジトリ規模、並行タスク、ビルド、image キャッシュ、成果物の保持、モデル通信量が容量に影響します。

証拠に関する注記

要件とコマンドは変更されるため、実行前に公式展開文書を再確認してください。

MONKEYCODE

セルフホストは制御を増やしますが、プライバシーを自動保証しません。

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