InsForge 把資料庫、認證、儲存、模型閘道、Edge Functions 與部署整合成一套 AI coding agent 可直接操作的後端。Agent 透過 MCP server 或 CLI 讀取後端狀態與結構、建表、跑 migration、部署函式、配置 OAuth,自己擔任後端工程師完成全端應用。本手冊涵蓋自架安裝、八大服務、MCP 連線設定與一段完整建置範例。
InsForge 自我定義為「the all-in-one, open-source backend platform for agentic coding」——給 agentic coding 用的開源整合後端平台。它解決的問題很具體:AI coding agent 已能寫前端,但要做出可上線的全端應用,還缺資料庫、認證、檔案儲存、伺服器函式與部署這些後端零件。InsForge 把這些整合成 agent 能直接呼叫的介面,讓 AI 自己擔任後端工程師。
與傳統 BaaS 的差別在介面對象。Supabase、Firebase 的主要使用者是人,操作靠 Dashboard 與 SDK。InsForge 的主要使用者是 AI agent:它透過 MCP server 或 CLI 取得 live schema、logs 與 project context,直接建表、跑 migration、部署 Edge Function、開 storage bucket、配置 OAuth provider。Agent 不只「寫呼叫後端的程式碼」,而是「配置後端本身」。
技術上,InsForge 是 TypeScript 為主(約 92%)的 monorepo,以 Docker Compose 自架,底層用 PostgreSQL 當資料庫、Deno 跑 Edge Functions、Turbo 管理 build。除了開源自架版,官方另提供雲端託管(insforge.dev)。授權為 Apache 2.0。
fetch-docs 工具讀取官方指引,之後所有後端操作都由 agent 依當前 schema 與狀態自行決定。
自架版只需要兩個前置條件:Docker 與 Node.js。clone repo、複製環境變數、用 production compose 檔啟動,後端就跑起來了。
啟動後開 http://localhost:7130 進 Dashboard,並連上 InsForge MCP Server。連線完成後,在你的 AI agent(Claude Code、Cursor 等)對話框貼這句,讓 agent 自己讀官方指引、開始接管後端:
若用官方雲端託管(insforge.dev),不必跑 Docker。CLI 版以一行登入建立環境連結,且不依賴 MCP,任何終端機環境都能用:
.env 並改掉連接埠(如 POSTGRES_PORT=5442、APP_PORT=7230、DENO_PORT=7233),再用 --env-file 搭配 -p 各自啟動即可。
InsForge 把一個全端應用會用到的後端能力整合在同一平台,agent 可依需要逐項配置。以下是官方列出的服務。除了 Compute 標註為私有預覽(private preview),其餘皆為一般可用。
agent 操作 InsForge 有兩條路。MCP server 走的是工具呼叫,能給 agent live schema、logs 與 project context;CLI 走終端機登入,不依賴 MCP,任何環境都能用。自架版兩者皆可,CLI + Skills 目前為雲端限定。
| 面向 | MCP Server | CLI + Skills |
|---|---|---|
| 連線方式 | 編輯器 MCP client 連到 server | npx @insforge/cli login |
| agent 取得的內容 | live schema、logs、project context | 終端環境連結,呼叫 skills |
| 是否依賴 MCP | 是 | 否,任何終端皆可 |
| 可用環境 | 自架 + 雲端 | 雲端限定 |
以下設定要點整理自 InsForge 官方 README 與文件。重點是讓 agent 先讀對指引、用對連線模式,再開始建後端;細節以 docs.insforge.dev 為準。
連上 MCP 後,先讓 agent 呼叫 fetch-docs 工具讀官方指引,再做任何後端操作。官方建議的開場白就是「call InsForge MCP's fetch-docs tool to learn about InsForge instructions」。
完整平台文件另有彙整版 https://docs.insforge.dev/llms.txt,專供模型讀取。把它餵給 agent,比逐頁爬文件更省 token、也更完整。
Dashboard 預設開在 http://localhost:7130。若埠衝突或要跑多專案,改 .env 裡的 APP_PORT、POSTGRES_PORT、DENO_PORT 等變數再啟動。
同機跑多個後端時,各專案複製獨立的 .env.projectN 並指定不同埠,再以 docker compose --env-file .env.project1 -p project1 up -d 分別啟動,容器與資料互不干擾。
雲端版用 npx @insforge/cli login 即可建立環境連結,不必跑 Docker,也不依賴 MCP。適合在 CI 或不便起容器的終端環境快速接上。
資料庫支援 pgvector,要做 RAG 或語意搜尋不必另接向量資料庫,在同一個 PostgreSQL 建向量欄位即可,搭配 Model Gateway 產生 embedding。
來源 · 官方文件 · Database
以下是一段示意對話:你要做一個有登入、貼文與圖片上傳的應用。InsForge 後端已用 Docker 起好、MCP 也接上。看 agent 怎麼先 fetch-docs 讀指引,再建表、配認證、開 storage bucket、部署 Edge Function,把後端一步步配置完成。流程依官方文件示意,實際輸出依你的 agent 與專案而定。
關鍵不在 agent「會寫呼叫後端的程式碼」,而在它能配置後端本身。透過 MCP 工具,agent 直接跑 migration、開認證、建 bucket、部署函式,並能讀回 live schema 與 logs 確認結果。後端不再是人在 Dashboard 手動點出來的,而是 agent 依需求生出來的。
對開發者而言,這把全端開發收斂成一件事:把意圖講清楚。資料庫、認證、儲存、模型閘道、Edge Functions 都在同一平台,省去逐項串接不同 SaaS 的整合成本。
npx @insforge/cli login 接入較省事。
POSTGRES_PORT、APP_PORT、DENO_PORT 等變數會直接埠衝突啟動失敗。複製獨立 .env 並逐一指定。
fetch-docs 放第一步是有原因的。
後端起好、agent 接上之後,下一步是把它接進真實專案並擴充能力。以下方向皆對應官方提供的功能。
1. 選好前端框架再接後端。InsForge 支援 Next.js、React、Vue、Nuxt、Svelte。先決定前端,再讓 agent 依框架慣例串接認證與資料層。
2. 用 Edge Functions 放後端邏輯。需要伺服器端運算(webhook、第三方串接、AI 後處理)時,讓 agent 部署 Deno Edge Function,而非把邏輯塞進前端。
3. 用 Model Gateway 統一接 LLM。應用要呼叫 LLM 時走 Model Gateway 的 OpenAI 相容介面,日後換 provider 不必改應用端程式碼。
4. Realtime 做即時更新。需要多端同步、即時通知或協作功能時,用內建的資料庫變更訂閱與 pub/sub,而非自行架 WebSocket 層。
5. 用 Sites 一處交付前後端。前端站台可直接部署並連回同平台後端,省去額外的 hosting 與環境串接。要 scale 長時服務再評估 Compute(private preview)。
① docs.insforge.dev/introduction——平台總覽、八大服務與連線模式。
② docs.insforge.dev/llms.txt——給 agent 讀的完整文件彙整版。
③ github.com/InsForge/insforge——原始碼、自架設定與 Docker Compose 檔。