功能特性

功能	描述
可视化流水线构建器	在 VS Code 中拖拽、连接和配置节点——无需样板代码。实时可观测性可跟踪 Token 使用量、LLM 调用、延迟和执行情况。流水线为可移植的 JSON——可版本控制、可共享，且可在任何地方运行。
高性能 C++ 运行时	原生多线程，专为 AI 和数据工作负载的吞吐量需求而构建。无瓶颈，生产规模下无需妥协。
50+ 流水线节点	13 个 LLM 提供商、8 个向量数据库、OCR、NER、PII 脱敏、分块策略、嵌入模型等。所有节点均支持 Python 扩展——构建并发布您自己的节点。
多智能体工作流	内置 CrewAI 和 LangChain 支持。串联智能体，在流水线运行间共享内存，并大规模管理多步推理。
编码智能体就绪	RocketRide 可自动检测您的编码智能体——Claude、Cursor 等。通过自然语言构建、修改和部署流水线。
TypeScript、Python 和 MCP SDK	将流水线集成到原生应用中，将其作为 AI 助手的可调用工具公开，或将程序化工作流构建到您现有的代码库中。
零依赖烦恼	Python 环境、C++ 工具链、Java/Tika 以及所有节点依赖项均自动管理。克隆、构建、运行——无需手动设置。
一键部署	在 Docker、本地或 RocketRide Cloud（即将推出）上运行。从第一天起就具备生产就绪架构——而非从演示版改造而来。

快速入门

安装 IDE 扩展。在扩展市场中搜索 RocketRide：
未找到您的 IDE？提交 Issue · 直接下载
在 IDE 中点击 RocketRide 扩展。
部署服务器——系统会提示您如何运行服务器。选择适合您设置的选项：
- 本地（推荐） - 这会将服务器直接拉取到您的 IDE 中，无需任何额外设置。
- 本地部署 (On-Premises) - 在您自己的硬件上运行服务器，以实现完全控制和数据驻留。拉取镜像并部署到 Docker，或克隆此仓库并从源码构建。

您可以通过按下源节点上的 ▶ 按钮或直接从 Connection Manager 运行流水线。
在您自己的基础设施上部署流水线。
- Docker - 下载 RocketRide 服务器镜像并创建容器。需要安装 Docker。
  docker pull ghcr.io/rocketride-org/rocketride-engine:latest docker create --name rocketride-engine -p 5565:5565 ghcr.io/rocketride-org/rocketride-engine:latest
- 本地部署 - 在 Connection Manager 的“部署”页面中，下载您选择的运行时作为独立进程。
将您的流水线作为独立进程运行，或利用我们的 SDK 将其集成到您现有的 Python 和 TypeScript/JS 应用程序中。