
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。
本镜像由Acuvity打包发布,基于awslabs.frontend-mcp-server源码构建,提供集成AWS服务与Tailwind CSS的现代React应用开发环境,具备完善的安全特性与多场景部署能力。
本地STDIO模式
bashdocker run -i --rm --read-only docker.io/acuvity/mcp-server-aws-frontend:1.0.10
本地HTTP/sse模式
bashdocker run -it -p 8000:8000 --rm --read-only docker.io/acuvity/mcp-server-aws-frontend:1.0.10
客户端配置示例:
json{ "mcpServers": { "acuvity-mcp-server-aws-frontend": { "url": "http://localhost:8000/sse" } } }
bashhelm install mcp-server-aws-frontend oci://docker.io/acuvity/mcp-server-aws-frontend --version 1.0.0
支持VS Code、Windsurf、Cursor、Claude Desktop等IDE的MCP服务器配置,具体步骤可参考官方文档。
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。

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