
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。
这是一个在Docker容器中运行的隔离私有Tor网络镜像,旨在为Tor协议研究、开发测试和流量分析提供封闭环境。该镜像不应用于替代公共Tor网络,仅用于研究目的。
快速部署
使用Docker Stack部署整个网络:
bashdocker stack deploy --compose-file docker-compose.yml torstack
运行单个角色
手动运行不同角色的节点:
bashdocker run -e ROLE=DA antitree/private-tor
bashdocker run -e ROLE=RELAY antitree/private-tor
bashdocker run -e ROLE=CLIENT antitree/private-tor
洋葱服务配置
通过环境变量配置洋葱服务,转发流量到指定服务(如Nginx):
yamlhs: image: antitree/private-tor expose: - "80" environment: ROLE: HS TOR_HS_PORT: "80" TOR_HS_ADDR: "web" volumes: - ./tor:/tor depends_on: - da1 - da2 - da3 links: - web web: image: nginx expose: - "80"
环境变量
常用环境变量:
TOR_ORPORT:默认7000(节点间通信端口)TOR_DIRPORT:默认9030(目录服务端口)TOR_DIR:容器内Tor数据目录,默认/torTOR_CONTROL_PWD:控制端口密码,默认"password"TOR_HS_PORT:洋葱服务监听端口TOR_HS_ADDR:洋葱服务转发目标地址docker service logs -f {stackname}_da_1tor-arm后运行arm,输入密码"password"python util/get_consensus.py本项目与Tor Project或其开发者无关。建议通过运行中继节点、***或贡献代码等方式支持Tor项目。
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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