
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。
docker-registry-frontend是一个Web前端工具,用于展示和管理多个Docker仓库的内容。它提供直观的界面,帮助用户浏览镜像、监控仓库状态,并支持对仓库和标签进行管理操作,适用于需要集中管理多个Docker registry的场景。
源码安装
bash$ git clone git@github.com:brennerm/docker-registry-frontend.git && cd docker-registry-frontend $ pip3 install -r requirements.txt $ bower install
直接运行
bash$ python3 frontend.py -h usage: frontend.py [-h] [-d] [-i IP_ADDRESS] [-p PORT] config positional arguments: config optional arguments: -h, --help show this help message and exit -d, --debug 以调试模式运行应用 -i IP_ADDRESS, --ip-address IP_ADDRESS 绑定应用的IP地址 -p PORT, --port PORT 绑定应用的端口 $ python3 frontend.py config.json
使用Docker镜像运行
可直接使用预构建的Docker镜像:
bashdocker run -d -p 127.0.0.1:80:80 brennerm/docker-registry-frontend
运行后,前端可通过 [***] 访问。
缓存
可启用缓存功能以保证前端在查看大量仓库和标签时的性能。默认禁用(小型仓库无需缓存),通过设置缓存超时时间(秒)启用:
json{ "cache_timeout": 3600 }
支持的存储驱动
前端支持多种存储驱动以持久化配置,当前实现以下选项:
json{ "storage": { "driver": "sqlite", "file_path": "db.sqlite" } }
将"file_path"设为":memory:"可使用内存数据库。
json{ "storage": { "driver": "json", "file_path": "db.json" } }
如需其他存储驱动,可创建issue或提交PR。
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。
来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务