
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。
https://github.com/MirzaMerdovic/unicorn/workflows/CI/badge.svg](https://github.com/MirzaMerdovic/unicorn/actions) https://img.shields.io/docker/pulls/mirzamerdovic/unicorn](https://hub.docker.com/r/mirzamerdovic/unicorn)
本镜像基于官方Mongo镜像构建,旨在简化Mongo数据库的数据种子导入流程,可无缝集成到Docker Compose环境中。主要适用于本地开发环境的数据初始化,生产环境使用需自行承担责任。
需将JSON文件按以下结构放置在本地目录中:
root/ └── database_name/ └── collection_name.json
| 变量名 | 说明 |
|---|---|
| MONGO_ADDRESS | Mongo实例地址(如:mongo:27017) |
| RECREATE_COLLECTIONS | 是否重建集合(true:清除原有数据后导入;false:直接追加数据,默认false) |
yamlunicorn: image: mirzamerdovic/unicorn:latest container_name: unicorn.ctn environment: - MONGO_ADDRESS=mongo:27017 - RECREATE_COLLECTIONS=true depends_on: - mongo volumes: - type: bind source: ./data # 本地数据目录 target: /unicorn/data read_only: true healthcheck: test: echo 'db.stats().ok' | mongo mongo --quiet interval: 14s timeout: 3s retries: 3 start_period: 1s
注:示例中依赖的mongo容器配置需自行补充。
本工具为个人开发的实用型项目,主要用于日常开发场景。若需优化或改进建议,欢迎提交反馈。未来计划支持Mongo认证凭据及数据更新(upsert)功能。 ===END===
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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