MonkeyCode 是一款企业级 AI 开发平台，GitHub 已超 4000 Star。它把开发环境、AI 模型、开发任务和项目需求整合到同一个平台中。最近上线了 MonkeyWork 桌面端，将 Agent 能力从云端扩展到本地文件夹。
免费用户每天可获 3000 万基础模型 Token（Kimi K2.5、MiniMax M2.5、Qwen3.5 Plus），云端基础开发机器也可免费使用。无需自备 API 或服务器，注册即可创建任务。
开源项目简介
MonkeyCode 将开发环境、AI 模型、任务管理和项目需求统一到同一平台：
用户可在网页端创建任务，AI 能够读取代码、修改文件、执行命令、安装依赖并运行测试。任务背后会启动独立的云端开发环境，生成的应用可在线预览。
对于团队，MonkeyCode 支持统一管理成员、模型、任务和开发环境。还接入 GitHub 等代码平台，围绕 Issue、PR 和 MR 推进开发与代码审查。
目前提供网页端、iOS、Android 和桌面客户端，跨设备可继续查看和处理云端任务。
开源地址：https://github.com/chaitin/MonkeyCode
免费模型与云端机器
每天 3000 万基础模型 Token
MonkeyCode 基础会员免费，每日自动发放 3000 万基础模型 Token，额度每天刷新。
基础档包括 Kimi K2.5、MiniMax M2.5 和 Qwen3.5 Plus。平台还接入 DeepSeek、GLM 等模型，其中 DeepSeek V4 Pro 属于专业模型，专业会员每天可使用合计 1 亿 Token。
需要注意：3000 万 Token 是免费用户的基础模型额度，不是 DeepSeek V4 Pro 的专属额度。用户也可在 MonkeyCode 中添加自定义 API 和模型。
云端开发机器免费
创建任务后平台会准备真实服务器作为开发环境，AI 可在其中执行终端命令、启动服务、映射端口并预览网页。基础云服务器免费使用，任务执行时开发环境会自动续期。
免费会员支持同时执行一个任务，适合日常开发和轻量任务。
MonkeyWork 桌面端
MonkeyCode 最近发布了 MonkeyWork 桌面端，支持 Windows、macOS 和 Linux。桌面端源码在主仓库中，未单独开设。
MonkeyWork 将 Agent 带到本地文件夹，把本地文件、模型、MCP 和浏览器操作整合到一条任务流中。适用范围从代码扩展到文档、表格、图片和其他办公资料。
处理本地文件
创建本地任务时选择一个相关文件夹并授权。MonkeyWork 可在目录中读取文件、理解上下文、创建新内容、修改并保存结果。整个过程不需要逐个上传资料，产出物也保存在本地目录中。
建议授权时选择具体的项目目录，而非整个磁盘或大范围目录。
接入模型和 MCP
支持两种模型配置方式：绑定百智云账号同步模型广场中的模型，或在设置中填写自己的模型地址和 API Key。
绑定百智云后，已开通的 MCP 服务也会同步到桌面端，包括联网搜索、新闻搜索、网页解析、文档解析、图片搜索、图像生成、图像理解和智能抠图等能力。
浏览器操作
MonkeyWork 自带浏览器扩展桥。安装扩展并完成配对后，可打开网页、读取页面、点击按钮、输入内容和截图反馈。浏览器里已有的登录状态可继续使用。
操作方式：打开目标网页，通过 MonkeyCode 浏览器助手将当前标签页交给 Agent 处理。未主动授权的标签页不会被接管。
三种任务模式
- 本地任务：绑定电脑中的文件夹，适合处理代码、文档和素材
- 云端任务：同步网页端和 App 中的任务，继续使用云端开发机器
- 独立会话：不绑定文件夹，适合临时问答、记录想法
私有化部署
MonkeyCode 支持完整的私有化部署。可将控制台和开发环境宿主机部署在自己的服务器上，接入内部 GitLab、Gitea 和本地大模型，统一管理成员权限、开发环境、Skill 与 MCP。
官方最低配置建议：控制台至少 2 核 CPU、4GB 内存、40GB 磁盘；开发环境宿主机至少 8 核 CPU、16GB 内存、100GB 磁盘。
在线安装命令：
bash -c "$(curl -fsSL 'https://monkeycode-ai.com/online/install')"使用方式总结
- 在线使用：https://monkeycode-ai.net/
- MonkeyWork 下载：https://monkeycode-ai.com/#desktop-client
- 开源地址：https://github.com/chaitin/MonkeyCode
- 使用文档：https://monkeycode.docs.baizhi.cloud/