Primeros pasos con EDDI

Requisitos previos

• Docker (recomendado) o Java 25+
• Una clave de API de proveedor LLM (OpenAI, Anthropic, Google Gemini o una instancia local de Ollama)

1. Instalar e iniciar EDDI

La forma más rápida de ejecutar EDDI es el instalador de un solo comando. Configura EDDI + tu base de datos preferida mediante Docker Compose, despliega un agente inicial y te guía a través de la configuración:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/labsai/EDDI/main/install.sh | bash

iwr -useb https://raw.githubusercontent.com/labsai/EDDI/main/install.ps1 | iex

docker compose up

EDDI estará disponible en http://localhost:7070.

2. Conéctese vía MCP

Si utiliza Claude Desktop o cualquier cliente compatible con MCP, añada EDDI como servidor MCP:

{
  "mcpServers": {
    "eddi": {
      "url": "http://localhost:7070/mcp"
    }
  }
}

Ahora puede interactuar con las 42 herramientas MCP de EDDI directamente desde su asistente de IA.

3. Almacene su clave API

Antes de crear un agente, almacene de forma segura la clave API de su proveedor LLM en el Secrets Vault de EDDI (cifrado AES-256-GCM):

curl -X PUT http://localhost:7070/secretstore/secrets/default/my-anthropic-key \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"value": "sk-ant-your-actual-key", "description": "Anthropic API key"}'

💡 Consejo: La sintaxis ${eddivault:my-anthropic-key} hace referencia al Secrets Vault integrado de EDDI. La clave maestra del vault se genera automáticamente por el instalador. Para pruebas rápidas, también puede pasar claves API directamente: apiKey: "sk-ant-...".

4. Cree su primer agente

Use setup_agent para crear un agente completamente funcional en una sola llamada — vía MCP o REST API:

setup_agent(
  agentName: "My first agent",
  systemPrompt: "You are a helpful assistant that answers questions clearly.",
  provider: "anthropic",
  model: "claude-sonnet-4-6",
  apiKey: "${eddivault:my-anthropic-key}"
)

curl -X POST http://localhost:7070/administration/agents/setup \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agentName": "My first agent",
    "systemPrompt": "You are a helpful assistant that answers questions clearly.",
    "provider": "anthropic",
    "model": "claude-sonnet-4-6",
    "apiKey": "${eddivault:my-anthropic-key}"
  }'

Esto crea las reglas, la configuración LLM, el flujo de trabajo, el agente y lo despliega — todo en un solo paso.

5. Converse con su agente

chat_with_agent(agentId: "<your-agent-id>", message: "Hello! What can you do?")

# Start a conversation and send a message
curl -X POST http://localhost:7070/agents/<your-agent-id>/start \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"input": "Hello! What can you do?"}'

Opciones del Instalador

El script de instalación admite flags para configuraciones automatizadas y personalizadas:

• --defaults — Todos los valores predeterminados, sin preguntas
• --db=postgres — Usar PostgreSQL en lugar de MongoDB
• --with-auth — Habilitar autenticación Keycloak
• --full — Todo habilitado (base de datos + auth + monitoreo)
• --local — Construir imagen Docker desde fuente local (para contribuidores)

Actualizar EDDI

El instalador crea un wrapper CLI eddi. Para obtener la última imagen y reiniciar:

eddi update

Si el CLI no está disponible, ejecute desde su directorio de instalación (~/.eddi):

cd ~/.eddi
docker compose --env-file .env -f docker-compose.yml pull
docker compose --env-file .env -f docker-compose.yml up -d

Despliegue en Kubernetes

Despliegue en Kubernetes con un solo comando:

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/labsai/EDDI/main/k8s/quickstart.yaml

También hay disponibles overlays de Kustomize y Helm charts para MongoDB, PostgreSQL, auth, monitoreo y endurecimiento de producción (HPA, PDB, NetworkPolicy). Consulte la Guía de Kubernetes.

Quarkus SDK

¿Construyendo una app Quarkus? Use la extensión quarkus-eddi para Dev Services, API fluida, streaming SSE y puente MCP:

<dependency>
    <groupId>io.quarkiverse.eddi</groupId>
    <artifactId>quarkus-eddi</artifactId>
    <version>6.0.0</version>
</dependency>