Comece com o EDDI

Pré-requisitos

• Docker (recomendado) ou Java 25+
• Uma chave de API de provedor LLM (OpenAI, Anthropic, Google Gemini ou uma instância local Ollama)

1. Instalar e iniciar o EDDI

A forma mais rápida de executar o EDDI é o instalador de um comando. Ele configura o EDDI + sua base de dados preferida via Docker Compose, implanta um agente inicial e orienta você pela configuração:

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

O EDDI estará disponível em http://localhost:7070.

2. Conecte via MCP

Se você usa Claude Desktop ou qualquer cliente compatível com MCP, adicione o EDDI como servidor MCP:

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

Agora você pode interagir com as 42 ferramentas MCP do EDDI diretamente do seu assistente de IA.

3. Armazene sua chave API

Antes de criar um agente, armazene com segurança a chave API do seu provedor LLM no Secrets Vault do EDDI (criptografado 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"}'

💡 Dica: A sintaxe ${eddivault:my-anthropic-key} referencia o Secrets Vault integrado do EDDI. A chave mestra do vault é gerada automaticamente pelo instalador. Para testes rápidos, você também pode passar chaves de API diretamente: apiKey: "sk-ant-...".

4. Crie seu primeiro agente

Use setup_agent para criar um agente totalmente funcional em uma única chamada — via MCP ou 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}"
  }'

Isso cria as regras, a configuração LLM, o workflow, o agente e o implanta — tudo em uma etapa.

5. Converse com seu 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?"}'

Opções do Instalador

O script de instalação suporta flags para configurações automatizadas e personalizadas:

• --defaults — Todos os padrões, sem prompts
• --db=postgres — Usar PostgreSQL em vez de MongoDB
• --with-auth — Ativar autenticação Keycloak
• --full — Tudo ativado (banco de dados + auth + monitoramento)
• --local — Construir imagem Docker a partir do código fonte local (para contribuidores)

Atualizar EDDI

O instalador cria um wrapper CLI eddi. Para baixar a imagem mais recente e reiniciar:

eddi update

Se o CLI não estiver disponível, execute no seu diretório de instalação (~/.eddi):

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

Implantação Kubernetes

Implante no Kubernetes com um único comando:

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

Overlays do Kustomize e Helm charts também estão disponíveis para MongoDB, PostgreSQL, auth, monitoramento e hardening de produção (HPA, PDB, NetworkPolicy). Consulte o Guia do Kubernetes.

Quarkus SDK

Construindo uma app Quarkus? Use a extensão quarkus-eddi para Dev Services, API fluente, streaming SSE e bridge MCP:

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