AI 一句提示词搭建全栈开发环境：Docker + 四大服务一键部署

大家好，我是浮生若梦。

搭建全栈开发环境一直是新手入门时的一大拦路虎——安装 Docker、配置镜像源、部署 MySQL、Redis、MongoDB、RabbitMQ……这一套流程走下来，少说也得折腾大半天。但如果我告诉你，一句提示词就能搞定这一切，你信不信？

今天这期教程，站长将实战演示如何利用 AI 编程工具，配合预先整理好的配置文档，在 CentOS 虚拟机上一键搭建完整的全栈开发环境。整个过程只需要复制提示词、回车，剩下的全交给 AI。

整体思路

我们的目标是在一台 CentOS 8 虚拟机上搭建起完整的后端开发服务，包括：

• 🐳 Docker — 容器引擎，所有服务的运行基础
• 🦊 GitLab — 代码托管与 CI/CD 平台
• 🐬 MySQL — 关系型数据库
• ⚡ Redis — 缓存与消息队列
• 🍃 MongoDB — 非关系型数据库
• 🐰 RabbitMQ — 消息中间件

核心方法就是：将经过验证的安装文档提供给 AI，让 AI 参考文档来执行命令——这样 AI 不走弯路，速度极快，几分钟就能搞定。

第一步：配置 SSH 远程连接

在正式搭建环境之前，我们需要先打通从本地 Windows 到虚拟机的 SSH 连接通道，这样 AI 工具才能远程操作虚拟机。

安装 Remote - SSH 插件

在你的 AI 编程工具（如 Trine / Cursor / VS Code）中安装 Remote - SSH 插件，这个插件允许你通过 SSH 远程连接到 Linux 服务器进行开发。

配置 SSH 密钥

1. 在远程虚拟机上创建 .ssh 目录：

   mkdir -p ~/.ssh

2. 找到本机 Windows 的 SSH 公钥（位置：C:\Users\你的用户名\.ssh\）
3. 将公钥内容粘贴到虚拟机的 ~/.ssh/authorized_keys 文件中
4. 保存后，使用私钥验证连接是否成功

💡 验证方法：使用对应的私钥尝试 SSH 连接，如果能成功登录，说明密钥配置没有问题。

第二步：准备配置文档（关键！）

这是本教程最核心的环节。我们不是让 AI 从零开始摸索安装，而是提前准备好经过验证的安装文档，让 AI 参考文档执行。

为什么要提供文档？因为如果不提供：

• AI 会去尝试拉取国外的镜像源 → 拉不动
• AI 会反复搜索可用的国内镜像 → 浪费大量时间
• AI 可能找到不可用的镜像地址 → 安装失败

有了站长整理的文档后，AI 直接按照文档中配置好的国内镜像地址执行，一句提示词就能搞定，不走弯路。

需要准备的文件

将以下文件放到项目根目录，AI 就能自动读取并执行：

• 📄 centos8搭建开发环境.md — CentOS 8 基础环境配置指南（Docker 安装 + 国内镜像源配置）
• 📄 gitlab安装.md — GitLab CE 镜像导入与安装配置指南
• 📄 docker-compose.yml — MySQL、Redis、MongoDB、RabbitMQ 四大服务的编排配置
• 📦 gitlab-ce.tar — GitLab CE 最新版 Docker 镜像包（因体积较大，建议离线导入）

第三步：一句提示词安装 Docker

连接到虚拟机后，只需要输入一句提示词：

按照参考文档 centos8搭建开发环境.md ，在当前系统上安装 Docker 并配置国内镜像源。

AI 会自动：

1. 读取你提供的 MD 文档
2. 按照文档中的步骤执行安装命令
3. 配置国内 Docker 镜像源（阿里云 / 中科大等）
4. 启动 Docker 服务并验证安装

整个过程几分钟即可完成，安装完成后你可以看到 Docker 成功拉取了 hello-world 测试镜像，说明 Docker 环境和国内镜像源都已就绪。

⚠️ 注意：提示词中的远程 IP 地址要换成你自己虚拟机的地址。另外，网段设置大部分人应该使用 /24 而非 /22，如果连接有问题请先尝试修改网段。虚拟机网络配置可参考站长 B 站上的虚拟机网络设置视频。

第四步：导入 GitLab 镜像

由于 GitLab CE 的 Docker 镜像体积较大（约 2GB+），直接从网络拉取非常慢，因此我们采用离线镜像导入的方式：

# 导入本地的 GitLab 镜像 tar 包
docker load -i gitlab-ce.tar

导入完成后，使用 docker images 即可看到 GitLab CE 镜像已成功加载。后续按照 gitlab安装.md 文档提供给 AI，一句提示词即可完成 GitLab 的容器创建和配置。

第五步：docker-compose 一键部署四大服务

最后一步，利用预先配置好的 docker-compose.yml 文件，一键启动所有开发服务：

参考 docker-compose.yml 文件，使用 docker-compose 启动所有服务。

这个 YAML 配置文件中已经定义好了以下服务的镜像、端口映射、数据卷挂载等所有参数：

• MySQL — 关系型数据库，Web 开发必备
• Redis — 高性能缓存，用于会话管理、消息队列等
• MongoDB — 文档型数据库，灵活存储非结构化数据
• RabbitMQ — 消息中间件，处理异步任务和服务解耦

同样是一句提示词，AI 就能帮你把四大服务全部跑起来。

为什么要用文档辅助 AI？

有同学可能会问：AI 这么聪明了，为什么还需要提供文档？

答案很简单——减少试错，提升效率。AI 确实很聪明，不管你用 PHP、Java 还是 Python 开发，这些基础服务都是需要的。但在特定环境下（如国内网络环境），AI 可能会花大量时间去尝试不可用的镜像源。给它一份经过验证的文档，它就能直奔主题，一步到位。

站长整理的这些提示词和配置文件，就是把踩过的坑都填好了。你只需要：

1. 下载配置文件，放到项目根目录
2. 复制提示词，粘贴回车
3. 等 AI 执行完毕——搞定！

扩展：需要更多服务？

有了 Docker 环境和国内镜像源配置之后，你想要什么服务都可以轻松拉取：

• 🔍 Elasticsearch — 全文搜索引擎
• 📊 Grafana + Prometheus — 监控与可视化
• 🔄 Nginx — 反向代理与负载均衡
• 📮 MinIO — 对象存储服务

只需要告诉 AI 你要安装什么，它就能帮你从国内镜像源拉取并配置好。全栈开发，一句话的事儿。