Nubase：让 AI 写出来的应用，可以真正上线

官网地址：https://nubase.ai

开源地址：https://github.com/OtterMind/Nubase

Nubase 是一个开源免费、 AI 原生后端服务，将核心能力融入到一个Skill+MCP服务里，让 Codex / Claude Code / Qoder / Trace 这类 Agent 能直接创建数据库、部署函数、发布前端。

AI Coding 的发展实在太快了。它不仅可以帮我们写页面、写接口、改 Bug，甚至从一句话生成一个完整项目。但我们发现一个严重的问题：

AI 生成代码很快，但对于非技术同学生成的应用还是停在 Demo或需要技术同学帮忙发布上线。

一个 Demo 可以没有用户系统，可以没有权限，可以没有后台，可以不考虑数据隔离，可以临时把数据存在浏览器里。

但一个真实应用不行，真实应用需要数据库、登录、权限、文件存储、后端逻辑、定时任务、部署地址、AI 调用、长期记忆，还需要一个人能进去检查和修复系统的控制台。这些东西，才是 AI Coding 从“能写代码”走向“能交付应用”的最后一公里。

探索AI Coding 的初期，我们与 Lovable、Base44 等优秀产品一样，推出了聚焦 Web Coding 的 0代码应用生成 ZOER.AI。但行业的进化速度超乎想象：当 Claude Code 和 Codex 将代码生成能力推向极致时，Web 侧的单点生成优势正在被迅速抹平。真正的挑战已经转移：再强大的 AI 逻辑，也无法脱离数据库、服务端和 CDN 独立存在。打通从‘一行代码’到‘一键上线’的云端全链路，解决传统基础设施的对接痛点，才是让应用真正跑起来的关键。

所以我做了 Nubase。一个免费、开源、可自托管的 AI 原生后端和部署平台。它的目标很简单：让 AI 写出来的应用，可以真的上线。

AI Coding 不缺代码，缺的是配套发布上线的基础设施

现在用 Claude Code、Codex、Cursor 这类工具写应用，体验已经是对话式开发，嗅觉敏感的开发可能已经很久没手工Coding了，你可以说：

帮我做一个客户管理系统。
帮我做一个知识库问答应用。
帮我做一个带登录和支付的工具站。
帮我做一个内部运营后台。

AI 很快就能生成页面、组件、接口、数据结构。

但真正麻烦的地方通常从这里开始。

数据库建在哪里？

用户登录怎么做？

权限怎么控制？

文件上传到哪里？

前端部署到哪里？

后端函数怎么发布？

定时任务怎么跑？

AI 应用里的用户偏好、长期记忆、历史上下文怎么保存？

如果每次都重新拼一套，AI 写代码节省下来的时间，很快又会被基础设施吃掉。

这也是我做 Nubase 的起点。

我不想再让 AI 只生成“看起来能跑”的玩具项目。

我希望它生成的东西，有一个真实的后端可以接住。

Nubase 是什么？

一句话介绍：

Nubase 是一个给 AI Coding 和 AI Agent 使用的开源后端与部署层。

它不是只给人点按钮用的后台，也不是单纯的数据库服务。

它同时给两类使用者提供能力：

人 可以在 Studio 里创建项目、看数据、查用户、管理存储、检查 Memory。

AI Agent 可以通过 MCP 工具直接操作 Nubase：建表、执行 SQL、部署函数、发布前端、创建定时任务、写入长期记忆。

也就是说，Nubase 想成为 AI Coding 的“真实后端目标”。

当 Agent 写完一个应用，它不只是把代码放在本地文件夹里，而是可以继续往下走：

• 创建数据库表- 配置 Auth 和权限- 部署后端函数- 上传前端静态资源- 创建定时任务- 调用 AI Gateway- 把关键决策写入 Memory- 最后得到一个可以访问的应用地址这条链路，我称它为：

generate → live

从生成，到上线。

它包含哪些能力？

Nubase 目前把 8 个模块放在一个可自托管平台里：

Database
每个项目一个独立 PostgreSQL 数据库，提供类似 Supabase / PostgREST 的 REST API，并支持 RLS 权限控制。

Auth
提供 Supabase 风格的注册、登录、JWT、刷新 Token、OAuth 等认证能力。

Storage
兼容 S3 / R2 / MinIO，用来存文件、图片、附件和用户上传内容。

Assets
用来发布 AI 生成的前端页面。Agent 可以把 HTML、CSS、JS 上传上去，直接获得公开访问地址。

Functions
用来部署后端逻辑，比如 Webhook、API、业务计算、AI 调用封装等。

AI Gateway
统一管理 OpenAI、Anthropic 或兼容模型的调用，并记录项目级使用情况。

Memory
这是 Nubase 特别重视的一块。AI 应用不应该每次都从零开始，它需要长期记住用户偏好、事实、实体和上下文。

cron
用来跑定时任务，比如每天同步数据、定时生成报告、周期性调用函数。

这些模块单独看并不陌生。

真正重要的是：它们被放在了同一个平台里，并且被设计成 AI Agent 可以直接操作。

怎么安装和使用？

在 Codex 或 Claude Code 连接到一个 Nubase 实例，最简单的方式是一条命令：

npx -y nubase_cli@latest install-skills

这个命令会做三件事：

给 Claude Code 和 Codex 安装 Nubase skills- 写入 MCP server 配置- 打开浏览器，让你登录 Studio、选择项目并授权授权完成后，Agent 就可以通过 Nubase 的 MCP 工具操作项目。

比如你可以直接对 Codex 或 Claude Code 说：

使用 Nubase 创建一个 todos 表，配置 RLS，部署一个统计未完成任务数量的函数，再发布一个前端页面到 Assets。

Agent 接下来不只是写代码。

它可以真正去创建表、部署函数、上传前端静态文件、创建定时任务，并把关键上下文写进 Memory。

如果你想在自己的机器或服务器上跑一个 Nubase，也可以用 Docker 自托管：

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(linedocker run -d --name nubase \  -p 3000:3000 -p 9999:9999 -p 5432:5432 \  -v nubase_data:/data \  /nubase:latest

启动后：

Studio 地址：http://localhost:3000- API 地址：http://localhost:9999你可以在 Studio 里创建账号、创建项目，然后点击 Provision 初始化项目数据库。

如果你已经有自己的部署地址，也可以在安装 skills 时指定：

ounter(lineounter(lineounter(linenpx -y nubase_cli@latest install-skills \  --studio-url https://studio.example.com \  --nubase-url https://api.example.com

更完整的文档可以看：

官网：
https://nubase.ai

• GitHub：https://github.com/OtterMind/Nubase
• npm 包：https://www.npmjs.com/package/nubase_cli

为什么不是直接用 Supabase？

Supabase 是一个非常优秀的产品，我自己也很喜欢。

Nubase 不是为了“复制一个 Supabase”，我们在面向用户侧的API兼容了supabase，但是我们全部重写了后端服务，我做 Nubase 的原因，是 AI Coding 带来了几个新的需求。

第一，AI 应用需要 Memory 成为基础设施，而不是每个项目自己临时拼一个 vector table。

第二，AI Agent 需要一个可以通过工具调用的后端目标。它不只是调用 API，而是要能理解项目、创建表、部署函数、发布前端、记录决策。

第三，自托管场景下，我希望一个平台可以管理多个项目，并且每个项目有独立数据库边界。

所以 Nubase 更准确的定位是：一个 Supabase 风格、但面向 AI Coding 和自托管多项目场景重新设计的后端平台。

免费和开源

Nubase 免费和开源。

原因很简单：我认为 AI Coding 接下来会改变很多开发流程，但基础设施不应该只掌握在少数平台手里。

每个开发者、独立开发者、小团队、内部平台、技术爱好者，都应该能拥有自己的 AI 应用后端。

你可以把 Nubase 跑在自己的机器上或者自己的云环境里。也可以研究它的实现，改它的功能，接自己的模型、存储、数据库和部署环境。

对 Nubase 来说，我们希望更多的人使用，推动AI Coding的发展。

Nubase 从想法到真实产品上线

AI Coding 最明显的价值是省时间。但我觉得更重要的价值，是降低从想法到真实产品的心理门槛。以前你想到一个应用，可能会先想：

要不要建后端？

要不要接登录？

要不要弄文件存储？

要不要部署？

要不要搞权限？

要不要写后台？

这些事情还没开始，很多想法就已经Game over了。

而我们希望 Nubase 带来的体验是：

你可以直接让 AI 开始做。

后端、部署、Memory、定时任务，都有AI来完成。

但它会把复杂的数据存储、部署、CDN都收在一个平台里，让人和 Agent 都能处理。

这才是我认为 AI Coding 真正应该走向的方向，不是只生成更多代码。而是更快交付真实应用。

最后

如果你也不想让 AI 生成的项目只停在 Demo，欢迎关注这个项目。

官网：https://nubase.ai
开源地址：https://github.com/OtterMind/Nubase
nubase_cli：https://www.npmjs.com/package/nubase_cli

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