Deux façons de le démarrer

Sur Coolify

New Resource → Docker Based → Docker Compose Empty, puis collez-y le fichier compose. Coolify génère chaque secret, attribue le domaine et gère le TLS. C’est sur cette voie que tourne l’instance de l’auteur.

Docker Compose seul

Téléchargez le fichier, placez les secrets et votre URL publique dans un .env à côté, puis démarrez-le. Mettez votre propre reverse proxy (Caddy, Traefik, nginx) devant pour le TLS.

curl -fsSLO https://raw.githubusercontent.com/atmaxmoj/standmeet/main/infra/deploy/docker-compose.yml
# renseignez les secrets POSTGRES / SESSION / INSTANCE et votre URL publique dans .env
docker compose up -d

La voie Compose seule est plus récente et moins éprouvée que Coolify. Une fois démarré, faites les quatre vérifications ci-dessous plutôt que de vous fier à un conteneur au vert.

Ce qu’il vous faut

Un hôte Linux avec Docker et Docker Compose v2
Un domaine pour votre page
Un reverse proxy pour le TLS qui transmet X-Forwarded-For (celui de Coolify le fait)
Une clé d’API du fournisseur de modèle que vous voulez utiliser

Quatre vérifications qu’il a vraiment démarré

Les tables de la base existent (un schéma manqué échoue en silence)
Le backend voit les IP des visiteurs, pour que bannissements et limites de débit fonctionnent
Une image jointe à une note s’affiche sur votre page publique
Une question posée sur votre page reçoit une réponse tirée de votre corpus, pas de connaissances générales

Ce qu’il fait tourner: L’application web, le backend Go, Postgres, Redis, Meilisearch pour la recherche, Gotenberg pour les PDF, un stockage objet compatible S3 (Silo), un constructeur de microsites isolé, le pont Telegram et un outil de mise à jour. Les images viennent de ghcr.io/atmaxmoj.
Modèles: Des préréglages intégrés pour Anthropic, OpenAI, DeepSeek, Kimi, Groq, SiliconFlow, OpenRouter et Together AI, plus tout point d’accès compatible OpenAI — Ollama, vLLM ou LM Studio sur votre propre matériel. Les visiteurs sans code peuvent apporter leur propre clé et ne lire que la part publique.
Connecter votre IA: Votre IA écrit dans le corpus via MCP. Générez une clé dans l’administration, puis ajoutez le client à Claude Desktop, Cursor ou tout client MCP : npx -y @standmeet/mcp-client@latest
Mises à jour: L’administration signale quand une nouvelle version sort ; un bouton récupère les nouvelles images et recrée les conteneurs sur place. Les versions qui modifient la base livrent des migrations à appliquer.
Sauvegardes: Un script de sauvegarde exporte Postgres et archive les volumes de données ; un script de restauration correspondant les ramène.

QUESTIONS

Avant d’interroger
le corpus.

Les questions qu’on pose le plus souvent avant de faire tourner le sien.

Toutes les questions ↗

Existe-t-il une version hébergée à laquelle s’inscrire ?

Non. StandMeet est un logiciel que vous faites tourner sur votre propre serveur, à partir d’images prêtes. L’auteur en fait tourner une sur sijie.xyz, qui sert aussi de démo en direct.

Combien cela coûte-t-il ?

Le logiciel est libre et gratuit. Vous payez votre serveur et le fournisseur de modèle dont vous configurez la clé ; les visiteurs qui apportent leur propre clé paient leur propre inférence.

Qui voit quoi ?

Vous décidez, entrée par entrée et rôle par rôle. Les visiteurs publics ne voient que ce que vous avez publié ; un code d’accès lit ce que son rôle permet ; les notes brutes dans raw ne sont jamais lisibles par les visiteurs. Les réponses renvoient aux notes utilisées.

L’IA invente-t-elle des choses à mon sujet ?

Elle répond à partir de votre corpus et cite ce qu’elle a lu. Quand un sujet sort de ce qu’un visiteur a le droit de lire, elle le dit au lieu de deviner. Vous pouvez relire chaque échange ensuite.