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Fireworks AIの仕組み

Fireworks AIは生成AIのための最速の推論プラットフォームで、魔法のようなAIアプリケーションを数秒で構築・実行するように設計されています。このプラットフォームは、DeepSeek、Llama、Qwen、Mistralなどの人気オープンソースモデルへのサーバーレスアクセスを、最適化された速度、高スループット、最小限のレイテンシで提供します。GPU管理の複雑さなしに、信頼性が高く超高速のAIインフラを必要とする開発者のために構築されています。

推奨モデル

競争力のある価格設定と高いコンテキストウィンドウを持つ優れたコーディングモデルを推奨します。
最新情報については、Fireworks AIの価格ページ をご覧ください。

APIキーの作成

APIキーを作成するにはFireworks AIアカウントが必要です。
Fireworks AI Console に直接アクセスして新しいAPIキーを作成してください。 または、以下の手順に従ってください:
  1. app.fireworks.ai にアクセスしてアカウントを作成するかサインインする
  2. ログイン後、アカウント設定の API Keys ページに移動する
  3. 「Create API Key」 ボタンをクリックする
  4. キーに説明的な名前を付ける(例:「Kodus」または任意の名前)
  5. 「Create」 をクリックしてキーを生成する
  6. APIキーをすぐにコピーして安全な場所に保存する — 再度表示することはできません
新しいアカウントには、プロジェクトを始めるための$1の無料クレジットが付いています。

使用方法

System Requirements

  • Docker (latest stable) with the Compose plugin
  • Domain name or fixed IP if you want to receive Git webhooks from cloud providers (GitHub.com, GitLab.com, etc.)
Default host port mappings — adjust in .env if any conflict.
  • 3000 — Kodus Web App
  • 3001 — API
  • 3332 — Webhooks
  • 5432 — PostgreSQL
  • 27017 — MongoDB
  • 5672, 15672, 15692 — RabbitMQ (AMQP, management UI, metrics)
  • 3101 — MCP Manager (only if API_MCP_SERVER_ENABLED=true)
What ./scripts/install.sh brings up, based on your .env.Core (always on):
  • api — main backend
  • worker — code-review jobs
  • webhooks — Git provider webhook receiver
  • kodus-web — Next.js frontend
  • db_kodus_postgres, db_kodus_mongodb, rabbitmq — local infrastructure. Skip with USE_LOCAL_DB=false / USE_LOCAL_RABBITMQ=false to point at managed instances.
Optional:
  • kodus-mcp-manager — Model Context Protocol broker. Enable with API_MCP_SERVER_ENABLED=true. See MCP Manager.
  • worker-analytics — Cockpit ingestion (DORA metrics, PR classifier). Self-hosted Enterprise only, not wired by default. See Analytics Worker.
Code review uses an AST graph + cross-file context that runs in a sandbox — local (default, runs inside the worker) or e2b (paid remote sandbox). See Sandbox & AST Graph for the modes, caching behavior, and when to pick each.
Internet access is required if you plan to connect to cloud-based Git services (GitHub, GitLab, Bitbucket) or cloud LLM providers (OpenAI, Anthropic, etc.). For self-hosted Git tools and on-prem LLMs within your network, external internet access is optional.

Domain Name Setup (Optional)

If you're planning to integrate Kodus with cloud-based Git providers (GitHub, GitLab, or Bitbucket), you'll need public-facing URLs for both the Kodus Web App and its API. This allows your server to receive webhooks for proper Code Review functionality and ensures correct application behavior. We recommend setting up two subdomains:
  • One for the Web Application, e.g., kodus-web.yourdomain.com.
  • One for the API, e.g., kodus-api.yourdomain.com.
Webhooks are handled by a separate service (port 3332). You can either:
  • Use a dedicated webhooks subdomain, e.g., kodus-webhooks.yourdomain.com, or
  • Keep using the API domain and route /github/webhook, /gitlab/webhook, etc. to the webhooks service in your reverse proxy.
Both subdomains should have DNS A records pointing to your server's IP address. Later in this guide, we will configure a reverse proxy (Nginx) to route requests to these subdomains to the correct internal services. This setup is essential for full functionality, including webhooks and authentication.
Note: If you're only connecting to self-hosted Git tools on your network and do not require public access or webhooks, you might be able to use a simpler setup, but this guide focuses on public-facing deployments.

Setup

1

Clone the installer repository

2

Copy the example environment file

3

Generate secure keys for the required environment variables

4

Edit the environment file

Edit .env with your values using your preferred text editor.
See Environment Variables Configuration for detailed instructions.
5

Run the installer

6

Success 🎉

When complete, Kodus Services should be running on your machine. You can verify your installation using the following script:
7

Access the web interface

Once you access the web interface for the first time, you'll need to:
  1. Create your admin account - This will be the first user with full system access
  2. Configure your Git provider - Connect GitHub, GitLab, or Bitbucket following the on-screen instructions
  3. Select repositories for analysis - Choose which code repositories Kody will review
For detailed steps on the initial configuration process, refer to our Getting Started Guide.

環境ファイルでFireworks AIを設定する

.env ファイルを編集してコア設定を行います。LLMインテグレーションには、固定モードでFireworks AIを使用します:
ウェブフックURLはWebhooksサービス(ポート3332)に到達する必要があります。専用のウェブフックドメインを使用するか、リバースプロキシで /.../webhook をポート3332にルーティングしてください。
固定モードはFireworks AIに最適です。 超高速の推論速度と最先端のオープンソースモデルへのアクセスを持つOpenAI互換のAPIを、ゼロセットアップ時間で提供します。

Run the Installation Script

Looking for more control? Check out our docker-compose file for manual deployment options.
Set the proper permissions for the installation script:
Run the script:

What the Installer Does

Our installer automates several important steps:
  • Verifies Docker installation
  • Creates networks for Kodus services
  • Clones repositories and configures environment files
  • Runs docker-compose to start all services
  • Executes database migrations
  • Seeds initial data
🎉 Success! When complete, the Kodus Web App and backend services (API, worker, webhooks, MCP manager) should be running on your machine. You can verify your installation by visiting http://localhost:3000 - you should see the Kodus Web Application interface.
Code Review features will not work yet unless you complete the reverse proxy setup. Without this configuration, external Git providers cannot send webhooks to your instance.

リバースプロキシのセットアップ(本番環境向け)

ウェブフックと外部アクセスのためにNginxを設定します:

Fireworks AIインテグレーションの確認

基本インストールの確認に加えて、Fireworks AIが動作していることを確認します:
SSLセットアップ、監視、高度な設定の詳細については、完全なデプロイガイド を参照してください。

トラブルシューティング

  • Fireworks AI Console でAPIキーが正しく有効であることを確認する
  • Fireworks AIアカウントに十分なクレジットがあるか確認する
  • .env ファイルに余分なスペースがないことを確認する
  • 新しいアカウントには$1の無料クレジットが付いています
  • 設定でモデル名が正しくスペルされているか確認する
  • Fireworks AIの現在のモデルライブラリでモデルが利用可能か確認する
  • 推奨リストの別のモデルを試してみる
  • Fireworks AIのモデルドキュメント を確認する
  • サーバーが api.fireworks.ai にアクセスするインターネット接続があることを確認する
  • ファイアウォールの制限がないか確認する
  • 詳細なエラーメッセージについてAPI/ワーカーログを確認する
  • 正しいAPIエンドポイントを使用していることを確認する
  • Fireworks AIは業界最高水準の速度と最小限のレイテンシを提供します
  • 最適なパフォーマンスのためにネットワーク接続を確認する
  • エンタープライズワークロードには専用デプロイの使用を検討する
  • APIコールを最適化するために使用パターンを監視する
  • Fireworks AIはサーバーレスインフラストラクチャで高いレート制限を提供します
  • Fireworks AIダッシュボードで現在の使用量を確認する
  • より高いスループットのために専用デプロイへのアップグレードを検討する
  • エンタープライズのレート制限調整についてはFireworks AIサポートに連絡する