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最近 Vibe Coding 的概念越来越热，尤其是 Gemini 3 Pro 发布后，很多人都在说现在做网站和 App，好像一句话就能生成。界面生成、交互补全、流程搭建这些事情确实越来越轻松，模型能在很短时间内产出一个“看起来完整”的应用原型。
但只要你真的想把一个应用做成能长期使用的产品，就会立刻碰到一个共同的问题：
**界面只是表象，后端才是支撑整个应用的核心。**理论上，只要应用需要包含如下能力，都是需要后端：
即便是现在最强的模型，包括 Gemini 3 Pro，也很难在真实的环境里一次性把后端写对。数据库初始化、环境变量、权限逻辑、接口规范等问题，完全交给模型处理往往容易出现不稳定、无法跑通、部署失败等情况。
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因此，越来越多开发者认识到：界面和逻辑可以让 AI 生成，但后端必须有一个稳定的“底座”。
最近，一个国产开源项目就在尝试解决这个问题，它就是 AipexBase。这个项目尝试将后端封装成一个MCP Server的方式提供给大模型使用，进而降低大模型生成后端的难度。本文主要介绍一下这个开源项目的情况。
AipexBase 来自国内团队 跨赴科技（KuafuAI），他们长期在做 AI 开发工具链，对“AI 生成应用”会遇到的实际问题非常熟悉。他们观察到当前使用大模型做编程操作最核心的特点是：界面生成容易、逻辑补全容易，但后端是真正难搞的东西。
而 AipexBase 的思路非常直接：
把后端拆成一组简单、稳定、统一的能力，让应用和大模型都能直接使用，而不是让模型再去“写后端”。
换句话说，他们把传统后端开发里那一堆复杂的事情——写接口、写鉴权、连数据库、维护状态、处理会话、对接第三方——都提前整理好，做成了一个“AI 和前端都能直接用的后端系统”。然后将这些服务封装成MPC Server，这样我们就可以在任何AI IDE里面接入这个MCP Server，然后使用它们的能力完成后端服务了。
你可以把它理解成一套现成的后端底层服务，包含：
这样你和大模型就不需要从头写后端，也不用处理环境依赖。只要 AipexBase 启动，后端能力立即可用。在大模型创建应用的时候可以直接使用当前MCP服务提供的能力完成后端服务。这个思路是将传统的复杂后端抽象成独立的几个能力，然后以MCP Serer的方式提供给大模型使用。
AipexBase的部署和使用非常简单，但是官方文档写的比较模糊。这里我们写一下如何手动安装。
这个项目想要手动部署安装，还是依赖一些前提条件的，你必须在本地系统中安装好如下服务：
MySQL数据库
JDK
Maven
npm
Git
版本的话应该用稳定版本即可，我用的是MySQL 8，jdk 17和Maven 3.9.11。
首先这是一个开源项目（地址：https://github.com/kuafuai/aipexbase ）。使用的时候用git下载即可：
git clone https://github.com/kuafuai/aipexbase.git
cd aipexbase
这样就下载好进入了aipexbase了。
如果是手动编译安装这个项目，你需要先自行创建一个MySQL的服务，然后将用户名、密码配置到项目中，同时要把项目提供的初始化sql脚本执行创建好相应的数据库中。
创建好之后下载项目到本地，将backend/src/main/resources/application-mysql.yml文件中的数据库信息修改好就好了。然后就能正常的使用npm的方式启动前后端（注意，这里可能需要各位先有一些基本的npm/前后端知识，要能把服务启动好）。这里的mysql文件主要修改下面几个：
# 这里的ip和端口根据情况修改，如果你是本地部署，正常情况这个ip和端口就是这个，这里的demo_test数据库也需要提前创建好，如果你用其它数据库那么这里的名字要改好
url: jdbc:mysql://${DB_HOST:127.0.0.1}:${DB_PORT:3306}/${DB_NAME:demo_test}?allowMultiQueries=true&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false&connectTimeout=10000&socketTimeout=60000&autoReconnect=true&tcpKeepAlive=true&serverTimezone=GMT%2B8&allowPublicKeyRetrieval=true
username: ${DB_USER:aipexbase} # 用户名
password: ${DB_PASSWD:123456} # 密码
上面的数据库用户名密码建议可以使用MySQL的root用户名密码，否则后端启动是无法连接数据库的。这个配置修改好之后就可以启动了。同时，你需要手动将开源项目中提供init.sql导入到数据库中。
完成上面步骤之后，我们就可以启动AipexBase的后端服务了，这个后端服务也是提供MCP Server的服务，封装了很多能力，大家也可以理解为这是一个基座。启动方式如下。
首先backend就是AipeBase的后端，是一个SpringBoot项目，系统需要安装好jdk和maven，然后用下面的方式启动：
# 进入后端文件夹
cd backend
mvn clean package -DskipTests
java -jar target\aipexbase-0.0.1-SNAPSHOT.jar --spring.profiles.active=mysql
这样后端就能启动。
为了让大家更好的管理AipexBase，这个项目还提供了一个前端管理服务，可以进入前端页面启动之后就能进入了。启动方式：
cd frontend
npm install
npm run dev
通常，完成这一步就能启动成功了。由于这个前端要对接前面的后端服务，所以如果前面的后端服务如果你用了不同的端口和IP地址，需要修改frontend/.env.development文件里面的后端服务配置'http://localhost:8080才可以。启动之后，大家打开浏览器，如果能注册成功就可以了。
在完成上述操作之后，我们需要在ApiexBase中生成一个key，获取提供的MCP Server的url就能使用了。
参考上述截图，进入API Key之后生成一个即可。生成之后按照如下格式替换token即可配置成为MCP Server了。
{
"mcpServers": {
"aipexbase-mcp-server": {
"url": "http://localhost:8080/mcp/sse?token=替换成你的tokens"
}
}
}
这里需要注意的是，我配置的是localhost和8080，原因是前面我的后端启动就是在本地，用的是默认的8080端口，如果大家不一样也需要修改。另外，可能大家需要一点点AI IDE里面的MCP Server配置的知识，本文不再赘述。
接下来是最重要的部分：部署之后能让整个 AI 应用开发过程发生什么变化？很多人用 Gemini、Claude、Cursor 做应用，但总是会卡在：
有了 AipexBase，这些问题全部消失。
AI 工具可以直接调用 AipexBase 提供的能力，例如：
创建一个 user 表
查询用户信息
插入一条订单记录
验证用户登录
获取当前会话状态
写入业务上下文
你只需要告诉模型：
“我的后端已经由 AipexBase 提供，你根据它的 API 来写代码。”
模型就能正确处理前后端交互，而不会随意生成无法运行的后端代码。
需要说明一下，这个项目主要是通过将后端封装成MCP Server的方式让大模型使用。因此，使用需要依赖一个AI IDE，在这个IDE中你需要将AipexBase服务配置上去。前面已经告诉大家拿到了MCP Server配置的JSON结果了，配置到Cursor中之后可以看到状态：
能看到上面的截图，说明Cursor已经正确加载了。然后如下图所示，右侧输入结果即可实现前后端的完整功能。
我们也对比一下模型运行前后AipexBase里面的表的变化，新增了三个表，都是自动完成的。
这个方式极大简化了后端业务的实现，如果随着时间推移，MCP Server的能力越发强大之后，配合当前大模型强大的前端，可以说非常提高效率，甚至是不会编程的人也有希望构建完整的应用了。
Gemini 3 Pro、Claude、Cursor 等工具不断增强，让“开发应用”变得越来越轻松，但它们并不能替代一个稳定的后端。
AipexBase 的价值就在于：
它把后端拆成了模型能够直接理解和使用的那一套能力，让 AI 写出来的应用真正可以跑起来。
不用你写后端代码，也不用模型去猜“后端怎么配”，你只需要让 AipexBase 作为底座，前端 + 模型写逻辑就能拼出一个完整的应用系统。如果你正在探索 AI 生成应用、AI 编程、AI 工具开发，那么 AipexBase 是非常值得一试的国产开源后端方案。