ServerPackCreator:Minecraft服务器包自动化生成终极指南
ServerPackCreator是一款专为Minecraft服务器管理员设计的革命性工具,它能够自动化生成客户端所需的资源包和配置文件,彻底解决了服务器与客户端之间的兼容性问题。无论您是运营小型私人服务器还是大型公共服务器,这款工具都能显著提升您的管理效率。
核心优势:为什么选择ServerPackCreator
多平台支持:ServerPackCreator提供图形界面、命令行和Web服务三种操作模式,满足不同用户的使用习惯。图形界面适合初学者,命令行支持自动化脚本,Web服务便于远程管理。
全模组加载器兼容:支持Forge、NeoForge、Fabric、LegacyFabric和Quilt等主流模组平台,确保您的服务器包能够在各种环境下正常工作。
智能客户端模组识别:内置超过20个常见客户端专用模组的自动识别功能,包括视觉增强类(AdaptiveTooltips、cleanview)、界面优化类(optigui、gui-clock)和实用工具类(block-counter、timestamp-chat)等。
实际应用场景展示
ServerPackCreator图形界面提供直观的配置选项,支持多模组包管理
对于服务器管理员来说,配置过程变得前所未有的简单。您只需选择模组包目录,设置服务器包后缀,系统就会自动识别客户端专用模组并生成相应的配置文件。
Web服务界面为远程管理提供了极大便利:
通过Web界面可直接上传模组包ZIP文件,最大支持500MB,适合团队协作
快速上手指南
第一步:环境准备
确保系统已安装Java 8或更高版本,这是运行ServerPackCreator的基础要求。
第二步:获取工具
通过以下命令获取最新版本的ServerPackCreator:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/se/ServerPackCreator
第三步:基础配置
在图形界面中,按照以下步骤进行配置:
- 选择模组包目录(指向您的Minecraft实例文件夹)
- 设置服务器包后缀用于版本区分
- 配置Minecraft版本和模组加载器
高级功能探索
ServerPackCreator的强大之处在于其可扩展性。通过插件系统,您可以实现:
生成前预处理:在服务器包生成前执行自定义操作 压缩前检查:在ZIP打包前进行最终验证 生成后部署:自动化部署到目标服务器
完整生成流程演示
PreGeneration阶段:生成开始前的初始化操作
此阶段可执行环境检查、版本验证等任务
PreZip阶段:ZIP压缩前的最终配置
确保所有必要文件已正确包含
PostGeneration阶段:生成完成后的部署操作
*可在此阶段触发服务器重启或通知机制
技术架构优势
ServerPackCreator采用现代化的技术架构:
- Kotlin语言开发:确保代码的稳定性和性能
- Spring Boot框架:提供企业级的可靠性和扩展性
- 多语言支持:完整的中文界面和葡萄牙语支持
社区生态与发展前景
该项目拥有活跃的开发者社区,持续更新和改进功能。配套的API和插件开发套件让高级用户能够创建自定义扩展,满足特定需求。
插件示例项目提供了完整的开发模板,包括配置检查、界面扩展和生成前后处理等完整示例,帮助开发者快速上手。
ServerPackCreator不仅是一个工具,更是一个完整的Minecraft服务器管理生态系统。通过自动化服务器包生成、智能模组管理和可扩展的插件架构,它为服务器管理员提供了前所未有的便利和效率。
无论您是刚开始接触Minecraft服务器管理,还是经验丰富的管理员,ServerPackCreator都能成为您的得力助手,让您专注于创造更好的游戏体验,而不是繁琐的配置工作。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00


