ServerPackCreator终极指南:快速构建Minecraft服务器包
想要从Minecraft模组包快速生成服务器包?ServerPackCreator正是你需要的工具!这款开源神器支持Forge、Fabric、Quilt、LegacyFabric和NeoForge等主流模组加载器,通过智能化配置和自动化处理,让服务器部署变得简单高效。
三大运行模式:满足不同使用场景
命令行模式:为自动化而生
对于熟悉终端操作的用户或需要在脚本中集成服务器包生成功能,命令行模式是最佳选择。它无需图形界面,直接通过命令提示符执行操作,特别适合服务器环境部署。
ServerPackCreator命令行界面,显示详细的配置和运行日志
图形界面模式:新手友好体验
如果你更喜欢可视化操作,图形界面模式提供了直观的文件浏览和配置管理功能。深色主题的界面设计不仅美观,还能减少长时间使用的视觉疲劳。
ServerPackCreator图形界面,支持拖放操作和实时预览
Web服务模式:团队协作利器
Web界面支持远程上传模组包文件、提交生成任务,并实时查看任务状态和历史记录。这种模式特别适合多人协作场景或需要集中管理多个服务器配置的环境。
ServerPackCreator Web界面,适合远程部署和管理
核心功能深度解析
智能模组过滤系统
ServerPackCreator内置双重模组过滤机制,能够自动识别客户端专用模组,同时支持手动配置排除列表。这意味着你可以精确控制哪些模组包含在服务器包中,确保服务器稳定运行。
灵活的文件管理
工具支持从模组包中添加任意文件和目录,也可以从本地计算机导入额外资源。通过serverpackcreator-api/src/main/kotlin/de/griefed/serverpackcreator/api/config/中的配置文件,你可以轻松设置包含和排除规则。
一键式服务器配置
从服务器图标自动缩放(支持64x64标准尺寸)到完整的服务器属性文件配置,所有操作都可以在界面中快速完成。
实战操作指南
快速上手步骤
- 选择模组包:指定要处理的模组包ZIP文件或目录路径
- 配置参数:调整Minecraft版本、模组加载器类型和版本
- 设置过滤规则:根据需要排除客户端专用模组
- 生成服务器包:点击生成按钮,工具会自动完成所有处理工作
ServerPackCreator详细操作指南界面,标注了13个关键功能点
高级配置技巧
在serverpackcreator-app/src/main/kotlin/de/griefed/serverpackcreator/app/gui/路径下的组件文件中,你可以找到更多高级配置选项和自定义功能。
插件系统与扩展功能
可扩展架构设计
ServerPackCreator采用模块化设计,支持通过插件扩展功能。在serverpackcreator-plugin-example/目录中提供了完整的插件开发示例。
ServerPackCreator插件配置界面,支持自定义扩展功能
标签页扩展机制
通过标签页扩展系统,你可以为工具添加全新的功能模块,甚至可以集成小游戏等娱乐功能。
ServerPackCreator Tetris扩展标签页,展示模块化扩展能力
部署方案推荐
本地部署方案
直接下载JAR文件运行是最简单的部署方式:
java -jar serverpackcreator.jar
Docker容器化部署
对于生产环境,推荐使用Docker Compose进行部署,这种方式更加稳定且易于维护。
最佳实践建议
性能优化配置
- 建议为JVM分配至少4GB内存(-Xms4G -Xmx4G)
- 启用G1垃圾收集器优化性能
- 合理配置模组过滤规则减少服务器负载
安全使用指南
- 定期更新工具版本以获取最新功能和安全修复
- 在生产环境使用前充分测试生成的服务器包
- 避免在公开网络环境中运行Web服务模式
ServerPackCreator通过其强大的功能和灵活的使用方式,为Minecraft服务器管理员提供了一个完整的解决方案。无论你是个人玩家还是专业服务器运营者,这款工具都能显著提升你的工作效率,让你专注于创造更好的游戏体验。
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