PocketMine-MP 的安装和配置教程
2025-05-29 00:54:13作者:宗隆裙
1. 项目基础介绍
PocketMine-MP 是一个开源的 Minecraft: Bedrock Edition 服务器软件,它允许用户使用 PHP 编写插件来扩展和自定义游戏。它具有高度的可定制性,并且有一个强大的插件 API,可以让服务器管理员根据自己的需求来修改和增强游戏体验。PocketMine-MP 支持多世界功能,性能优良,并且能够持续更新以支持最新的 Minecraft 版本。
2. 主要编程语言
本项目主要使用 PHP 进行开发,这是一种广泛应用于服务器端编程的脚本语言,具有良好的跨平台性和灵活性。
3. 项目使用的关键技术和框架
PocketMine-MP 使用了以下技术和框架:
- PHP:作为主要的开发语言。
- pthreads:用于多线程处理,提高服务器性能。
- sockets:用于网络通信。
- SQLite:作为默认的数据库系统。
4. 安装和配置准备工作
在开始安装之前,请确保您的系统满足以下要求:
- PHP 7.2 或更高版本。
- pthreads 扩展(对于 PHP 7.2 是可选的,但对于更高版本是必须的)。
- 具备基本的命令行操作知识。
5. 详细安装步骤
步骤一:安装 PHP 和相关扩展
确保您的系统中安装了 PHP 和 pthreads 扩展。这通常可以通过包管理器完成,例如在 Ubuntu 上使用以下命令:
sudo apt-get update
sudo apt-get install php php-cli php-pthreads
步骤二:克隆项目仓库
使用 Git 克隆 PocketMine-MP 的项目仓库到您的服务器或本地环境:
git clone https://github.com/NetherGamesMC/PocketMine-MP.git
cd PocketMine-MP
步骤三:安装依赖
使用 Composer 安装项目依赖:
composer install
步骤四:配置服务器
在项目目录中,找到 -pocketmine.yml 文件,这是服务器的配置文件。根据您的需求修改配置,例如设置服务器名称、端口等。
步骤五:启动服务器
配置完成后,可以通过执行以下命令启动服务器:
./start.php
步骤六:安装插件
如果需要安装插件,将插件文件放置在 plugins 文件夹中,并重新启动服务器以加载插件。
以上就是 PocketMine-MP 的安装和配置教程,希望您能够成功搭建属于自己的 Minecraft 服务器。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
暂无简介
Dart
615
139
Ascend Extension for PyTorch
Python
165
184
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
314
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
855
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
371
3.16 K
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
257
91
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
475
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
646
255