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Klipper是一款开源的3D打印机固件，其核心优势在于采用高性能计算架构，支持多处理器协同工作，能显著提升打印速度与精度，同时优化打印质量；该固件兼容多种主流3D打印机主板，具备模块化设计，便于用户根据需求扩展功能或进行个性化定制，为3D打印爱好者和专业用户提供了高效、灵活的打印解决方案。
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klipper 官方文档
Docker封装的Klipper
此镜像由 prind项目 构建和使用。
什么是Klipper？
Klipper是一款3D打印机固件。它将通用计算机的算力与一个或多个微控制器结合，充分发挥硬件性能。关于使用Klipper的优势，可参考其功能文档。
引用自 [**]
使用方法
Klipper需要访问主机设备，建议以特权模式运行并挂载主机的/dev目录。非特权模式可能因MCU重置后设备名变更导致功能异常（参考相关问题）。
独立运行
准备工作
- 创建配置文件
printer.cfg - 创建目录
run
运行容器
通过docker run命令
bashdocker run \ --privileged \ -v /dev:/dev \ -v $(pwd)/run:/opt/printer_data/run \ -v $(pwd)/printer.cfg:/opt/printer_data/config/printer.cfg \ mkuf/klipper:latest
通过docker compose配置
yamlservices: klipper: image: mkuf/klipper:latest privileged: true volumes: - /dev:/dev - ./printer.cfg:/opt/printer_data/config/printer.cfg - ./run:/opt/printer_data/run
连接GCODE发送器
将GCODE发送器指向 run 目录下的 klipper.tty 文件即可。
与Moonraker一起使用
若需搭配Moonraker使用，两者需共享包含套接字的目录。Moonraker镜像的详细使用说明见其README.md。
准备工作
- 创建配置文件
moonraker.conf和printer.cfg - 创建目录
run（共享套接字）和gcode（存储GCODE文件）
运行容器
通过docker run命令
先启动Klipper：
bashdocker run \ --privileged \ -v /dev:/dev \ -v $(pwd)/run:/opt/printer_data/run \ -v $(pwd)/gcode:/opt/printer_data/gcodes \ -v $(pwd)/printer.cfg:/opt/printer_data/config/printer.cfg \ mkuf/klipper:latest
再启动Moonraker：
bashdocker run \ -v $(pwd)/run:/opt/printer_data/run \ -v $(pwd)/gcode:/opt/printer_data/gcodes \ -v $(pwd)/moonraker.conf:/opt/printer_data/config/moonraker.conf \ -p 7125:7125 \ mkuf/moonraker:latest
通过docker compose配置
yamlservices: klipper: image: mkuf/klipper:latest privileged: true volumes: - /dev:/dev - ./printer.cfg:/opt/printer_data/config/printer.cfg - ./run:/opt/printer_data/run - ./gcode:/opt/printer_data/gcodes moonraker: image: mkuf/moonraker:latest ports: - "7125:7125" volumes: - ./moonraker.conf:/opt/printer_data/config/moonraker.conf - ./run:/opt/printer_data/run - ./gcode:/opt/printer_data/gcodes
默认配置
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 用户 | klipper (1000:1000) |
| 工作目录 | /opt |
| 入口命令 | /opt/venv/bin/python klipper/klipper/klippy.py |
| 启动参数 | -I printer_data/run/klipper.tty -a printer_data/run/klipper.sock printer_data/config/printer.cfg |
镜像标签
| 标签 | 说明 | 是否静态 |
|---|---|---|
latest | 指向最新的Klippy运行镜像。根据上游代码变更，可能24小时内更新版本。 | 否 |
<git描述>（如 v0.12.0-114-ga77d0790） | 对应上游仓库的特定git描述版本，如 Klipper3d/klipper:v0.12.0-114-ga77d0790。 | 是 |
*-tools | 包含MCU代码编译所需工具的Debian镜像。 | 是 |
*-hostmcu | klipper_mcu二进制文件的运行镜像。 | 是 |
构建目标
| 目标 | 说明 | 是否推送 |
|---|---|---|
build | 拉取上游代码并构建Python虚拟环境。 | 否 |
build-simulavr | 基于mcu目标，拉取并构建simulavr（用于无硬件测试）。 | 否 |
build-hostmcu | 基于mcu目标，构建klipper_mcu二进制文件。 | 否 |
run | 默认的Klippy运行镜像。 | 是 |
tools | MCU代码编译工具镜像。 | 是 |
hostmcu | klipper_mcu二进制文件的运行镜像。 | 是 |
健康检查
容器内提供 /opt/health.py 脚本用于健康检查。
注意：在Docker中启用健康检查可能显著增加CPU占用。测试中，每30秒执行一次检查会使容器CPU占用翻倍，每5秒执行则增至6倍。低功耗主机可能因此出现资源不足或异常行为。
脚本功能：
- 通过Unix套接字查询Klipper的
info端点 - 检查状态是否为
ready - 若上述任一条件不满足，脚本返回失败状态，标记容器为不健康
Compose配置示例：
yamlservices: klipper: healthcheck: test: ["python3", "/opt/health.py"] interval: 30s
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker加速体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"
常见问题
Q1:轩辕镜像免费版与专业版有什么区别？
免费版仅支持 Docker Hub 加速，不承诺可用性和速度；专业版支持更多镜像源，保证可用性和稳定速度，提供优先客服响应。
Q2:轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像？
免费版仅支持 docker.io；专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。
Q3:流量耗尽错误提示
当返回 402 Payment Required 错误时，表示流量已耗尽，需要充值流量包以恢复服务。
Q4:410 错误问题
通常由 Docker 版本过低导致，需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。
Q5:manifest unknown 错误
先检查 Docker 版本，版本过低则升级；版本正常则验证镜像信息是否正确。
Q6:镜像拉取成功后，如何去掉轩辕镜像域名前缀？
使用 docker tag 命令为镜像打上新标签，去掉域名前缀，使镜像名称更简洁。
轩辕镜像下载加速使用手册
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Linux
在 Linux 系统配置镜像加速服务
Windows/Mac
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K8s Containerd
Kubernetes 集群配置 Containerd
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Synology 群晖 NAS 配置加速
飞牛
飞牛 fnOS 系统配置镜像加速
极空间
极空间 NAS 系统配置加速服务
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绿联
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