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ayato-labs/ripen

🚀 Hochparalleler Hybrid-Memory-MCP für KI-Agenten. Unterstützt 3-5 gleichzeitige Agenten mit einer Compute-then-Write-Architektur.

Was ist ripen?

Ripen von ayato-labs ist ein leistungsstarkes, hochparalleles Hybrid-Memory-MCP (Model Context Protocol), das speziell für KI-Agenten wie Claude Code, Cursor und Codex entwickelt wurde. Es ermöglicht 3-5 gleichzeitigen Agenten den Zugriff auf einen gemeinsamen, effizienten Speicher, ohne dass es zu Datenkonflikten oder Latenzproblemen kommt. Die innovative Compute-then-Write-Architektur sorgt dafür, dass Berechnungen parallelisiert und erst dann konsistent geschrieben werden, was die Verarbeitungsgeschwindigkeit drastisch erhöht. Dieses Tool ist besonders nützlich für Entwicklerteams, die mehrere KI-Assistenten gleichzeitig nutzen, um Code zu analysieren, zu refaktorieren oder zu generieren, während die Speicherkonsistenz und die globale Sicht auf den Codebestand gewahrt bleiben.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add ayato-labs/ripen

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Dokumentation

Was macht ripen?

🚀 Hochparalleler Hybrid-Memory-MCP für KI-Agenten. Unterstützt 3-5 gleichzeitige Agenten mit einer Compute-then-Write-Architektur.

Funktionen

  • Hohe Parallelität: Ermöglicht 3-5 KI-Agenten den gleichzeitigen Zugriff auf denselben Speicher.
  • Hybrid-Memory: Kombiniert Kurzzeit- und Langzeitspeicher für optimale Abrufbarkeit.
  • Compute-then-Write: Berechnungen werden parallelisiert, Schreibvorgänge erfolgen konsistent und erst am Ende.
  • Plattformunterstützung: Kompatibel mit Claude Code, Cursor, Codex und anderen MCP-konformen Agenten.

Installation

git clone https://github.com/ayato-labs/ripen.git
cd ripen
npm install

Verwendung

# Starte den MCP-Server für den Speicherdienst
npx mcp-server ripen

Konfiguriere deinen KI-Agenten, um eine Verbindung zum ripen-MCP-Server herzustellen. Der Server stellt die folgenden Tools bereit:

  • store_context(key, value): Speichert einen Kontextwert unter einem bestimmten Schlüssel.
  • retrieve_context(key): Ruft den Kontextwert für einen bestimmten Schlüssel ab.
  • list_contexts(): Listet alle gespeicherten Kontexte auf.

Architektur

Die Compute-then-Write-Architektur trennt die Berechnungs- von der Schreibphase. Agenten berechnen unabhängig voneinander, und ihre Ergebnisse werden in einer Reihenfolge konsolidiert, bevor sie in den gemeinsamen Speicher geschrieben werden. Dadurch werden Schreibkonflikte vermieden und die Gesamtdurchsatzleistung verbessert.

Lizenz

MIT

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