Was macht ktx-ai-data-agents-mcp-context-skills?
ktx ist eine ausführbare Kontextschicht für Daten- und Analyse-Agenten 🐙 Ermöglicht Claude Code, Codex und anderen KI-Agenten, Daten präzise über MCP abzufragen – mit Skills, Gedächtnis und einer semantischen Schicht.
Überblick
ktx bietet einen standardisierten Weg, um Datenbanken und Analysesysteme mit KI-Agenten zu verbinden. Es nutzt:
- Skills: Wiederverwendbare, dokumentierte Fähigkeiten für spezifische Abfragen
- Memory: Kontextuelles Gedächtnis, das Agenten hilft, den Zustand und Verlauf von Abfragen zu verstehen
- Semantische Schicht: Eine Abstraktionsebene, die technische Datenmodelle in geschäftsverständliche Konzepte übersetzt
Unterstützte Plattformen
- Claude Code
- Codex (OpenAI)
- Jeder MCP-kompatible KI-Agent
Installation
npm install -g @kaelio/ktx
# oder
pip install ktx-core
Konfiguration
Erstelle eine ktx.yaml oder ktx.json Datei in deinem Projektroot:
# ktx.yaml
skills:
- name: "benutzerabfragen"
description: "Analysiere Benutzeraktivitäten nach Zeiträumen"
sql: |
SELECT
DATE_TRUNC('{{zeitraum}}', erstellungsdatum) AS zeitraum,
COUNT(*) AS anzahl_benutzer
FROM benutzer
GROUP BY 1
parameters:
zeitraum:
type: string
enum: ["day", "week", "month", "year"]
default: "month"
memory:
enabled: true
backend: "sqlite"
connection: "memory.db"
semantic_layer:
enabled: true
model_file: "./semantik.yaml"
Verwendung mit Claude Code
# Agent starten mit ktx Kontext
claude code --mcp-config ./ktx-mcp.json
Verwendung mit Codex
codex --context ktx://./mein-projekt
API Referenz
| Befehl | Beschreibung |
|---|---|
ktx init | Initialisiert ein neues ktx Projekt |
ktx skill list | Listet alle verfügbaren Skills auf |
ktx skill add <name> | Fügt einen neuen Skill hinzu |
ktx query <skill> | Führt einen Skill aus |
ktx memory clear | Löscht den Gedächtnis-Cache |
Lizenz
MIT