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KTCrisis/flux7-memory

Gemanagte Multi-Agent-Speicher für KI-Agenten — hybride Markdown+SQLite, FTS, Vektorsuche, LLM-Neubewertung. Ein Go-Binary, MCP stdio + HTTP + SSE.

Was ist flux7-memory?

Das Skill KTCrisis/flux7-memory bietet eine robuste, datenschutzkonforme Multi-Agenten-Gedächtnislösung, die als MCP-Server läuft. Es kombiniert Markdown-basierte Speicher mit SQLite-Datenbanken und unterstützt Volltextsuchen (FTS5) sowie Vektorsemantiksuchen über lokale Embedding-Modelle. Ein LLM-Neubewertungsschritt verbessert die Ergebnisqualität. Das System ermöglicht es verschiedenen KI-Agenten (Claude Code, Cursor, Codex), gemeinsamen Speicher zu nutzen, ohne dass externe Cloud-APIs erforderlich sind. Es ist besonders nützlich für DevOps- und Entwicklerteams, die große Codebasen verwalten und eine lernende, adaptive Wissensbasis benötigen. Die skill unterstützt Interaktionen über stdio, HTTP und SSE und ist in einer einzigen Go-Binärdatei auslieferbar.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Dokumentation

Was macht flux7-memory?

Gemanagte Multi-Agenten-Gedächtnis für KI-Agenten — hybride Markdown+SQLite, FTS, Vektorsuche, LLM-Neubewertung. Ein Go-Binary, MCP stdio + HTTP + SSE.

Eigenschaften

  • Hybrider Speicher: Markdown-Dateien + SQLite mit FTS5-Volltextsuche.
  • Semantische Suche: Lokale Vektoreinbettung und -suche über das Parquet-Format.
  • LLM-Reranking: Verbessert Suchergebnisse durch ein lokales LLM (z. B. Ollama, llama.cpp).
  • Multi-Agenten-Freigabe: Verschiedene KI-Agenten können denselben Speicher nutzen.
  • Datenschutz: Keine externen APIs erforderlich, alle Berechnungen laufen lokal.
  • Go-Binärdatei: Einfach bereitzustellen, keine Runtime-Abhängigkeiten.
  • MCP-Schnittstellen: Unterstützt stdio (nativ), HTTP und SSE.

Verwendung

Als MCP-Tool (Empfohlen)

# Starten mit stdio (Default für Claude Code)
./flux7-memory

# Mit HTTP-API
./flux7-memory --http :8080

# Mit SSE (streaming)
./flux7-memory --sse

Konfiguration

Erstellen Sie eine config.yaml oder setzen Sie Umgebungsvariablen:

VariableBeschreibungStandard
MEMORY_PATHPfad zum Speicherverzeichnis./memory
MODEL_PATHPfad zum Embedding-Modellautomatisch heruntergeladen
LLM_URLURL für Reranking-LLMhttp://localhost:11434
EMBED_DIMDimension der Embeddings384
FTS_ENABLEVolltextsuche aktivierentrue
VECTOR_ENABLEVektorsuche aktivierentrue

Schnellstart

  1. Herunterladen: go install github.com/KTCrisis/flux7-memory@latest
  2. Ausführen: ./flux7-memory --init initialisiert den Speicher
  3. Agenten verbinden: Konfigurieren Sie Ihren Agenten, um den MCP-Server zu verwenden

Plattformen

  • Claude Code: Native stdio-Unterstützung, verwaltet über ~/.claude/agents.json
  • Cursor: Kompatibel über MCP-Protokoll
  • Codex: Unterstützt über SSE oder HTTP
  • Jeder MCP-kompatible Agent: Funktioniert mit allen MCP-Clients

Wie es funktioniert

  1. Eingabe akzeptieren (Nachricht, Datei, Abfrage)
  2. Markdown parsen und Metadaten extrahieren
  3. Sowohl Volltext- als auch Vektorsuchen durchführen
  4. Ergebnisse mit LLM neu bewerten für kontextuelle Relevanz
  5. Antwort an Agenten zurückgeben

Der Speicher lernt mit der Zeit, indem er Interaktionen speichert und die zugrunde liegenden Daten aktualisiert.

Lizenz

MIT - Siehe LICENSE für Details.

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