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Was macht DecisionNode?

Speichern und Abfragen von gemeinsam genutztem strukturiertem Speicher über Claude Code, Cursor, Windsurf und jeden MCP-Client mit einer lokalen CLI und MCP-Server.

Überblick

Dieses Skill ermöglicht es KI-Agenten, gemeinsam genutzten strukturierten Speicher (wie Schlüssel-Wert-Paare mit Metadaten) zu verwenden. Es arbeitet mit einer lokalen SQLite-Datenbank und stellt sowohl eine CLI als auch einen MCP-Server bereit.

Unterstützte Plattformen

• Claude Code
• Cursor
• Windsurf
• Jeder MCP-kompatible Client

Datenstruktur

Die Daten werden in einer SQLite-Tabelle mit folgendem Schema gespeichert:

CREATE TABLE memory (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    key TEXT UNIQUE NOT NULL,
    value TEXT NOT NULL,
    metadata TEXT DEFAULT '{}',
    created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    updated_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

CLI-Befehle

• decision add <key> <value> [--metadata <json>] – Fügt einen neuen Speichereintrag hinzu.
• decision get <key> – Ruft einen Eintrag anhand des Schlüssels ab.
• decision update <key> <value> [--metadata <json>] – Aktualisiert einen vorhandenen Eintrag.
• decision delete <key> – Löscht einen Eintrag.
• decision list [--prefix <prefix>] – Listet alle Einträge auf, optional gefiltert nach Präfix.
• decision search <query> – Durchsucht Werte mit einer LIKE-Abfrage.

MCP-Server

Der MCP-Server läuft standardmäßig auf http://localhost:8080 und stellt folgende Endpunkte bereit:

• POST /mcp – Akzeptiert JSON-RPC-Aufrufe für die Methoden add, get, update, delete, list und search.

Konfiguration

Umgebungsvariablen:

• DECISION_DB_PATH – Pfad zur SQLite-Datenbankdatei (Standard: ./decision.db).
• DECISION_PORT – Port für den MCP-Server (Standard: 8080).

Installation

pip install decision-node

Beispiel

# Python-Beispiel zur Verwendung der CLI
import subprocess

subprocess.run(["decision", "add", "user/name", "Max Mustermann", "--metadata", '{"source": "onboarding"}'])

Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation.