Was macht cognebula-enterprise?
Out-of-the-Box-Enterprise-Kontext-Brain für KI-Agenten – Graph RAG, WebGL-3D-Konsole, One-Click-Docker-Deployment
Quelle: https://github.com/MARUCIE/cognebula-enterprise
Entdeckt aus GitHub-Repositorys, die in den letzten 24 Stunden für Agenten-Skills, Claude-/Codex-/Gemini-Workflows, MCP-Tooling und angrenzende KI-Agenten-Automatisierung gepusht wurden.
Überblick
cognebula-enterprise bietet eine sofort einsetzbare, unternehmensweite Kontext-Engine für KI-Agenten. Es kombiniert Graph RAG (Graph-basiertes Retrieval-Augmented Generation) mit einer WebGL-3D-Konsole, um Wissen visuell zu erkunden und abzurufen. Das System lässt sich mit einem einzigen Docker-Befehl bereitstellen und ist für den produktiven Einsatz in Unternehmen optimiert.
Kernfunktionen
- Graph RAG: Nutzt Wissensgraphen anstelle von reinen Vektordatenbanken, um Beziehungen zwischen Entitäten zu modellieren und kontextrelevante Antworten zu liefern.
- WebGL-3D-Konsole: Interaktive 3D-Visualisierung des Wissensgraphen – ideal für Debugging, Exploration und Präsentation.
- One-Click-Docker-Deployment: Schnelle und reproduzierbare Installation mit minimaler Konfiguration.
- MCP-kompatibel: Funktioniert nahtlos mit Agenten, die das Model Context Protocol (MCP) unterstützen, wie Claude Code, Codex und Gemini.
- Unternehmenssicherheit: Unterstützt rollenbasierte Zugriffskontrolle und verschlüsselte Verbindungen.
Schnellstart
Stelle das System mit Docker bereit:
docker run -d -p 8080:8080 --name cognebula-enterprise ghcr.io/marucie/cognebula-enterprise:latest
Nach dem Start ist die WebGL-Konsole unter http://localhost:8080 erreichbar. Die Graph-RAG-API steht unter http://localhost:8080/api/v1/graphrag zur Verfügung.
Konfiguration
Umgebungsvariablen in docker-compose.yml oder als Docker--e-Flags setzen:
| Variable | Beschreibung | Standard |
|---|---|---|
COGNEBULA_API_KEY | API-Schlüssel für den Zugriff | changeme |
NEO4J_URI | URI der Neo4j-Wissensgraph-Datenbank | bolt://localhost:7687 |
LLM_ENDPOINT | Endpunkt des Sprachmodells (z. B. OpenAI, Ollama) | http://localhost:11434 |
WEBGL_PORT | Port für die WebGL-Konsole | 8080 |
Integration mit KI-Agenten
Beispiel für Claude Code (~/.claude/skills.json):
{
"cognebula-enterprise": {
"type": "mcp",
"config": {
"url": "http://localhost:8080/api/v1/graphrag",
"auth": {
"type": "bearer",
"token": "<COGNEBULA_API_KEY>"
}
}
}
}
Beispiel für Codex (in codex.json):
{
"tools": [
{
"name": "cognebula-enterprise",
"endpoint": "http://localhost:8080/api/v1/graphrag",
"headers": {
"Authorization": "Bearer <COGNEBULA_API_KEY>"
}
}
]
}
Beispiele
Graph-RAG-Abfrage (curl):
curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/graphrag/query \
-H "Authorization: Bearer <COGNEBULA_API_KEY>" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"question": "Welche Cloud-Infrastruktur-Verträge laufen im nächsten Quartal aus?"}'
Erwartete Antwort (gekürzt):
{
"answer": "Folgende Verträge laufen aus: AWS Enterprise Support (31.01.2025), Azure Reserved Instances (15.02.2025). Details siehe Graph Explorer.",
"graph_traversal": [
{ "entity": "AWS Enterprise Support", "end_date": "2025-01-31" },
{ "entity": "Azure Reserved Instances", "end_date": "2025-02-15" }
]
}
Lizenz
MIT – Siehe LICENSE für Details.