int

Selbst gehostetes, dockerisiertes Open-Source-KI-Speichersystem. Stellt KI-Codierungsassistenten über das Model Context Protocol (MCP) einen projektbezogenen Speicher bereit, sodass Assistenten Erkenntnisse aus früheren Sitzungen abrufen können, ohne teure Erkundungsarbeit erneut auszuführen.

Status

v1 in Arbeit. Spezifikation unter docs/spec.md; Intention unter docs/intent.md; Aufgabenübersicht unter tasks/todo.md.

Related MCP server: AIVectorMemory

Schnellstart

cp .env.example .env          # fill in API_KEY and GEMINI_API_KEY
docker compose up -d          # server + Qdrant
docker compose logs -f int    # tail server

Verbinden Sie OpenCode mit dem Server, indem Sie Ihrer opencode.json einen Remote-MCP-Eintrag hinzufügen:

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "mcp": {
    "int": {
      "type": "remote",
      "url": "http://localhost:8000/mcp",
      "headers": { "API_KEY": "{env:API_KEY}" }
    }
  }
}

Siehe docs/deployment.md für die vollständige Einrichtung, CLI-Nutzung und häufige Stolperfallen.

Werkzeuge

Werkzeugnamen sind ohne Präfix (add, search, ...). Der MCP-Server ist als int registriert, daher stellen MCP-Clients sie als int_add, int_search, int_list, int_delete bereit.

Technologie-Stack

Python 3.14, FastAPI + MCP (mcp Python-SDK, Streamable HTTP), Qdrant (separater Container), gemini-embedding-001 (L2-normalisiert auf 768 Dimensionen über MRL), Docker Compose, uv für die Abhängigkeitsverwaltung.

Lizenz

Apache-2.0 — siehe LICENSE für Details.