Zikra — Team-Speicher für KI-Agenten

Nicht nur Sitzungsspeicher. Eine gemeinsam genutzte, verwaltete Speicherebene für jeden Agenten, jede Person und jedes Projekt, das Ihr Team betreibt.

License: MIT MCP

Website: zikra.dev · Selbst gehostet · MIT · Skaliert auf Millionen von Erinnerungen

zikra 17 runs · 847 memories │ you@team-server │ Sonnet 4.6 │ ~/project (main) │ 387K/200K ████░░░░░░ 45%

Installation in einer Zeile

claude mcp add zikra http://localhost:8000/mcp --header "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN"

Oder fügen Sie es zu ~/.claude/settings.json hinzu:

{ "mcpServers": { "zikra": { "url": "http://localhost:8000/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN" } } } }

Sie haben noch keinen Server? → Schritt 1 unten dauert ca. 2 Minuten.

Die meisten KI-Speichertools lösen ein Problem: Ein Agent erinnert sich besser an eine Sitzung.

Zikra löst ein schwierigeres Problem: Mehrere Personen, die mehrere KI-Agenten über mehrere Projekte hinweg betreiben — alle teilen sich denselben Speicherpool, wobei die richtige Person dem richtigen Projekt zugeordnet ist, der richtige Agent den richtigen Kontext abruft und Millionen von Erinnerungen durch integrierte Hygiene-Bewertung frisch gehalten werden.

Es ist kein Sitzungsspeicher. Es ist das gemeinsame Gehirn für ein KI-natives Team.

Was Sie bekommen	Was das bedeutet
Multi-Agent	Claude Code, Gemini CLI, Codex — ein Pool, ein Token
Multi-Person	Eigentümer / Admin / Entwickler / Betrachter-Rollen pro Projekt
Multi-Projekt	Isolierte Namespaces; ein Team betreibt `veltisai`, `design`, `global`
Skalierung	PostgreSQL-Backend — verarbeitet Millionen von Erinnerungen ohne Index-Neuerstellung
Speicherhygiene	Integrierter Hygiene-Prompt: Vertrauensverfall, Erkennung verwaister Daten, Bereinigung veralteter Daten
Struktur	Nicht nur "Text speichern" — Entscheidungen, Anforderungen, Prompts, Fehler, Sitzungstagebücher
Auto-Speichern	Stop + PreCompact-Hooks schreiben jede Sitzung automatisch

— Mukarram

Wie Zikra im Vergleich abschneidet

	Zikra	MCP Memory¹	mem0	basic-memory	MemoryMesh
Funktioniert über mehrere KI-Tools hinweg	✅	❌	✅ kostenpflichtig	❌	❌
Team-Sharing mit benutzerspezifischen Rollen	✅ RBAC	❌	✅ kostenpflichtig	❌	❌
Multi-Projekt-Namespacing	✅	❌	✅ kostenpflichtig	❌	❌
Selbst gehostet, keine Cloud-Abhängigkeit	✅	✅	❌	✅	✅
Auto-Speichern über Sitzungs-Hooks	✅	❌	❌	❌	❌
Hybride Vektor- + Stichwortsuche	✅	❌ nur Graph	✅	❌	❌
Vertrauensverfall / Speicherhygiene	✅ integrierter Prompt	❌	❌	❌	❌
Benannte Prompts + Anforderungen	✅	❌	❌	❌	❌
Skaliert auf Millionen von Erinnerungen	✅ Postgres	❌ im Arbeitsspeicher	✅ Cloud	❌	❌
Lizenz	MIT	MIT	Proprietär	MIT	MIT

¹ @modelcontextprotocol/server-memory — der offizielle Referenzserver von Anthropic.

Erste Schritte

Schritt 1 — Installieren Sie den Server

git clone https://github.com/getzikra/zikra
cd zikra
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate    # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -e .
python3 installer.py         # interactive setup, ~2 minutes
python3 -m zikra

Das Installationsprogramm erstellt eine .env-Datei und generiert Ihr Admin-Token. Der Server bindet standardmäßig an http://localhost:8000.

Um ihn von anderen Maschinen aus zu erreichen, führen Sie cloudflared tunnel --url http://localhost:8000 aus (kostenlos, gibt Ihnen eine permanente öffentliche URL wie https://zikra.yourteam.com).

Schritt 2 — Aktivieren Sie MCP in Claude Code

Öffnen Sie Claude Code → Settings → MCP → Add Server und fügen Sie Folgendes ein:

{
  "mcpServers": {
    "zikra": {
      "url": "http://your-server:8000/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_ZIKRA_TOKEN" }
    }
  }
}

Das Installationsprogramm erledigt dies automatisch, wenn es lokal ausgeführt wird.

Schritt 3 — Verbinden Sie Ihren KI-Coding-Agenten

Fügen Sie den Prompt für Ihren Agenten in eine Sitzung ein. Er kümmert sich sowohl um die Erstinstallation als auch um Updates.

Claude Code:

Fetch https://raw.githubusercontent.com/GetZikra/zikra/main/prompts/zikra-claude-code-setup.md
and follow every instruction in it.

Dies installiert den Stop-Hook (speichert jede Sitzung automatisch), den PreCompact-Hook und die Live-Statuszeile, die die Anzahl der Ausführungen und Speicherstatistiken anzeigt.

Zikra aktualisieren

Server:

cd ~/zikra && ./update.sh

Claude Code-Hooks — führen Sie den Onboarding-Prompt erneut aus. Er erkennt Ihre bestehende Installation und aktualisiert nur das, was sich geändert hat.

Profile

Profil	Speicher	Hooks	Zusätzliche Abhängigkeiten
Webhook (Standard)	SQLite ¹	keine	keine
Auto-Log	SQLite ¹	Sitzungs-Hooks	keine
Vollständig	SQLite ¹ oder Postgres	Hooks + Daemon	asyncpg (nur Postgres)

¹ SQLite ist nur für lokale / Einzelbenutzer-Anwendungen gedacht. Für Team-Bereitstellungen setzen Sie DB_BACKEND=postgres.

Umgebungsvariablen

Variable	Erforderlich	Standard	Beschreibung
`ZIKRA_TOKEN`	Ja	generiert	Bearer-Token für die API
`OPENAI_API_KEY`	Nein	—	Ermöglicht semantische Suche. Nur Stichwortsuche, falls abwesend.
`DB_BACKEND`	Nein	`sqlite`	`sqlite` oder `postgres`
`DB_HOST`	Nur Postgres	`localhost`
`DB_PORT`	Nur Postgres	`5432`
`DB_NAME`	Nur Postgres	—
`DB_USER`	Nur Postgres	—
`DB_PASSWORD`	Nur Postgres	—
`ZIKRA_HOST`	Nein	`0.0.0.0`	Bind-Adresse
`ZIKRA_PORT`	Nein	`8000`	HTTP-Port
`ZIKRA_DB_PATH`	Nein	`./zikra.db`	SQLite-Datenbankpfad
`ZIKRA_PROJECT`	Nein	`main`	Standardprojekt
`OPENAI_API_BASE`	Nein	`https://api.openai.com/v1`	Austausch für lokalen oder kompatiblen Embedding-Endpunkt
`ZIKRA_EMBEDDING_MODEL`	Nein	`text-embedding-3-small`	Name des Embedding-Modells
`ZIKRA_DECAY_DAYS`	Nein	`30`	Halbwertszeit des Speichers in Tagen
`ZIKRA_FREQUENCY_WEIGHT`	Nein	`0.1`	Gewichtung des Zugriffsfrequenz-Boosts

Wie Ergebnisse bewertet werden

Jedes Suchergebnis durchläuft eine Bewertung:

Alter — neuere Erinnerungen werden höher bewertet. Halbwertszeit: 30 Tage. Untergrenze: 0,05.
Zugriffsfrequenz — häufig verwendete Prompts erscheinen weiter oben (logarithmische Skala).
Vertrauen — Erinnerungen, die mit einem niedrigeren confidence_score gespeichert wurden, werden niedriger bewertet.

Befehlsreferenz

Alle Befehle sind POST /webhook/zikra mit Authorization: Bearer <token>.

Befehl	Aliase	Beschreibung
`search`	`find`, `query`, `recall`	Hybride semantische + Stichwortsuche
`save_memory`	`save`, `store`	Speichert eine Erinnerung mit Embedding
`get_memory`	`fetch_memory`	Abrufen nach Titel oder `id`
`get_prompt`	`fetch_prompt`	Abrufen eines benannten Prompts
`log_run`	`log_session`	Protokolliert einen abgeschlossenen Agentenlauf
`log_error`	`log_bug`	Protokolliert einen Fehler
`save_requirement`	—	Speichert eine Projektanforderung
`save_prompt`	`write_prompt`	Speichert einen Prompt mit Embedding
`list_prompts`	`get_prompts`	Listet Prompts für ein Projekt auf
`list_requirements`	`list_reqs`	Listet Anforderungen auf
`promote_requirement`	`promote`	Ändert den Typ einer Anforderung
`create_token`	`new_token`	Generiert ein Bearer-Token (Eigentümer-Rolle)
`get_schema`	`schema`	DB DDL-Introspektion
`zikra_help`	`help`	Vollständige Befehlsreferenz
`debug_protocol`	—	Backend-Diagnose

Rollen: owner · admin · developer · viewer

PostgreSQL-Backend

DB_BACKEND=postgres
DB_HOST=localhost
DB_PORT=5432
DB_NAME=ai_zikra
DB_USER=postgres
DB_PASSWORD=yourpassword

pip install -e ".[postgres]"

Lizenz

MIT — siehe LICENSE

Design in Claude Web. Ausführung in Claude Code. Teilen Sie es mit Ihrem gesamten Team. Claude Web · Claude Code · Gemini CLI · Codex · jeder Agent, der POST kann.

zikra