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by getzikra

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


Related MCP server: mcp-memory-graph

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.

Maintenance

ActivitySlowing
ResponsivenessUnresponsive

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    -
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