EDITION Intelligence Platform

Die fehlende Infrastruktur für KI-Agenten, die in Japan tätig sind.

Memory API + Regulation Check API + prozedurales Wissen + MCP-Server — speziell für den japanischen Geschäftskontext entwickelt.

Das Problem

KI-Agenten, die mit japanischen Unternehmen arbeiten, stoßen auf Hindernisse, die mit generischen Tools nicht gelöst werden können:

• Keigo (敬語): Ein Satz wie "ワインをお持ちすれば喜ばれるかと存じます" lässt das Subjekt weg, verwendet geschichtete Höflichkeitsformen und drückt Unsicherheit aus — generisches NLP behandelt dies als Rauschen.

• Implizite Vereinbarungen: In der japanischen Geschäftskommunikation werden Dinge selten direkt ausgesprochen.

• Regulierungs-Dschungel: Über 10 Branchen mit sich überschneidenden nationalen/präfekturalen Vorschriften, wobei die meisten Dokumentationen nur auf Japanisch vorliegen.

• Kein persistenter Kontext: Agenten vergessen alles zwischen den Sitzungen.

Related MCP server: japan-ux-mcp

Was dieses System leistet

1. Memory API — Japan-bewusster persistenter Speicher

Speichern Sie Episoden, extrahieren Sie automatisch strukturierte Fakten mit Keigo-Analyse, Erkennung sozialer Hierarchien und Konfidenzbewertung.

Input:  "佐藤部長にはワインをお持ちすれば喜ばれるかと存じます"

Output:
  Subject:    佐藤 (役職: 部長)
  Predicate:  好む
  Object:     ワイン
  Keigo:      Level 2 (尊敬語)
  Hierarchy:  superior
  Confidence: 0.7 (推測 — not stated as fact)
  Tense:      present

Dreischichtige Architektur:

• Episoden — rohe Gesprächsprotokolle

• Fakten — strukturiertes Wissen (automatisch extrahiert via LLM)

• Kontext — zusammengefasster Status pro Entität/Thema

2. Regulation API — 10 Branchen + Touristenregeln

Vorgefertigte Regulierungsdatenbank, die Folgendes abdeckt:

• E-Commerce-Seiten, Immobilien, Personalwesen, Gastronomie, Bauwesen

• Gesundheitswesen, Finanzen, Transport, Bildung, Unterkunft

• Touristenkategorien: Visum, Steuerfrei, Transit, Medizin, Etikette

Alle 10 Branchen enthalten schrittweise prozedurale Anleitungen (insgesamt 65 Schritte) — sie decken ab, was zu tun ist, wie, wo, erforderliche Dokumente, Kosten, Zeitpläne und häufige Fallstricke.

curl -X POST /api/v1/regulation/check \
  -d '{"industry": "food_service", "query": "What licenses do I need to open a restaurant in Tokyo?"}'

3. MCP-Server — 8 Tools für Claude, Cursor usw.

Schnellstart

Backend

git clone https://github.com/hiroshic9-png/edition.git
cd edition
python3 -m venv venv && source venv/bin/activate
pip install fastapi 'uvicorn[standard]' pydantic sqlalchemy aiosqlite chromadb python-dotenv google-genai

# Set your LLM key (any one of these)
echo 'GEMINI_API_KEY=your_key' > .env
# or ANTHROPIC_API_KEY or OPENAI_API_KEY

python -m uvicorn backend.api.main:app --reload
# → http://localhost:8000/docs

MCP-Server (für Claude Desktop / Cursor)

cd mcp-server && npm install && npm run build && npm start

Fügen Sie dies zur claude_desktop_config.json hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "edition": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/mcp-server/dist/index.js"],
      "env": {
        "EDITION_API_URL": "http://localhost:8000",
        "EDITION_API_KEY": "your_api_key"
      }
    }
  }
}

API-Endpunkte

Memory

Regulation

Tech-Stack

Warum nicht Mem0 / Letta / Zep?

Das sind hervorragende Allzweck-Memory-Tools. Aber sie können nicht:

• Japanische Keigo-Stufen parsen (丁寧語 / 尊敬語 / 謙譲語)

• Implizite soziale Hierarchien aus Höflichkeitsmustern erkennen

• Konfidenz basierend auf japanischen Sprachmustern bewerten (断定 vs 推測 vs 伝聞)

• Eine japanische Regulierungsdatenbank einbinden

Dieses Projekt existiert, weil der japanische Geschäftskontext strukturell anders ist und Agenten eine speziell dafür entwickelte Infrastruktur benötigen, um sich darin zurechtzufinden.

Lizenz

MIT