Entwerfen, testen und versenden Sie komplexe KI-Workflows von einer visuellen Arbeitsfläche aus, genau dort, wo Sie Ihren Code schreiben.

Integrieren Sie Pipelines in jede Python- oder TypeScript-App mit nur wenigen Zeilen Code, ohne dass Infrastruktur-Kleber erforderlich ist.

Funktionen

Funktion	Beschreibung
Visueller Pipeline-Builder	Ziehen, verbinden und konfigurieren Sie Knoten in VS Code – ohne Boilerplate. Echtzeit-Beobachtbarkeit verfolgt Token-Verbrauch, LLM-Aufrufe, Latenz und Ausführung. Pipelines sind portables JSON – versionskontrollierbar, teilbar und überall ausführbar.
Hochleistungs-C++-Laufzeit	Natives Multithreading, speziell für die Durchsatzanforderungen von KI- und Daten-Workloads entwickelt. Keine Engpässe, keine Kompromisse für die Produktionsskalierung.
50+ Pipeline-Knoten	13 LLM-Anbieter, 8 Vektordatenbanken, OCR, NER, PII-Anonymisierung, Chunking-Strategien, Embedding-Modelle und mehr. Alle Knoten sind in Python erweiterbar – erstellen und veröffentlichen Sie Ihre eigenen.
Multi-Agenten-Workflows	Integrierte CrewAI- und LangChain-Unterstützung. Verketten Sie Agenten, teilen Sie Speicher über Pipeline-Ausführungen hinweg und verwalten Sie mehrstufiges Denken in großem Maßstab.
Bereit für Coding-Agenten	RocketRide erkennt automatisch Ihren Coding-Agenten – Claude, Cursor und mehr. Erstellen, modifizieren und bereitstellen Sie Pipelines durch natürliche Sprache.
TypeScript, Python & MCP SDKs	Integrieren Sie Pipelines in native Apps, stellen Sie sie als aufrufbare Tools für KI-Assistenten bereit oder bauen Sie programmatische Workflows in Ihre bestehende Codebasis ein.
Keine Abhängigkeitsprobleme	Python-Umgebungen, C++-Toolchains, Java/Tika und alle Knoten-Abhängigkeiten werden automatisch verwaltet. Klonen, bauen, ausführen – keine manuelle Einrichtung.
Ein-Klick-Bereitstellung	Ausführung auf Docker, On-Premise oder RocketRide Cloud (bald verfügbar). Produktionsbereite Architektur vom ersten Tag an – nicht nachträglich aus einer Demo angepasst.

Schnellstart

Installieren Sie die Erweiterung für Ihre IDE. Suchen Sie im Erweiterungs-Marktplatz nach RocketRide:
Sehen Sie Ihre IDE nicht? Öffnen Sie ein Issue · Direkt herunterladen
Klicken Sie auf die RocketRide-Erweiterung in Ihrer IDE.
Stellen Sie einen Server bereit – Sie werden aufgefordert, wie Sie den Server ausführen möchten. Wählen Sie die Option, die zu Ihrem Setup passt:
- Lokal (Empfohlen) - Dies zieht den Server direkt in Ihre IDE ohne zusätzliche Einrichtung.
- On-Premises - Führen Sie den Server auf Ihrer eigenen Hardware aus, um volle Kontrolle und Datenresidenz zu haben. Ziehen Sie das Image und stellen Sie es auf Docker bereit oder klonen Sie dieses Repo und bauen Sie aus dem Quellcode.

Erstellen Ihrer ersten Pipeline

Alle Pipelines werden mit dem *.pipe-Format erkannt. Jede Pipeline und Konfiguration ist ein JSON-Objekt – aber die Erweiterung in Ihrer IDE wird innerhalb unserer visuellen Builder-Arbeitsfläche gerendert.
Alle Pipelines beginnen mit einem Quellknoten: Webhook, Chat oder Dropper. Für spezifische Nutzung, Beispiele und Inspiration zum Erstellen von Pipelines, schauen Sie sich unsere Anleitungen und Dokumentation an.
Verbinden Sie Eingangs- und Ausgangsspuren nach Typ, um Ihre Pipeline korrekt zu verdrahten. Einige Knoten wie Agenten oder LLMs können als Tools zur Verwendung durch einen übergeordneten Knoten aufgerufen werden, wie unten gezeigt:

Sie können eine Pipeline von der Arbeitsfläche aus ausführen, indem Sie die ▶-Taste auf dem Quellknoten drücken oder direkt über den Connection Manager.
Stellen Sie Ihre Pipelines auf Ihrer eigenen Infrastruktur bereit.
- Docker - Laden Sie das RocketRide-Server-Image herunter und erstellen Sie einen Container. Erfordert die Installation von Docker.
  docker pull ghcr.io/rocketride-org/rocketride-engine:latest docker create --name rocketride-engine -p 5565:5565 ghcr.io/rocketride-org/rocketride-engine:latest
- Lokale Bereitstellung - Laden Sie die Laufzeitumgebung Ihrer Wahl als eigenständigen Prozess auf der 'Deploy'-Seite des Connection Manager herunter.
Führen Sie Ihre Pipelines als eigenständige Prozesse aus oder integrieren Sie sie in Ihre bestehenden Python- und TypeScript/JS-Anwendungen unter Verwendung unseres SDKs.

Beobachtbarkeit

Die Auswahl laufender Pipelines ermöglicht eine tiefgehende Analyse. Verfolgen Sie Aufrufbäume, Token-Verbrauch, Speicherverbrauch und mehr, um Ihre Pipelines vor der Skalierung und Bereitstellung zu optimieren. Finden Sie die Modelle, Agenten und Tools, die am besten zu Ihrer Aufgabe passen.

Mitwirkende

RocketRide wird von einer wachsenden Gemeinschaft von Mitwirkenden aufgebaut. Egal, ob Sie einen Fehler behoben, einen Knoten hinzugefügt, die Dokumentation verbessert oder jemandem auf Discord geholfen haben, danke. Neue Beiträge sind immer willkommen – schauen Sie sich unseren Leitfaden für Mitwirkende an, um loszulegen.