Sifter

Strukturieren Sie jedes Dokument. Fragen Sie es wie eine Datenbank ab. Bauen Sie darauf per API auf.

Open-Source-Dokumenten-Intelligence-Engine — schema-gesteuerte Extraktion, NL-Abfrage, MCP-Server, Python- und TypeScript-SDKs. Selbst-hostbar unter MIT.

Warum nicht RAG?

RAG ist für das Abrufen konzipiert — finde mir Textabschnitte, die dieser Abfrage ähnlich sind. Es versagt bei homogenen Sammlungen wie Rechnungen, Verträgen oder Quittungen, bei denen jedes Dokument gleich aussieht und die Frage eine Aggregation und keine Suche ist.

Sifters Ansatz: Extrahieren Sie strukturierte Felder einmal (Kunde, Datum, Summe), speichern Sie sie als typisierte Datensätze und fragen Sie sie mit echten Filtern und Aggregationen ab. Die Antwort ist präzise und reproduzierbar — da es sich um eine Datenbankabfrage handelt und nicht um eine Ähnlichkeitssuche.

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Schnellstart

git clone https://github.com/sifter-ai/sifter
cd sifter/code
cp server/.env.example server/.env.local    # set SIFTER_DEFAULT_API_KEY (required)
docker compose up -d

Öffnen Sie http://localhost:3000 — erstellen Sie einen Sift, laden Sie Dokumente hoch, fragen Sie Ergebnisse ab.

Python SDK

pip install sifter-ai

from sifter import Sifter

s = Sifter(api_key="sk-...")

sift = s.create_sift("Invoices", "client name, date, total amount")
sift.upload("./invoices/")
sift.wait()

for record in sift.records():
    print(record["extracted_data"])
# {"client": "Acme Corp", "date": "2024-01-15", "total_amount": 1500.0}

TypeScript SDK

npm install @sifter-ai/sdk

import { Sifter } from "@sifter-ai/sdk";

const client = new Sifter({ apiKey: "sk-..." });

const sift = await client.createSift("Invoices", "client, date, total amount");
await sift.upload("./invoices/");
await sift.wait();

const records = await sift.records();
console.log(records);

MCP-Server (Claude Desktop / Cursor / KI-Agenten)

{
  "mcpServers": {
    "sifter": {
      "command": "uvx",
      "args": ["sifter-mcp", "--base-url", "http://localhost:8000"],
      "env": { "SIFTER_API_KEY": "sk-dev" }
    }
  }
}

Fragen Sie dann Claude: "Wie hoch ist die Summe der unbezahlten Rechnungen aus dem letzten Quartal?"

Sie möchten eine Remote-MCP-URL, ohne einen lokalen Server zu betreiben? → Sifter Cloud

Was ist enthalten

• Schema-gesteuerte Extraktion — beschreiben Sie in natürlicher Sprache, was extrahiert werden soll; das Schema wird automatisch abgeleitet und als Pydantic- / TypeScript-Typen exportiert

• NL-Abfrage — stellen Sie Fragen in einfacher Sprache; Sifter generiert überprüfbare MongoDB-Aggregations-Pipelines

• MCP-Server — stdio-Transport, Lese- + Schreib-Tools, kein benutzerdefinierter Integrationscode erforderlich

• REST API + SDKs — vollständige OpenAPI-Spezifikation, typisierte Clients für Python und TypeScript

• Webhooks — HMAC-signierte HTTP-Callbacks bei jedem Extraktionsereignis

• Spezifikationsgesteuerte Dashboards — kurze NL-Spezifikation → automatisch generiertes Dashboard (KPI, Aufschlüsselung, Tabelle, Zeitreihe)

• CLI — sifter extract, sifter records, sifter sifts für Terminal-Workflows und CI

• Selbst-hostbar — Docker Compose, bringen Sie Ihre eigene MongoDB und Ihren LLM-API-Schlüssel mit

Sie möchten keine Infrastruktur betreiben?

Sifter Cloud ist die verwaltete Version — kein Mongo, kein Betrieb, Remote-MCP-Endpunkt, Google Drive- und E-Mail-Eingang. Kostenlose Stufe verfügbar.

Dokumentation

Vollständige Dokumentation unter docs.sifter.run — Schnellstart, SDK-Referenz, MCP-Anleitung, Kochbuch, Selbst-Hosting.

Lizenz

MIT — siehe LICENSE.

Erstellt von Bruno Fortunato.