Zenii (zen-ee-eye)

Start in 60 Sekunden

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/sprklai/zenii/main/install.sh | bash
zenii-daemon &

# Store a fact once
curl -s -X POST http://localhost:18981/memory \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"key":"deploy","content":"Production database is on port 5434"}' >/dev/null

# Ask about it later — from a script, cron job, or another machine
curl -s -X POST http://localhost:18981/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"session_id":"ops","prompt":"What port is the production database on?"}' | jq -r '.response'

Das ist der Kernvertrag: Schreiben Sie den Status einmal, lesen Sie ihn von überall dort, wo HTTP gesprochen wird.

[!TIP] Interaktive API-Dokumentation — sobald der Daemon läuft, öffnen Sie http://127.0.0.1:18981/api-docs in Ihrem Browser. Sie erhalten einen vollständigen Explorer im Swagger-Stil: jeder Endpunkt dokumentiert, Live-Anforderungstests und Code-Snippet-Generierung für curl, Python, Go, TypeScript, Rust und mehr. Keine separate Einrichtung erforderlich — es ist integriert.

Related MCP server: MCP Coding Agents

Warum Zenii

Die meisten KI-Tools sind sitzungs- und schnittstellenabhängig. Sie erhalten Speicher in der Chat-UI, aber nicht in Ihrem Shell-Skript. Sie verbinden ein Tool mit einem Agenten und müssen es für den nächsten neu verbinden.

Zenii löst dies mit einem gemeinsamen lokalen Backend:

Architektur

Ein Rust-Library-Crate (zenii-core) enthält die gesamte Geschäftslogik. Fünf schlanke Binary-Crates (Daemon, CLI, TUI, Desktop, MCP-Server) sind Shell-Wrapper um dasselbe Axum-Gateway, die SQLite-Datenbank, die Agenten-Schleife und die Tool-Registry.

Was heute ausgeliefert wird

Schnittstellen

Fähigkeiten

Karpathy LLM Wiki

Wissen wird zum Zeitpunkt der Aufnahme kompiliert, nicht bei jeder Abfrage neu abgeleitet. Legen Sie ein Dokument ab; Zenii extrahiert, indiziert und verknüpft das Wissen, sodass Ihr Agent sofort Fragen dazu beantworten kann.

# Ingest a runbook, spec, or doc
curl -s -X POST http://localhost:18981/wiki/ingest \
  -H "Authorization: Bearer $ZENII_TOKEN" \
  -d '{"url": "https://example.com/runbook.pdf"}'

# Query it — answers come from the compiled knowledge base
curl -s -X POST http://localhost:18981/wiki/query \
  -H "Authorization: Bearer $ZENII_TOKEN" \
  -d '{"query": "What does section 3 say about rollback?"}'

• Unterstützt PDF, DOCX, PPTX, XLSX und Bilder über MarkItDown

• Wissensgraph mit kraftgesteuerter Visualisierung in der Web-UI

• Abfragbar von jeder Schnittstelle — CLI, Desktop oder Agenten-Schleife

• Auto-Lint erkennt Inkonsistenzen und Lücken über Seiten hinweg

Vollständige Anleitung: docs.zenii.sprklai.com/wiki

MCP: Server und Client

Als MCP-Server — stellen Sie alle 19 Zenii-Tools für jeden Agenten bereit:

// .mcp.json — works with Claude Code, Cursor, Gemini CLI, Windsurf, Codex
{
  "mcpServers": {
    "zenii": {
      "command": "zenii-mcp-server",
      "args": ["--transport", "stdio"]
    }
  }
}

Als MCP-Client — Zenii kann auch externe MCP-Server konsumieren. Fügen Sie GitHub, Postgres, Filesystem oder einen beliebigen benutzerdefinierten MCP-Server hinzu, und dessen Tools werden in Ihrer Agenten-Schleife neben den 19 eigenen von Zenii verfügbar.

AGENT.md — ein maschinenlesbarer Leitfaden für KI-Coding-Agenten (Claude Code, Cursor, Gemini CLI, Windsurf, Codex). Legen Sie ihn in Ihr Projekt oder verweisen Sie Ihren Agenten darauf, um ihm eine vollständige Karte der API-Oberfläche von Zenii zu geben.

Vollständige Anleitung: docs.zenii.sprklai.com/mcp

Workflows und Scheduler

Workflows — verketten Sie Tools zu DAGs mit Bedingungen, Schleifen und parallelen Schritten:

# ~/.config/zenii/workflows/daily-digest.yml
name: daily-digest
steps:
  - id: search
    tool: web_search
    args: { query: "Rust ecosystem news today" }
  - id: store
    tool: memory_store
    args: { key: "digest/{{date}}", content: "{{steps.search.result}}" }

Manuell ausführen: POST /workflows/daily-digest/run

Scheduler — lösen Sie jeden Prompt oder Workflow nach einem Cron-Zeitplan aus, ausgeführt als vollständiger Agenten-Turn mit Zugriff auf alle Tools:

curl -s -X POST http://localhost:18981/scheduler/jobs \
  -H "Authorization: Bearer $ZENII_TOKEN" \
  -d '{"name":"daily-digest","cron":"0 8 * * *","prompt":"Run the daily-digest workflow"}'

Vollständige Anleitung: docs.zenii.sprklai.com/workflows · docs.zenii.sprklai.com/scheduler

Installation

macOS / Linux

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/sprklai/zenii/main/install.sh | sh

Installiert zenii (CLI) und zenii-daemon nach ~/.local/bin.

Windows

Laden Sie den Desktop-Installer (.msi oder .exe) von GitHub Releases herunter und führen Sie ihn aus.

Für Headless / nur CLI, holen Sie sich zenii.exe und zenii-daemon.exe von derselben Seite.

Cargo

cargo install --git https://github.com/sprklai/zenii zenii zenii-daemon

Vollständige Plattformhinweise: Installation & Nutzung

Aus Quellcode bauen

Voraussetzungen: Rust 1.85+, Bun, SQLite-Entwicklungsbibliotheken.

git clone https://github.com/sprklai/zenii.git
cd zenii
cargo build --release -p zenii-daemon       # headless server
cargo build --release -p zenii-cli          # CLI client
cd crates/zenii-desktop && cargo tauri build # desktop app

Vollständige Einrichtungsanleitung: docs/development.md

Gute Eignung

• Lokale Automatisierungen, die gemeinsamen Speicher über Skripte, Bots und geplante Jobs hinweg benötigen

• Entwickler-Tools, die ein einzelnes KI-Backend wünschen, das über HTTP oder MCP erreichbar ist

• Selbst gehostete Workflows, bei denen Datenschutz und lokale Kontrolle wichtig sind

• Projekte, die eine Desktop-UI und ein skriptbares Backend wünschen, ohne zwei Stacks zu pflegen

• Selbst gehostet auf einem VPS, Raspberry Pi oder Docker — läuft als systemd-Dienst oder Container hinter nginx/Caddy (Bereitstellungsanleitung)

Zenii PiDog (Raspberry Pi) Demo

Zenii läuft auf ARM — dasselbe Binary, dieselbe API. Stellen Sie es auf einem Raspberry Pi bereit, schließen Sie Tools an, und Ihre Hardware wird zu einem KI-adressierbaren Endpunkt über HTTP.

Keine gute Eignung

• Multi-User- oder SaaS-Bereitstellungen (Single-User-Daemon, keine Multi-Tenant-Authentifizierung)

• Drop-in OpenAI-kompatibler Server (Zenii hat seine eigene API-Oberfläche)

• Mobile Apps (geplant, noch nicht ausgeliefert)

Dokumentation

• Website

• Dokumentation

• Installation & Nutzung

• Interaktiver API-Explorer — Live-Dokumentation im Swagger-Stil unter localhost:18981/api-docs (Daemon muss laufen)

• API-Referenz

• CLI-Referenz

• Konfiguration

• LLM Wiki

• Architektur

• AGENT.md — Leitfaden für KI-Coding-Agenten

• CHANGELOG.md

• ROADMAP.md

Mitwirken

Korrekturen von Tippfehlern, Tests und gezielte Fehlerbehebungen können direkt in einen PR einfließen. Größere Feature-Arbeiten sollten mit CONTRIBUTING.md beginnen.

Wenn Zenii für Sie nützlich ist — geben Sie dem Repo einen Stern und erzählen Sie einem Entwickler-Freund davon.

Lizenz

MIT