Zenii (zen-ee-eye)

60초 만에 시작하기

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'

이것이 핵심 계약입니다: 상태를 한 번 작성하고, HTTP를 지원하는 어디에서나 읽으십시오.

[!TIP] 대화형 API 문서 — 데몬이 실행되면 브라우저에서 http://127.0.0.1:18981/api-docs 를 여십시오. 전체 Swagger 스타일 탐색기를 얻을 수 있습니다: 모든 엔드포인트 문서화, 실시간 요청 테스트, curl, Python, Go, TypeScript, Rust 등을 위한 코드 스니펫 생성이 가능합니다. 별도의 설정이 필요 없으며 내장되어 있습니다.

Related MCP server: MCP Coding Agents

Zenii를 사용하는 이유

대부분의 AI 도구는 세션별, 인터페이스별로 작동합니다. 채팅 UI에서는 메모리를 사용할 수 있지만 셸 스크립트에서는 사용할 수 없습니다. 도구를 하나의 에이전트에 연결하면 다음 에이전트에 다시 연결해야 합니다.

Zenii는 공유 로컬 백엔드로 이 문제를 해결합니다:

아키텍처

하나의 Rust 라이브러리 크레이트(zenii-core)가 모든 비즈니스 로직을 담고 있습니다. 5개의 가벼운 바이너리 크레이트(데몬, CLI, TUI, 데스크톱, MCP 서버)는 동일한 axum 게이트웨이, SQLite 데이터베이스, 에이전트 루프 및 도구 레지스트리를 감싸는 셸 래퍼입니다.

현재 제공 기능

인터페이스

기능

Karpathy LLM 위키

지식은 쿼리할 때마다 다시 파생되는 것이 아니라 수집 시점에 컴파일됩니다. 문서를 넣으면 Zenii가 지식을 추출, 인덱싱 및 연결하여 에이전트가 즉시 질문에 답할 수 있도록 합니다.

# 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?"}'

• MarkItDown을 통한 PDF, DOCX, PPTX, XLSX 및 이미지 지원

• 웹 UI에서 힘 지향 시각화를 갖춘 지식 그래프

• CLI, 데스크톱 또는 에이전트 루프 등 모든 인터페이스에서 쿼리 가능

• 자동 린트가 페이지 간의 불일치 및 간극을 감지

전체 가이드: docs.zenii.sprklai.com/wiki

MCP: 서버 및 클라이언트

MCP 서버로서 — 19개의 모든 Zenii 도구를 모든 에이전트에 노출:

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

MCP 클라이언트로서 — Zenii는 외부 MCP 서버를 사용할 수도 있습니다. GitHub, Postgres, Filesystem 또는 기타 사용자 지정 MCP 서버를 추가하면 해당 도구가 Zenii의 19개 도구와 함께 에이전트 루프에서 사용 가능해집니다.

AGENT.md — AI 코딩 에이전트(Claude Code, Cursor, Gemini CLI, Windsurf, Codex)를 위해 작성된 기계 판독 가능한 가이드입니다. 프로젝트에 넣거나 에이전트가 이를 참조하도록 하여 Zenii의 API 표면에 대한 완전한 지도를 제공하십시오.

전체 가이드: docs.zenii.sprklai.com/mcp

워크플로우 및 스케줄러

워크플로우 — 조건문, 루프 및 병렬 단계를 사용하여 도구를 DAG로 연결:

# ~/.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}}" }

수동 실행: POST /workflows/daily-digest/run

스케줄러 — 모든 도구에 접근 가능한 전체 에이전트 턴으로 실행되는 cron 일정에 따라 프롬프트나 워크플로우를 트리거:

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"}'

전체 가이드: docs.zenii.sprklai.com/workflows · docs.zenii.sprklai.com/scheduler

설치

macOS / Linux

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

zenii(CLI) 및 zenii-daemon을 ~/.local/bin에 설치합니다.

Windows

GitHub Releases에서 데스크톱 설치 프로그램(.msi 또는 .exe)을 다운로드하여 실행하세요.

헤드리스/CLI 전용의 경우, 같은 페이지에서 zenii.exe 및 zenii-daemon.exe를 받으세요.

Cargo

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

전체 플랫폼 참고 사항: 설치 및 사용법

소스에서 빌드

필수 조건: Rust 1.85+, Bun, SQLite 개발 라이브러리.

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

전체 설정 가이드: docs/development.md

적합한 경우

• 스크립트, 봇 및 예약된 작업 간에 공유 메모리가 필요한 로컬 자동화

• HTTP 또는 MCP를 통해 접근 가능한 단일 AI 백엔드를 원하는 개발자 도구

• 개인 정보 보호와 로컬 제어가 중요한 자체 호스팅 워크플로우

• 두 개의 스택을 유지 관리하지 않고 데스크톱 UI와 스크립트 가능한 백엔드를 원하는 프로젝트

• VPS, Raspberry Pi 또는 Docker에서 자체 호스팅 — nginx/Caddy 뒤에서 systemd 서비스 또는 컨테이너로 실행 (배포 가이드)

Zenii PiDog (Raspberry Pi) 데모

Zenii는 ARM에서 실행됩니다 — 동일한 바이너리, 동일한 API. Raspberry Pi에 배포하고 도구를 연결하면 하드웨어가 HTTP를 통해 AI로 주소 지정 가능한 엔드포인트가 됩니다.

적합하지 않은 경우

• 다중 사용자 또는 SaaS 배포 (단일 사용자 데몬, 다중 테넌트 인증 없음)

• 드롭인 OpenAI 호환 서버 (Zenii는 자체 API 표면을 가짐)

• 모바일 앱 (계획 중, 아직 출시되지 않음)

문서

• 웹사이트

• 문서

• 설치 및 사용법

• 대화형 API 탐색기 — localhost:18981/api-docs에서 실시간 Swagger 스타일 문서 (데몬이 실행 중이어야 함)

• API 참조

• CLI 참조

• 구성

• LLM 위키

• 아키텍처

• AGENT.md — AI 코딩 에이전트 가이드

• CHANGELOG.md

• ROADMAP.md

기여

오타 수정, 테스트 및 집중적인 버그 수정은 바로 PR을 보내주세요. 더 큰 기능 작업은 CONTRIBUTING.md에서 시작해야 합니다.

Zenii가 유용하다면 저장소에 별을 표시하고 개발자 친구에게 알려주세요.

라이선스

MIT