Zenii (zen-ee-eye)

Запуск за 60 секунд

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'

Это основной принцип: запишите состояние один раз, читайте его из любого места, поддерживающего HTTP.

[!TIP] Интерактивная документация API — после запуска демона откройте http://127.0.0.1:18981/api-docs в браузере. Вы получите полноценный проводник в стиле Swagger: документация по каждому эндпоинту, тестирование запросов в реальном времени и генерация фрагментов кода для curl, Python, Go, TypeScript, Rust и других. Отдельная настройка не требуется — всё уже встроено.

Related MCP server: MCP Coding Agents

Почему Zenii

Большинство AI-инструментов привязаны к конкретной сессии или интерфейсу. Вы получаете память в чат-интерфейсе, но не в shell-скрипте. Вы подключаете инструмент к одному агенту и вынуждены переподключать его к другому.

Zenii решает эту проблему с помощью общего локального бэкенда:

Архитектура

Одна библиотека Rust (zenii-core) содержит всю бизнес-логику. Пять легковесных бинарных файлов (демон, CLI, TUI, десктоп, MCP-сервер) являются оболочками вокруг одного и того же шлюза axum, базы данных SQLite, цикла агента и реестра инструментов.

Что доступно сегодня

Интерфейсы

Возможности

Karpathy LLM Wiki

Знания компилируются во время импорта, а не пересчитываются при каждом запросе. Добавьте документ; Zenii извлечет, проиндексирует и свяжет знания, чтобы ваш агент мог мгновенно отвечать на вопросы по ним.

# 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?"}'

• Поддержка PDF, DOCX, PPTX, XLSX и изображений через MarkItDown

• Граф знаний с визуализацией в веб-интерфейсе

• Доступен для запросов из любого интерфейса — CLI, десктоп или цикл агента

• Авто-линтинг обнаруживает несоответствия и пробелы на страницах

Полное руководство: docs.zenii.sprklai.com/wiki

MCP: Сервер и Клиент

Как MCP-сервер — предоставьте все 19 инструментов Zenii любому агенту:

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

Как MCP-клиент — Zenii также может использовать внешние MCP-серверы. Добавьте GitHub, Postgres, файловую систему или любой другой MCP-сервер, и его инструменты станут доступны в цикле вашего агента наряду с 19 инструментами Zenii.

AGENT.md — машиночитаемое руководство, написанное для AI-агентов кодинга (Claude Code, Cursor, Gemini CLI, Windsurf, Codex). Добавьте его в свой проект или укажите на него агенту, чтобы предоставить ему полную карту API Zenii.

Полное руководство: docs.zenii.sprklai.com/mcp

Рабочие процессы и планировщик

Рабочие процессы — объединяйте инструменты в DAG с условиями, циклами и параллельными шагами:

# ~/.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}}" }

Запуск вручную: POST /workflows/daily-digest/run

Планировщик — запускайте любой промпт или рабочий процесс по расписанию cron, выполняемый как полноценный ход агента с доступом ко всем инструментам:

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"}'

Полное руководство: docs.zenii.sprklai.com/workflows · docs.zenii.sprklai.com/scheduler

Установка

macOS / Linux

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

Устанавливает zenii (CLI) и zenii-daemon в ~/.local/bin.

Windows

Скачайте и запустите десктопный установщик (.msi или .exe) с GitHub Releases.

Для headless / CLI-версий скачайте zenii.exe и zenii-daemon.exe с той же страницы.

Cargo

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

Полные примечания по платформам: Установка и использование

Сборка из исходного кода

Предварительные требования: Rust 1.85+, Bun, библиотеки разработки SQLite.

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

Полное руководство по настройке: docs/development.md

Для чего подходит

• Локальная автоматизация, требующая общей памяти между скриптами, ботами и запланированными задачами

• Инструменты разработчика, которым нужен единый AI-бэкенд, доступный через HTTP или MCP

• Self-hosted рабочие процессы, где важны конфиденциальность и локальный контроль

• Проекты, которым нужен десктопный UI и скриптуемый бэкенд без поддержки двух стеков

• Self-hosted на VPS, Raspberry Pi или Docker — работает как служба systemd или контейнер за nginx/Caddy (Руководство по развертыванию)

Демо Zenii PiDog (Raspberry Pi)

Zenii работает на ARM — тот же бинарный файл, тот же API. Разверните его на Raspberry Pi, подключите инструменты, и ваше оборудование станет AI-адресуемым эндпоинтом через HTTP.

Для чего НЕ подходит

• Многопользовательские или SaaS-развертывания (демон для одного пользователя, нет мультиарендной аутентификации)

• Готовый сервер, совместимый с OpenAI (у Zenii своя поверхность API)

• Мобильные приложения (планируются, пока не выпущены)

Документация

• Веб-сайт

• Документация

• Установка и использование

• Интерактивный проводник API — документация в стиле Swagger по адресу localhost:18981/api-docs (демон должен быть запущен)

• Справочник API

• Справочник CLI

• Конфигурация

• LLM Wiki

• Архитектура

• AGENT.md — руководство для AI-агентов кодинга

• CHANGELOG.md

• ROADMAP.md

Участие в разработке

Исправления опечаток, тесты и точечные исправления ошибок можно отправлять сразу в PR. Более крупные функциональные изменения следует начинать с CONTRIBUTING.md.

Если Zenii оказался вам полезен — поставьте звезду репозиторию и расскажите знакомому разработчику.

Лицензия

MIT