STRATA
🌌 STRATA — Universal Context Bridge
STRATA ist ein Hochleistungs-Model Context Protocol (MCP)-Server, der als Universal Context Bridge für KI-Assistenten und LLM-Agenten (Claude Desktop, Cursor, Continue.dev, ChatGPT usw.) dient.
Er bietet KI-Modellen persistenten Speicher über Gespräche und Codierungssitzungen hinweg, unterstützt durch Supabase PostgreSQL, Volltextindizierung und pgvector-Semantiksuche.
⚡ Funktionen
🧠 Persistenter Kontextspeicher: KI-Agenten können Entscheidungen, Designsysteme, API-Verträge, Präferenzen und Codeausschnitte über Sitzungen hinweg speichern.
🔍 Intelligente Speichersuche: Schnelle Volltext- und Kontextsuche mit automatischen Aktualitäts-Fallbacks.
🚀 Modernes MCP 2.0 SDK: Erstellt mit der neuesten
MCPServer-Dekorator-Architektur mit Server-Sent-Events (SSE)-Streaming-Transport.🗄️ Supabase & PostgreSQL: Erprobte Cloud-Datenbankschicht mit pgvector-Unterstützung und Row-Level Security (RLS).
🔄 Singleton-Verbindungspooling: Zwischengespeicherte Client-Instanzen für hohen Durchsatz und latenzarme Tool-Ausführung.
🩺 Integrierte Health Checks: REST-Endpunkte für Uptime-Überwachung und Verbindungsstatus (
/health).
Related MCP server: memory-mcp
🛠️ Verfügbare MCP-Tools
Tool | Beschreibung | Parameter |
| Kontext, Präferenzen, Entscheidungen oder Code im Langzeitspeicher ablegen |
|
| Vergangenen Kontext und Diskussionen nach Schlüsselwörtern oder Abfragen durchsuchen |
|
| Aktuelle in STRATA gespeicherte Kontexteinträge auflisten |
|
| Einen bestimmten Speichereintrag per UUID entfernen |
|
| Datenbankverbindungsstatus, Speicheranzahl und Metadaten anzeigen | Keine |
🚀 Schnellstart
1. Voraussetzungen
Python 3.10 oder höher
Ein Supabase-Konto und -Projekt
2. Repository klonen und Umgebung einrichten
# Clone the repository
git clone https://github.com/your-username/STRATA.git
cd STRATA
# Copy environment file and configure your keys
cp .env.example .envBearbeiten Sie .env mit Ihren Supabase-Anmeldedaten:
SUPABASE_URL=https://your-project.supabase.co
SUPABASE_KEY=your-supabase-service-role-key
DEFAULT_USER_ID=your-user-uuid (optional)3. Abhängigkeiten installieren
cd apps/api
python -m venv venv
# Activate virtual environment:
# Windows (PowerShell):
.\venv\Scripts\Activate.ps1
# macOS / Linux:
source venv/bin/activate
# Install requirements
pip install -r requirements.txt4. Datenbank einrichten
Führen Sie das SQL-Schema in supabase_schema.sql in Ihrem Supabase SQL Editor aus, um die Tabellen, Vektorerweiterungen und Volltextindizes zu initialisieren.
5. Server starten
# From apps/api directory:
uvicorn main:app --reload --port 8000Der Server startet auf http://localhost:8000 mit den folgenden Endpunkten:
SSE-Endpunkt:
http://localhost:8000/sseMessages-Endpunkt:
http://localhost:8000/messages/Health Check:
http://localhost:8000/health
🔌 Verbindung zu MCP-Clients herstellen
Claude Desktop
Fügen Sie dies zu Ihrer claude_desktop_config.json hinzu:
macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.jsonWindows:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"strata": {
"url": "http://localhost:8000/sse"
}
}
}Cursor IDE
Fügen Sie in den Cursor-Einstellungen unter Features > MCP Servers einen neuen Server hinzu:
Name:
STRATATyp:
sseURL:
http://localhost:8000/sse
📁 Projektstruktur
STRATA/
├── apps/
│ └── api/ # Python MCP Server
│ ├── main.py # Server logic, MCPServer instance & tools
│ ├── requirements.txt # Python dependencies
│ └── venv/ # Python virtual environment
├── .env.example # Template environment file
├── .gitignore # Version control ignores
├── package.json # Root monorepo configuration
├── supabase_schema.sql # Database schema, pgvector, and indexes
└── README.md # Documentation🛡️ Lizenz
MIT-Lizenz. Details finden Sie unter LICENSE.
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