Open Brain

Ein MCP-Server und CLI-Anwendung zum Speichern von Informationen mit semantischer Vektorsuche. Gedanken, Notizen und Ideen werden gespeichert und auf Anfrage als Kontext zur Verfügung gestellt.

Der MCP-Server ist im Produktionsbetrieb per HTTP erreichbar und kann mit Claude Desktop oder anderen MCP-Clients genutzt werden.

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Features

• Semantische Suche: Finde Gedanken nach Bedeutung, nicht nur nach Keywords
• Automatische Metadaten: Extrahiert Typ, Topics, Personen und Action Items via GPT-4o-mini
• MCP-Server: Integration mit Claude Desktop und anderen MCP-Clients
• CLI: Komfortables Kommandozeilen-Interface
• Export/Import: Backup und Restore aller Daten

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Tech-Stack

Komponente	Technologie
Sprache	Python 3.11+
MCP-Framework	FastMCP
Datenbank	SQLite + sqlite-vec
LLM/Embeddings	OpenRouter (GPT-4o-mini, text-embedding-3-small)

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Voraussetzungen

• Python 3.11+
• Ein OpenRouter-API-Key

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Installation

Mit pip

# Repository klonen
git clone https://github.com/user/open-brain-mcp.git
cd open-brain-mcp

# Virtuelle Umgebung erstellen
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Linux/macOS
# oder: .venv\Scripts\activate  # Windows

# Installieren
pip install -e .

# Mit Entwicklungs-Dependencies (Tests, Linting)
pip install -e ".[dev]"

sqlite-vec Installation

sqlite-vec wird automatisch als Python-Package installiert und bringt die native Extension mit. Keine manuelle Installation nötig!

Falls dennoch Probleme auftreten:

macOS:

pip install sqlite-vec

Linux:

pip install sqlite-vec

Hinweis: Die native Bibliothek wird automatisch heruntergeladen. Bei Architektur-Problemen kann die Umgebungsvariable SQLITE_VEC_PATH gesetzt werden, um einen alternativen Pfad zur Bibliothek anzugeben.

Konfiguration

Kopiere .env.example zu .env und fülle die Werte aus:

# Pflicht
OPENROUTER_API_KEY=sk-or-your-key-here

# Optional
OPENBRAIN_DB_PATH=./brain.db
OPENROUTER_RATE_LIMIT=2.0
OPENBRAIN_EMBEDDING_DIM=1536
OPENBRAIN_LOG_LEVEL=INFO

Die Datenbank wird beim ersten Start automatisch erstellt.

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Schnellstart

Server starten

open-brain --port 4567
# oder: python server.py

Gedanken speichern (CLI)

open-brain add "Ich sollte das Deployment mit GitHub Actions automatisieren."

Suchen (CLI)

open-brain search "Deployment"

Mit Claude Desktop nutzen

Füge zu ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "open-brain": {
      "url": "http://localhost:4567/mcp"
    }
  }
}

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Funktionsweise

add(thought)

Speichert einen neuen Gedanken mit automatisch extrahierten Metadaten:

1. Metadaten-Extraktion: Via openai/gpt-4o-mini werden extrahiert:

   • people: Erwähnte Personen
   • action_items: Implizite To-Dos
   • dates_mentioned: Erwähnte Daten (YYYY-MM-DD)
   • topics: 1-3 kurze Topic-Tags
   • type: observation, task, idea, reference oder person_note

2. Embedding-Erzeugung: Via openai/text-embedding-3-small wird ein 1536-dimensionaler Vektor erzeugt.

3. Speicherung: Gedanke, Embedding und Metadaten werden in SQLite gespeichert.

search(text)

Semantische Suche nach Bedeutung. Nutzt Vektorähnlichkeit, um relevante Gedanken zu finden.

list_thoughts()

Listet gespeicherte Gedanken mit optionalen Filtern:

• type: Nach Typ filtern
• topic: Nach Topic filtern
• person: Nach Person filtern
• days: Nach Zeitraum filtern

stats()

Zeigt Statistiken: Gesamtanzahl, Typen, Top-Topics und Personen.

health()

Health-Check mit Datenbank-Connectivity-Test für Monitoring.

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CLI-Referenz

Gedanken speichern

# Direkt
open-brain add "Mein Gedanke..."

# Aus Datei
open-brain add --file notes.txt

# JSON-Ausgabe
open-brain add "Test" --json

Suchen

# Semantische Suche
open-brain search "Suchbegriff"

# Mit Optionen
open-brain search "python" --limit 20 --threshold 0.5
open-brain search "meeting" --json

Auflisten

# Alle Gedanken
open-brain list

# Mit Filtern
open-brain list --type task --days 7
open-brain list --topic python --person "Max"
open-brain list --limit 20 --json

Statistiken

open-brain stats
open-brain stats --json

Export/Import

# Export
open-brain export backup.json
open-brain export backup_full.json --full  # inkl. Embeddings

# Import
open-brain import backup.json
open-brain import backup.json --on-conflict replace

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MCP-Server

Startoptionen

Option	Default	Beschreibung
--port	4567	HTTP-Port
--host	0.0.0.0	Bind-Adresse
--key	-	API-Key für Authentifizierung

Mit Authentifizierung

open-brain --key mein-geheimes-passwort

Clients müssen dann x-brain-key Header oder ?key= Parameter senden.

Verfügbare Tools

Tool	Beschreibung
add(thought)	Gedanke speichern mit automatischen Metadaten
search(text, limit?, threshold?)	Semantische Suche
list_thoughts(limit?, type?, topic?, person?, days?)	Auflisten mit Filtern
stats()	Statistiken
health()	Health-Check mit DB-Connectivity

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Datenbankstruktur

-- Haupttabelle
CREATE TABLE thoughts (
  id TEXT PRIMARY KEY,
  content TEXT NOT NULL,
  metadata TEXT DEFAULT '{}',
  created_at TEXT DEFAULT (strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ', 'now')),
  updated_at TEXT DEFAULT (strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ', 'now'))
);

-- Vektor-Tabelle (virtuell)
CREATE VIRTUAL TABLE thoughts_vec USING vec0(
  rowid INTEGER PRIMARY KEY,
  embedding float[1536]
);

Verknüpfung über rowid. Vektorsuche via sqlite-vec (Cosine KNN).

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Konfiguration

Umgebungsvariablen

Variable	Default	Beschreibung
OPENROUTER_API_KEY	-	Pflicht: OpenRouter API-Key
OPENBRAIN_DB_PATH	./brain.db	Pfad zur SQLite-Datenbank
OPENROUTER_RATE_LIMIT	2.0	API-Calls pro Sekunde
OPENBRAIN_EMBEDDING_DIM	1536	Embedding-Dimension
OPENBRAIN_LOG_LEVEL	INFO	Log-Level (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR)

Embedding-Modelle

Modell	Dimension	Empfehlung
text-embedding-3-small	1536	Default, guter Kompromiss
text-embedding-3-large	3072	Höhere Qualität, mehr Kosten
text-embedding-ada-002	1536	Älteres Modell

Wichtig: Bei Wechsel der Dimension müssen bestehende Embeddings neu generiert werden!

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Entwicklung

Tests ausführen

# Alle Tests
pytest tests/ -v

# Mit Coverage
pytest tests/ -v --cov=. --cov-report=term-missing

Code-Qualität

# Type-Check
mypy *.py

# Linting
ruff check *.py

# Formatierung
ruff format *.py

Projektstruktur

open-brain-mcp/
├── config.py        # Konfiguration & Logging
├── db.py            # Datenbankschicht
├── ai.py            # OpenRouter Integration
├── server.py        # MCP-Server
├── cli.py           # CLI-Anwendung
├── pyproject.toml   # Projekt-Konfiguration
├── tests/           # Test-Suite
│   ├── test_ai.py
│   ├── test_cli.py
│   ├── test_config.py
│   ├── test_db.py
│   └── test_server.py
└── README.md

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Technologie-Stack

• FastMCP: MCP-Server Framework
• sqlite-vec: Vektorsuche in SQLite
• OpenRouter: API für Embeddings und LLM
• tenacity: Retry-Logik

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Lizenz

MIT

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Beitragen

Issues und Pull Requests sind willkommen!

1. Fork erstellen
2. Feature-Branch: git checkout -b feature/mein-feature
3. Commit: git commit -m 'Add feature'
4. Push: git push origin feature/mein-feature
5. Pull Request öffnen