fix(stack): Mem0 restlos ausgebaut + vier stille Defekte behoben
Systemaudit vom 27.08.2026. Alle Befunde gemessen, nicht vermutet.
VIER STILLE DEFEKTE
1. mc2-steward startete seit Wochen nicht (live: 207.609 Neustarts).
steward.py importierte services.memory, das beim Mem0-Ausbau geloescht
wurde -> ImportError bei jedem Start. Re-Warm- und Health-Waechter
waren damit tot.
2. Jedes Hermes-Update wurde automatisch zurueckgerollt.
hermes-postcheck.sh prueft vier Dinge, die es seit dem 07.08. nicht mehr
gibt (Sidecar :8765, /api/memory, memory.provider, mc2-memory-Plugin).
Die Checks konnten nicht gruen werden -> autoupdate.sh wertete jedes
Update als rot und rollte es zurueck. Checks ersatzlos entfernt; der
Tool-Smoke laeuft ohnehin durch den echten Agenten.
3. 7 von 12 Skills waren per Knopfdruck nicht startbar.
deploy.sh kopiert Skills mit tr '-' '_' nach ~/.hermes/skills/,
routers/skills.py gab Hermes aber den Ordnernamen MIT Bindestrich.
Der Knopf meldete Erfolg, ausgefuehrt wurde nichts. Neu: _hermes_name().
4. deploy.sh warf bei jedem Deploy die Live-Modellkonfiguration weg.
MC2 schreibt /etc/llama-swap/config.yaml selbst; die Repo-Datei ist nur
ein Abzug (ihm fehlt u.a. kritiker/Devstral). Jetzt: erst sichern, Diff
zeigen, dann kopieren. MC_DEPLOY_SKIP_SWAP_CONFIG=1 ueberspringt.
MEM0-AUSBAU VOLLENDET (Kriterium 3: 17 -> 0 Dateien)
- mem0_service/, mcp/mcp_memory.py und hermes/plugins/mc2-memory entfernt;
das Plugin schickte bei JEDEM Turn zwei 404-Requests an tote Routen.
- MEMORY_DB/MEM0_SERVICE_URL, _mem0_reachable(), MC_MEMORY_DB und
MC_MEM_DEDUPE_ENABLED aus Config/Router/Unit entfernt.
- mem0_ms war strukturell tot (park("retrieve") wird nirgends mehr
aufgerufen) -> aus Backend, API-Typ und Latenzkarte entfernt.
- Verbinden-Tab: tote Gedaechtnis-MCP-Leitung raus, Status-Kachel bleibt.
- AGENTS.md beschrieb Mem0 noch als aktiv - korrigiert.
GATEWAY-ROBUSTHEIT
- _proxy gab bei ungueltigen Payloads HTTP 500 (gemessen 5/5: Rohtext,
leerer Body, JSON-Liste, JSON-String, null) -> jetzt 5/5 HTTP 400.
- Bild-Weiche ohne Deckel: 10 Bilder x 2 Versuche x 240 s hielten den
Client bis zu 80 min. Neu: MC_CODER_IMAGE_MAX (4), Rueckfall auf die
Vision-Umleitung.
- /v1/models: nicht-JSON von der Engine gab 500 -> jetzt 502.
UNITS UND DEPLOY
- mc2-steward.service, dessen warmset-Drop-in und voice-service.service
fehlten im Repo, obwohl maintenance.py und stack-postcheck.sh sie
voraussetzen. 1:1 von der laufenden Box uebernommen.
- deploy.sh startete mc2-steward nie neu; restore.sh liess mc2-gateway und
mc2-steward mit alter Config weiterlaufen. Beide ergaenzt.
FRONTEND
- useEigenleben rief /api/eigenleben - existiert im Backend nicht und wurde
nirgends genutzt. Samt Typen entfernt.
- Anleitung beschrieb einen Gedaechtnis-Tab, den es nicht gibt.
- Abgeglichen: alle uebrigen 63 Frontend-Aufrufe treffen echte Routen, alle
5 SSE-Invalidation-Keys sind gemappt, keine ungefangenen Promises.
Gates: compileall gruen - ruff "All checks passed" - tsc gruen - vite build
gruen (dist aktualisiert) - Importe app/steward/gateway_app gruen.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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Claude Opus 5
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84dc34c0a3
+6
-9
@@ -19,13 +19,9 @@ MODELS_DIR = Path(os.environ.get("MC_MODELS_DIR", "/srv/models"))
|
||||
# Persistent neben den Modellen (übersteht Deploys). TTL = Frische-Fenster.
|
||||
DISCOVER_CACHE_PATH = Path(os.environ.get("MC_DISCOVER_CACHE", str(MODELS_DIR / "mc2-discover.json")))
|
||||
DISCOVER_TTL = int(os.environ.get("MC_DISCOVER_TTL", "43200")) # 12 h
|
||||
# Geteiltes Gedächtnis (SQLite, WAL). Persistent neben den Modellen.
|
||||
# Hinweis: nur noch für die einmalige Mem0-Migration relevant — das aktive Gedächtnis
|
||||
# liegt jetzt in Mem0/Chroma hinter dem Sidecar (siehe MEM0_SERVICE_URL).
|
||||
MEMORY_DB = Path(os.environ.get("MC_MEMORY_DB", str(MODELS_DIR / "mc2-memory.db")))
|
||||
# Mem0-Sidecar (auto-lernendes, semantisches Gedächtnis). Läuft im ~/.mem0/venv (Python 3.12),
|
||||
# weil mem0+chromadb unter dem 3.14-Backend nicht laufen. MC2 spricht ihn lokal per HTTP an.
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||||
MEM0_SERVICE_URL = os.environ.get("MC_MEM0_SERVICE_URL", "http://127.0.0.1:8765").rstrip("/")
|
||||
# Gedächtnis: MC2 hält KEINS mehr. Bis August 2026 lief hier erst eine eigene SQLite-DB,
|
||||
# dann ein semantischer Sidecar auf :8765 — beides ist abgelöst, der Port ist tot.
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||||
# Einzige Gedächtnis-Wahrheit ist jetzt Hermes selbst (HERMES_API_URL, siehe unten).
|
||||
# Befehl-Vorlage für llama-swap: {model}=GGUF-Pfad, {ctx}=Kontext, ${PORT} bleibt stehen.
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||||
# Hinweis: --prompt-cache/--prompt-cache-all sind llama-CLI-Flags, NICHT llama-server —
|
||||
# llama-server lehnt sie ab ("invalid argument") und startet dann nicht. Prompt-Caching
|
||||
@@ -72,7 +68,7 @@ V1_UPSTREAM = os.environ.get("MC_V1_UPSTREAM", "").rstrip("/")
|
||||
HERMES_API_URL = os.environ.get("HERMES_API_URL", "http://127.0.0.1:8642").rstrip("/")
|
||||
# API-Key der Hermes-`api_server`-Plattform (~/.hermes/.env: API_SERVER_KEY). Nötig für
|
||||
# /v1/chat/completions (Voice-Pipeline) — Bearer-Auth, sonst 401. Derselbe volle Agent
|
||||
# (Tools + geteiltes Mem0) wie CLI/Telegram, nur über HTTP.
|
||||
# (Tools + eigenes Gedächtnis) wie CLI/Telegram, nur über HTTP.
|
||||
def _read_hermes_env(key: str) -> str:
|
||||
"""Liest einen Schlüssel aus ~/.hermes/.env (Fallback, falls nicht in der Prozess-Env).
|
||||
Der MC2-Dienst erbt die Hermes-Secrets sonst nicht."""
|
||||
@@ -97,7 +93,8 @@ HERMES_API_KEY = (
|
||||
HERMES_API_MODEL = os.environ.get("HERMES_API_MODEL", "hermes")
|
||||
|
||||
# --- Voice-Sidecar (STT faster-whisper + TTS Piper/Chatterbox) ---------------
|
||||
# Eigenes Python-3.12-venv (~/.voice/venv), analog Mem0-Sidecar. MC2 proxyt nach außen.
|
||||
# Eigenes Python-3.12-venv (~/.voice/venv), weil Parakeet/Piper nicht ins 3.14-Backend-venv
|
||||
# passen. MC2 proxyt nach außen.
|
||||
VOICE_SERVICE_URL = os.environ.get("MC_VOICE_SERVICE_URL", "http://127.0.0.1:8650").rstrip("/")
|
||||
# Box-Konsole: ttyd-Web-Terminal (echte Login-Shell). Bindet NUR an Loopback
|
||||
# (127.0.0.1:7682, base-path /console) und wird von MC2 über den ohnehin offenen Port 9001
|
||||
|
||||
@@ -1,4 +1,4 @@
|
||||
"""Connect-Endpoint: erzeugt IDE-/Agent-Snippets (auf den Gateway + Memory-MCP)."""
|
||||
"""Connect-Endpoint: erzeugt IDE-/Agent-Snippets für den Gateway."""
|
||||
|
||||
from fastapi import APIRouter
|
||||
from services.connect import DEFAULT_HOST, build_snippets, check_health
|
||||
@@ -7,14 +7,11 @@ router = APIRouter(prefix="/api")
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/connect")
|
||||
def connect(host: str = DEFAULT_HOST, mcp_path: str | None = None) -> dict:
|
||||
kwargs = {}
|
||||
if mcp_path:
|
||||
kwargs["mcp_script_path"] = mcp_path
|
||||
return build_snippets(host=host, **kwargs)
|
||||
def connect(host: str = DEFAULT_HOST) -> dict:
|
||||
return build_snippets(host=host)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/connect/health")
|
||||
def connect_health() -> dict:
|
||||
"""Live-Status der zwei Leitungen (Gateway + Gedächtnis) für den Verbinden-Tab."""
|
||||
"""Live-Status der drei Leitungen (Gateway, Gedächtnis, Desktop-Gateway) für den Verbinden-Tab."""
|
||||
return check_health()
|
||||
|
||||
@@ -22,6 +22,13 @@ _LANG_DIRECTIVE = os.environ.get(
|
||||
"Quellcode, Bezeichner und Shell-Befehle bleiben unverändert.")
|
||||
|
||||
|
||||
# Deckel für die Bild-Weiche. Ohne ihn wächst die Wartezeit linear mit der Bildzahl:
|
||||
# je Bild bis zu 2 Versuche à _BILD_TIMEOUT_S, und der Client hängt so lange am offenen
|
||||
# Request. Über _BILD_MAX Bilder wird gar nicht erst beschrieben — der Aufrufer fällt
|
||||
# dann auf die normale Vision-Umleitung zurück (ehrlich langsam statt scheinbar hängend).
|
||||
_BILD_TIMEOUT_S = float(os.environ.get("MC_CODER_IMAGE_TIMEOUT_S", "240"))
|
||||
_BILD_MAX = int(os.environ.get("MC_CODER_IMAGE_MAX", "4"))
|
||||
|
||||
# Bild-Beschreibung für Coder-Ziele: Prompt bewusst auf wörtliche Wiedergabe von
|
||||
# Code/Fehlermeldungen getrimmt — der Coder arbeitet nur mit diesem Text weiter.
|
||||
_BILD_BESCHREIB_PROMPT = os.environ.get(
|
||||
@@ -85,6 +92,10 @@ async def _bilder_fuer_coder_beschreiben(body: dict, client, vision_alias: str)
|
||||
for i, part in enumerate(m["content"]):
|
||||
if isinstance(part, dict) and part.get("type") in IMAGE_PART_TYPES:
|
||||
fundstellen.append((m, i, part))
|
||||
if len(fundstellen) > _BILD_MAX:
|
||||
log.warning("Bild-Weiche v2: %s Bilder (Deckel %s) — Request geht an das Vision-Modell "
|
||||
"statt einzeln beschrieben zu werden", len(fundstellen), _BILD_MAX)
|
||||
return False
|
||||
for nr, (msg, idx, part) in enumerate(fundstellen, start=1):
|
||||
frage = {
|
||||
"model": vision_alias,
|
||||
@@ -99,7 +110,7 @@ async def _bilder_fuer_coder_beschreiben(body: dict, client, vision_alias: str)
|
||||
text = ""
|
||||
for versuch in (1, 2):
|
||||
try:
|
||||
async with httpx.AsyncClient(timeout=240.0) as c:
|
||||
async with httpx.AsyncClient(timeout=_BILD_TIMEOUT_S) as c:
|
||||
r = await c.post(f"{LLAMA_SWAP_URL}/v1/chat/completions", json=frage)
|
||||
if r.status_code == 200:
|
||||
text = ((r.json().get("choices") or [{}])[0].get("message") or {}).get("content") or ""
|
||||
@@ -138,7 +149,15 @@ def _inject_language(body: dict, alias: str) -> None:
|
||||
async def models(request: Request):
|
||||
client = request.app.state.gw_client # geteilter Keep-Alive-Client (siehe app.py lifespan)
|
||||
r = await client.get(f"{LLAMA_SWAP_URL}/v1/models", timeout=10.0)
|
||||
data = r.json()
|
||||
try:
|
||||
data = r.json()
|
||||
except ValueError:
|
||||
# Engine antwortet, aber nicht mit JSON (Startphase/Fehlerseite) — ehrlicher 502
|
||||
# statt eines 500ers aus dem Parser.
|
||||
log.warning("/v1/models: Engine-Antwort ist kein JSON (HTTP %s): %.200s", r.status_code, r.text)
|
||||
return JSONResponse(
|
||||
{"error": {"message": "Engine lieferte keine gültige Modell-Liste.",
|
||||
"type": "upstream_error"}}, status_code=502)
|
||||
# Aufgeräumt (07/2026): Die Router-Lanes (coding/chat) werden NICHT mehr als „Modell"
|
||||
# angeboten — sie verwirrten (coding vs. coder) und seit dem Zed-Aus wählt sie niemand
|
||||
# mehr. Das Routing bleibt erhalten (siehe _proxy), sie stehen nur nicht mehr in der Liste.
|
||||
@@ -187,7 +206,20 @@ async def models(request: Request):
|
||||
|
||||
|
||||
async def _proxy(path: str, request: Request):
|
||||
body = await request.json()
|
||||
# Ungültige Payloads gehören dem Client, nicht dem Server: ohne diese Prüfung wirft
|
||||
# request.json() bzw. body.get(...) durch und der Aufrufer bekommt einen 500er
|
||||
# (gemessen 27.08.2026: Rohtext, leerer Body, JSON-Liste, JSON-String und null — 5/5 mal 500).
|
||||
try:
|
||||
body = await request.json()
|
||||
except Exception:
|
||||
return JSONResponse(
|
||||
{"error": {"message": "Ungültiger Request-Body: JSON erwartet.",
|
||||
"type": "invalid_request_error"}}, status_code=400)
|
||||
if not isinstance(body, dict):
|
||||
return JSONResponse(
|
||||
{"error": {"message": "Ungültiger Request-Body: JSON-Objekt erwartet, "
|
||||
f"'{type(body).__name__}' bekommen.",
|
||||
"type": "invalid_request_error"}}, status_code=400)
|
||||
_apply_no_think_marker(body) # Lucy-Voice-Schnellspur: Marker strippen + Thinking aus
|
||||
requested = str(body.get("model") or "auto")
|
||||
if requested.lower() in ("auto", "chat", "coding"):
|
||||
|
||||
@@ -7,6 +7,20 @@ from pydantic import BaseModel
|
||||
|
||||
router = APIRouter(prefix="/api")
|
||||
|
||||
|
||||
def _hermes_name(ordner: str) -> str:
|
||||
"""Repo-Ordnername -> Hermes-Skillname.
|
||||
|
||||
deploy/deploy.sh kopiert `deploy/skills/<name>` nach `~/.hermes/skills/<name mit _>`
|
||||
(`tr '-' '_'`), weil Hermes keine Bindestriche in Skillnamen mag. Ohne dieselbe
|
||||
Umschreibung hier bekam Hermes den Ordnernamen MIT Bindestrich und fand den Skill
|
||||
nicht - betroffen waren 7 der 12 Skills (betrieb-playbook, konzept-fliessband,
|
||||
llm-wiki, morning-report, pc-pfad-cache, projekt-start, trend-radar): der Startknopf
|
||||
meldete Erfolg, ausgefuehrt wurde nichts. deploy.sh bleibt die Quelle der Wahrheit.
|
||||
"""
|
||||
return ordner.replace("-", "_")
|
||||
|
||||
|
||||
class RunSkillRequest(BaseModel):
|
||||
skill_name: str
|
||||
|
||||
@@ -57,8 +71,11 @@ def list_skills():
|
||||
|
||||
skills.append({
|
||||
"name": entry.name,
|
||||
# Der Name, unter dem Hermes den Skill kennt - auch fuer den Laufend-
|
||||
# Vergleich, weil im Prozess-cmdline genau dieser Name steht.
|
||||
"hermes_name": _hermes_name(entry.name),
|
||||
"description": description or "Keine Beschreibung verfügbar.",
|
||||
"running": entry.name in running_skills
|
||||
"running": _hermes_name(entry.name) in running_skills
|
||||
})
|
||||
return {"skills": skills}
|
||||
|
||||
@@ -70,13 +87,15 @@ def run_skill(req: RunSkillRequest):
|
||||
# Fallback falls lokal (auf Windows) entwickelt wird
|
||||
return {"ok": False, "err": "Hermes CLI nicht gefunden (~/.local/bin/hermes fehlt). Bist du lokal unterwegs?"}
|
||||
|
||||
# Entspricht: hermes -z "Führe den 'X' Skill aus" chat
|
||||
cmd = [hermes_bin, "-z", f"Führe den '{req.skill_name}' Skill aus", "chat"]
|
||||
# Entspricht: hermes -z "Führe den 'X' Skill aus" chat - mit dem Namen, den Hermes
|
||||
# nach dem Deploy-Sync wirklich kennt (Bindestriche -> Unterstriche, s. _hermes_name).
|
||||
skill = _hermes_name(req.skill_name)
|
||||
cmd = [hermes_bin, "-z", f"Führe den '{skill}' Skill aus", "chat"]
|
||||
try:
|
||||
log_path = os.path.expanduser(f"~/.hermes/logs/skill_{req.skill_name.replace('/', '_')}.log")
|
||||
log_path = os.path.expanduser(f"~/.hermes/logs/skill_{skill.replace('/', '_')}.log")
|
||||
os.makedirs(os.path.dirname(log_path), exist_ok=True)
|
||||
with open(log_path, "a") as f:
|
||||
f.write(f"\n--- Starting Skill: {req.skill_name} ---\n")
|
||||
with open(log_path, "a", encoding="utf-8") as f:
|
||||
f.write(f"\n--- Starting Skill: {skill} ---\n")
|
||||
subprocess.Popen(cmd, stdout=f, stderr=subprocess.STDOUT)
|
||||
return {"ok": True, "msg": f"Skill '{req.skill_name}' erfolgreich angestoßen."}
|
||||
except Exception as e:
|
||||
|
||||
@@ -10,7 +10,7 @@ import os
|
||||
import subprocess
|
||||
|
||||
import httpx
|
||||
from config import GATEWAY_URL, HERMES_API_URL, LLAMA_SWAP_URL, MEM0_SERVICE_URL, V1_UPSTREAM, VOICE_SERVICE_URL
|
||||
from config import GATEWAY_URL, HERMES_API_URL, LLAMA_SWAP_URL, V1_UPSTREAM, VOICE_SERVICE_URL
|
||||
from fastapi import APIRouter
|
||||
from pydantic import BaseModel
|
||||
from services import backup as backup_svc
|
||||
@@ -42,13 +42,6 @@ def history(minutes: int = 60) -> dict:
|
||||
return metrics_history.history(minutes)
|
||||
|
||||
|
||||
def _mem0_reachable() -> bool:
|
||||
try:
|
||||
return httpx.get(f"{MEM0_SERVICE_URL}/health", timeout=2).status_code == 200
|
||||
except Exception:
|
||||
return False
|
||||
|
||||
|
||||
def _voice_reachable() -> bool:
|
||||
try:
|
||||
return httpx.get(f"{VOICE_SERVICE_URL}/health", timeout=2).status_code == 200
|
||||
|
||||
@@ -3,7 +3,7 @@ Voice-Endpoints für „Mit Hermes reden" (Browser-Voice + 3D-Avatar).
|
||||
|
||||
Dünner Layer: STT/TTS werden zum Voice-Sidecar (:8650) geproxyt; der Chat geht an den
|
||||
Hermes-`api_server` (:8642, OpenAI-kompatibel) — denselben vollen Agenten mit Tools +
|
||||
geteiltem Mem0 wie CLI/Telegram. Mit stabilem `X-Hermes-Session-Id` hält die Plattform den
|
||||
eigenem Gedächtnis wie CLI/Telegram. Mit stabilem `X-Hermes-Session-Id` hält die Plattform den
|
||||
Transcript server-seitig, daher schickt der Client je Turn nur die neue User-Nachricht.
|
||||
|
||||
LAN-only (kein Token in der 2.0-Phase), wie die übrigen MC2-Endpoints.
|
||||
@@ -169,7 +169,7 @@ def voice_metrics() -> dict:
|
||||
@router.get("/voice/trace")
|
||||
def voice_trace(limit: int = 20) -> dict:
|
||||
"""Per-Turn-Trace: die letzten `limit` Chat-Turns mit Stufen-Breakdown (STT · Vision · Hirn ·
|
||||
Generierung, Mem0 als Unter-Detail). Neueste zuerst. Für die Latenz-Ansicht im Cockpit —
|
||||
Generierung). Neueste zuerst. Für die Latenz-Ansicht im Cockpit —
|
||||
damit man den EINEN langsamen Turn sieht, den ein Durchschnitt verschluckt."""
|
||||
return {"turns": get_trace(limit)}
|
||||
|
||||
@@ -289,8 +289,8 @@ async def voice_chat(body: ChatIn) -> StreamingResponse:
|
||||
headers["X-Hermes-Session-Key"] = body.session_key
|
||||
|
||||
async def gen():
|
||||
# Per-Turn-Trace: sammelt STT (davor, geparkt) + Vision + Hirn-TTFT + Generierung + Mem0
|
||||
# (Rückruf während) zu EINEM Datensatz -> die Latenz-Ansicht zeigt den einzelnen Hänger.
|
||||
# Per-Turn-Trace: sammelt STT (davor, geparkt) + Vision + Hirn-TTFT + Generierung zu EINEM
|
||||
# Datensatz -> die Latenz-Ansicht zeigt den einzelnen Hänger.
|
||||
trace = TurnTrace(session_id=body.session_id, kind="voice")
|
||||
first = True
|
||||
first_content = True
|
||||
@@ -325,7 +325,7 @@ async def voice_chat(body: ChatIn) -> StreamingResponse:
|
||||
payload = {"model": body.model or HERMES_API_MODEL, "messages": messages, "stream": True}
|
||||
# Lucys Hirn (Qwen3.6) ist ein Thinking-Modell -> für die gesprochene Assistentin Thinking AUS,
|
||||
# sonst generiert es tausende Reasoning-Token VOR der kurzen Antwort (gemessen: 11k Token, ~30s TTFB).
|
||||
# Gleiches Muster wie die fast-Spur im Gateway (gateway_proxy.py) und die Mem0-Extraktion.
|
||||
# Gleiches Muster wie die fast-Spur im Gateway (gateway_proxy.py).
|
||||
if os.environ.get("MC_VOICE_NO_THINK", "1") not in ("0", "false", "False"):
|
||||
payload["chat_template_kwargs"] = {"enable_thinking": False}
|
||||
try:
|
||||
@@ -342,7 +342,7 @@ async def voice_chat(body: ChatIn) -> StreamingResponse:
|
||||
if first: # Time-To-First-Byte des Hermes-Streams (Verbindungs-Overhead)
|
||||
trace.note_ttfb()
|
||||
first = False
|
||||
# Erster CONTENT-Delta = echte Hirn-Latenz (Agent-Overhead + Mem0 + LLM-TTFT) —
|
||||
# Erster CONTENT-Delta = echte Hirn-Latenz (Agent-Overhead + Gedächtnis + LLM-TTFT) —
|
||||
# chat_ttfb misst nur den SSE-Start (~5 ms) und ist dafür blind.
|
||||
if first_content and b'"content"' in chunk:
|
||||
trace.note_first_content()
|
||||
|
||||
@@ -33,7 +33,7 @@ def list_snapshots() -> dict:
|
||||
|
||||
@router.get("/zeitmaschine/inhalt")
|
||||
def snapshot_contents(file: str) -> dict:
|
||||
"""Top-Level-Komponenten eines Snapshots (mem0, hermes, llama-swap, MANIFEST …)."""
|
||||
"""Top-Level-Komponenten eines Snapshots (hermes, llama-swap, MANIFEST …)."""
|
||||
if not _FILE_RX.match(file):
|
||||
raise HTTPException(400, "Ungültiger Snapshot-Name.")
|
||||
p = backup_svc.BACKUP_DIR / file
|
||||
|
||||
@@ -1,5 +1,5 @@
|
||||
"""
|
||||
Voll-Zustands-Backup (mem0 + Hermes-Configs/Secrets + llama-swap config).
|
||||
Voll-Zustands-Backup (Hermes-Configs/Secrets + llama-swap config).
|
||||
Delegiert an deploy/backup.sh (eine Quelle der Wahrheit, identisch zum systemd-Timer);
|
||||
Restore läuft bewusst nur per CLI (deploy/restore.sh) — siehe docs/BACKUP.md.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
@@ -1,7 +1,13 @@
|
||||
"""
|
||||
Connect: erzeugt saubere, getestete Konfig-Snippets für IDEs/Agenten auf dem
|
||||
LOKALEN PC (separate Maschine im LAN). Alle zeigen auf den **Gateway** der Box
|
||||
(reale Modelle coder/heavy/vision, Cockpit-Port :9001/v1) + den **Shared-Memory-MCP** (MC :9001).
|
||||
(reale Modelle coder/heavy/vision, Cockpit-Port :9001/v1).
|
||||
|
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Gedächtnis ist hier bewusst KEINE eigene Leitung mehr: bis August 2026 gab es dafür einen
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Memory-MCP-Server gegen MC2s /api/memory; seit dessen Ablösung (docs/wissen/VERDIKTE.md,
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07.08.2026) führt Hermes sein Gedächtnis
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selbst — es hängt am Agenten, nicht am Gateway. check_health() prüft es weiterhin (Leitung 2),
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es ist nur nichts mehr zu konfigurieren.
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Wichtig: Host ist die LAN-IP der Box (NICHT eine Proxy-Domain) — das war in v1
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die häufigste Fehlerquelle. Der Aufrufer übergibt den Host explizit.
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@@ -40,9 +46,7 @@ def _gw(host: str) -> str:
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return f"http://{host}:{PORT}/v1"
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||||
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||||
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||||
def build_snippets(host: str = DEFAULT_HOST,
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||||
mcp_script_path: str = r"F:\\Coding Stuff\\mission-control-2\\mcp\\mcp_memory.py",
|
||||
mcp_python: str = "python") -> dict:
|
||||
def build_snippets(host: str = DEFAULT_HOST) -> dict:
|
||||
gw = _gw(host)
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||||
mc_url = f"http://{host}:{PORT}"
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||||
|
||||
@@ -88,16 +92,6 @@ def build_snippets(host: str = DEFAULT_HOST,
|
||||
f'export ANTHROPIC_MODEL="coder"'
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||||
)
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||||
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||||
memory_mcp = json.dumps({
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||||
"mcpServers": {
|
||||
"mission-control-memory": {
|
||||
"command": mcp_python,
|
||||
"args": [mcp_script_path],
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||||
"env": {"MC_URL": mc_url},
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||||
}
|
||||
}
|
||||
}, indent=2)
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||||
|
||||
return {
|
||||
"host": host,
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||||
"gateway_url": gw,
|
||||
@@ -116,11 +110,8 @@ def build_snippets(host: str = DEFAULT_HOST,
|
||||
"API-Profile je Modus: Code→coder · Architect/Orchestrator→heavy · "
|
||||
"Ask/Debug→Lane 'chat' (virtuelles Modell, wählt selbst fast oder heavy)."},
|
||||
"claude_code": {"label": "Claude Code", "lang": "bash", "snippet": claude_code,
|
||||
"note": "Für die starken Sessions. Lokal-Betrieb bräuchte einen Anthropic⇄OpenAI-Übersetzer vor dem Gateway; Gedächtnis-Anbindung via Memory-MCP unten."},
|
||||
"note": "Für die starken Sessions. Lokal-Betrieb bräuchte einen Anthropic⇄OpenAI-Übersetzer vor dem Gateway."},
|
||||
},
|
||||
# Leitung 2 — das GEDÄCHTNIS. Separater MCP-Server, gilt zusätzlich zu jedem Tool oben.
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||||
"memory": {"label": "Shared Memory (MCP)", "lang": "json", "snippet": memory_mcp,
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||||
"note": "Eigene Leitung: MCP-Block für jedes MCP-fähige Tool. mcp_memory.py muss lokal liegen."},
|
||||
}
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||||
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||||
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||||
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||||
@@ -1,7 +1,7 @@
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||||
"""
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||||
Health-Wächter der Box (Lucy-Proaktivität, Faden A3).
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||||
|
||||
Prüft periodisch die Kern-Dienste (Engine, Agent-Hirn, Hermes-Gateway, Mem0,
|
||||
Prüft periodisch die Kern-Dienste (Engine, Agent-Hirn, Hermes-Gateway,
|
||||
Voice-Sidecar, Platte) und meldet ZUSTANDSWECHSEL in den Melde-Briefkasten
|
||||
(services/announce.py → Lucy spricht es) und via notify.sh (Telegram).
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||||
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||||
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||||
@@ -11,14 +11,14 @@ Zwei Sichten auf dieselben Messungen:
|
||||
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||||
**Was MC2 messen kann — und was nicht:** MC2 proxyt den Chat nur an Hermes (:8642). Die Stufen STT,
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||||
Vision, Hirn-TTFT (Zeit bis zum ersten Inhalts-Token) und Generierung sind hier direkt messbar. Der
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**Mem0-Retrieve** läuft zwar in Hermes, ruft aber MC2s `/api/memory` per HTTP zurück → messbar und als
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||||
Unter-Detail INNERHALB der Hirn-Zeit ausgewiesen (kein Doppelzählen). Die **Tool-Runden** dagegen laufen
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||||
im Hermes-LLM-Loop ohne Callback an MC2 → für MC2 unsichtbar, sie stecken im „Generierung"-Bucket.
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||||
**Gedächtnis-Abruf** dagegen läuft seit der Ablösung des Sidecars (07.08.2026) Hermes-intern — es
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||||
gibt keinen Rückruf an MC2 mehr, also auch keine Messung; er steckt jetzt in der Hirn-Zeit. Ebenso die
|
||||
**Tool-Runden**: im Hermes-LLM-Loop ohne Callback an MC2 → unsichtbar, im „Generierung"-Bucket.
|
||||
|
||||
STT (davor) und Mem0-Retrieve (währenddessen) sind separate HTTP-Requests ohne Turn-ID. Auf einem
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||||
EIN-Nutzer-Gerät genügt eine schlanke Best-Effort-Korrelation: die zuletzt gemessene STT-Dauer bzw. der
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||||
letzte Retrieve werden global „geparkt" und vom nächsten Chat-Turn eingesammelt (mit Frist-/Reihenfolge-
|
||||
Check). Kein Turn-ID-Durchreichen durch den Lucy-Client nötig.
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||||
STT läuft als eigener HTTP-Request VOR dem Turn, ohne Turn-ID. Auf einem EIN-Nutzer-Gerät genügt eine
|
||||
schlanke Best-Effort-Korrelation: die zuletzt gemessene STT-Dauer wird global „geparkt" und vom
|
||||
nächsten Chat-Turn eingesammelt (mit Frist-Check). Kein Turn-ID-Durchreichen durch den Lucy-Client
|
||||
nötig.
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||||
|
||||
In-Memory + thread-safe (keine Datei-I/O — Latenz-Telemetrie ist transient, Restart = Reset).
|
||||
"""
|
||||
@@ -34,11 +34,11 @@ _STAGES: dict[str, deque] = {}
|
||||
_TURNS: deque = deque(maxlen=60) # letzte N vollständige Chat-Turns (Per-Turn-Trace)
|
||||
|
||||
# Bekannte Stufen (für stabile UI-Reihenfolge); unbekannte werden trotzdem erfasst.
|
||||
STAGES = ("stt", "vision", "memory_retrieve", "chat_ttfb", "chat_first_content", "tts")
|
||||
STAGES = ("stt", "vision", "chat_ttfb", "chat_first_content", "tts")
|
||||
|
||||
# Best-effort-Korrelation (Ein-Nutzer-Gerät): zuletzt gemessene STT-Dauer / Mem0-Retrieve, je
|
||||
# (ms, perf_counter-Zeitstempel). Der nächste passende Chat-Turn sammelt sie ein und leert sie.
|
||||
_PARKED: dict[str, tuple[float, float] | None] = {"stt": None, "retrieve": None}
|
||||
# Best-effort-Korrelation (Ein-Nutzer-Gerät): zuletzt gemessene STT-Dauer als
|
||||
# (ms, perf_counter-Zeitstempel). Der nächste Chat-Turn sammelt sie ein und leert sie.
|
||||
_PARKED: dict[str, tuple[float, float] | None] = {"stt": None}
|
||||
|
||||
|
||||
def record_stage(stage: str, ms: float) -> None:
|
||||
@@ -53,8 +53,8 @@ def record_stage(stage: str, ms: float) -> None:
|
||||
|
||||
|
||||
def park(kind: str, ms: float) -> None:
|
||||
"""Eine Messung, die NICHT im Chat-Request selbst passiert (STT davor, Mem0-Retrieve als
|
||||
Rückruf während), global parken, damit der nächste Chat-Turn sie einsammeln kann."""
|
||||
"""Eine Messung, die NICHT im Chat-Request selbst passiert (STT läuft davor), global parken,
|
||||
damit der nächste Chat-Turn sie einsammeln kann."""
|
||||
if ms is None or ms < 0 or kind not in _PARKED:
|
||||
return
|
||||
with _LOCK:
|
||||
@@ -71,17 +71,6 @@ def _take_stt(max_age: float = 20.0) -> float | None:
|
||||
return None
|
||||
|
||||
|
||||
def _take_retrieve(since_perf: float, max_age: float = 90.0) -> float | None:
|
||||
"""Geparkten Mem0-Retrieve einsammeln, wenn er NACH dem Turn-Start kam (Rückruf während des
|
||||
Turns) und frisch ist."""
|
||||
with _LOCK:
|
||||
v = _PARKED.get("retrieve")
|
||||
if v and v[1] >= since_perf and (time.perf_counter() - v[1]) <= max_age:
|
||||
_PARKED["retrieve"] = None
|
||||
return round(v[0], 1)
|
||||
return None
|
||||
|
||||
|
||||
class Timer:
|
||||
"""Context-Manager: misst die verstrichene Zeit und verbucht sie auf `stage`.
|
||||
Funktioniert um `await`-Aufrufe herum (enter → await → exit)."""
|
||||
@@ -102,8 +91,7 @@ class TurnTrace:
|
||||
"""Ein Per-Turn-Trace für den Voice/Lucy-Chatpfad. In `voice.py` über die Dauer eines Chat-Turns
|
||||
gehalten; `commit()` schreibt den Datensatz in den Ringpuffer UND speist die rollenden Stats.
|
||||
|
||||
Balken-Stufen (zeitlich DISJUNKT, ergeben zusammen den Turn): stt · vision · hirn · gen.
|
||||
Unter-Detail: mem0 (Teil VON hirn, wird separat ausgewiesen, aber NICHT zum Balken addiert)."""
|
||||
Balken-Stufen (zeitlich DISJUNKT, ergeben zusammen den Turn): stt · vision · hirn · gen."""
|
||||
|
||||
def __init__(self, session_id: str = "", kind: str = "voice") -> None:
|
||||
self.id = uuid.uuid4().hex[:8]
|
||||
@@ -113,7 +101,7 @@ class TurnTrace:
|
||||
self.session_id = (session_id or "")[:24]
|
||||
self.kind = kind
|
||||
self.vision_ms: float | None = None # Bildschirm-Beschreibung (falls Bilder)
|
||||
self.hirn_ms: float | None = None # Zeit bis zum ersten Inhalts-Token (Agent + Mem0 + TTFT)
|
||||
self.hirn_ms: float | None = None # Zeit bis zum ersten Inhalts-Token (Agent + Gedächtnis + TTFT)
|
||||
self.had_images = False
|
||||
self.error: str | None = None
|
||||
|
||||
@@ -130,7 +118,7 @@ class TurnTrace:
|
||||
record_stage("chat_ttfb", (time.perf_counter() - self._brain0) * 1000.0) # SSE-Start (~5 ms), nur rollend
|
||||
|
||||
def note_first_content(self) -> None:
|
||||
"""Erster Inhalts-Delta = echte Hirn-Latenz (Agent-Overhead + Mem0 + LLM-TTFT)."""
|
||||
"""Erster Inhalts-Delta = echte Hirn-Latenz (Agent-Overhead + Gedächtnis + LLM-TTFT)."""
|
||||
ms = (time.perf_counter() - self._brain0) * 1000.0
|
||||
self.hirn_ms = round(ms, 1)
|
||||
record_stage("chat_first_content", ms)
|
||||
@@ -138,7 +126,6 @@ class TurnTrace:
|
||||
def commit(self) -> dict:
|
||||
total = (time.perf_counter() - self.perf0) * 1000.0
|
||||
stt = _take_stt() # rollend bereits in /voice/stt erfasst
|
||||
mem0 = _take_retrieve(self.perf0) # rollend bereits in /api/memory erfasst
|
||||
# Generierung = alles nach dem ersten Inhalts-Token bis Stream-Ende.
|
||||
gen = round(total - self.hirn_ms, 1) if self.hirn_ms is not None else None
|
||||
rec = {
|
||||
@@ -151,7 +138,6 @@ class TurnTrace:
|
||||
"vision_ms": self.vision_ms,
|
||||
"hirn_ms": self.hirn_ms,
|
||||
"gen_ms": gen if (gen is None or gen >= 0) else 0.0,
|
||||
"mem0_ms": mem0,
|
||||
"total_ms": round(total, 1),
|
||||
"error": self.error,
|
||||
}
|
||||
|
||||
+5
-8
@@ -1,7 +1,7 @@
|
||||
"""
|
||||
MC2-Steward — die Wächter-Loops als EIGENER Prozess (UMBAU v3, P2).
|
||||
|
||||
Bisher hingen Re-Warm-Wächter, Health-Wächter (sentry) und Mem0-Auto-Dedupe am
|
||||
Bisher hingen Re-Warm-Wächter und Health-Wächter (sentry) am
|
||||
Lebenszyklus des Steuerpult-Webservers (app.py-Lifespan): jeder MC2-Neustart riss
|
||||
den Wächtern Timing und Flanken-Gedächtnis weg — und ein TOTES Steuerpult konnte
|
||||
sich prinzipbedingt nicht selbst melden. Hier laufen DIESELBEN Loops (unveränderte
|
||||
@@ -11,14 +11,16 @@ Module) als eigener Mini-Dienst (mc2-steward.service, Restart=always):
|
||||
In-Process-Nudge aus llamaswap.write_config)
|
||||
• sentry.sentry_loop — Health-Flanken → Briefkasten (HTTP an MC2) + Telegram;
|
||||
beobachtet im Steward-Modus AUCH MC2 selbst + mc2-gateway
|
||||
• memory.auto_dedupe_loop — Gedächtnis-Dubletten (HTTP an den Mem0-Sidecar)
|
||||
|
||||
Das dritte Loop (Gedächtnis-Dubletten gegen den Sidecar auf :8765) ist mit dessen Ablösung
|
||||
am 07.08.2026 entfallen — Hermes führt sein Gedächtnis selbst (docs/wissen/VERDIKTE.md).
|
||||
|
||||
BEWUSST NICHT hier: reminders_loop — der teilt sich Datei UND CRUD-Pfade mit dem
|
||||
/api/reminders-Router (Zwei-Schreiber-Risiko auf mc2-reminders.json); er bleibt im
|
||||
Steuerpult. Der Briefkasten-Store gehört weiter EXKLUSIV dem MC2-Prozess — dieser
|
||||
Prozess liefert Meldungen per HTTP ab (announce.py, MC_ANNOUNCE_HTTP).
|
||||
|
||||
Die Loop-Schalter (MC_REWARM_ENABLED / MC_SENTRY_ENABLED / MC_MEM_DEDUPE_ENABLED)
|
||||
Die Loop-Schalter (MC_REWARM_ENABLED / MC_SENTRY_ENABLED)
|
||||
stehen in der MC2-Unit auf 0 und hier auf Default 1 — reiner Konfig-Split, kein
|
||||
Verhaltens-Code im Steuerpult angefasst. Zeilen dort entfernen = Rollback.
|
||||
"""
|
||||
@@ -28,7 +30,6 @@ import logging
|
||||
import os
|
||||
|
||||
from config import CONFIG_PATH
|
||||
from services import memory as memory_svc
|
||||
from services import sentry, warmer
|
||||
|
||||
logging.basicConfig(
|
||||
@@ -66,10 +67,6 @@ async def main() -> None:
|
||||
warmer.INTERVAL, CONFIG_WATCH_S)
|
||||
if sentry.ENABLED:
|
||||
tasks.append(asyncio.create_task(sentry.sentry_loop()))
|
||||
if memory_svc.AUTO_DEDUPE_ENABLED:
|
||||
tasks.append(asyncio.create_task(memory_svc.auto_dedupe_loop()))
|
||||
log.info("Mem0-Auto-Dedupe aktiv (alle %ss, Schwelle %s)",
|
||||
memory_svc.AUTO_DEDUPE_INTERVAL, memory_svc.AUTO_DEDUPE_THRESHOLD)
|
||||
if not tasks:
|
||||
log.warning("steward: alle Loops per Env deaktiviert — nichts zu tun, Ende.")
|
||||
return
|
||||
|
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