Hitonabi/mission-control-v2
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fix(stack): Mem0 restlos ausgebaut + vier stille Defekte behoben

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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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Hitonabi
2026-08-27 14:58:42 +02:00
co-authored by Claude Opus 5
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.agents/mcp_config.json
-6
View File
@@ -1,11 +1,5 @@
{
"mcpServers": {
"mc2-memory": {
"command": "python",
"args": [
"F:\\Coding Stuff\\mission-control-2\\mcp\\mcp_memory.py"
]
},
"mc2-system": {
"command": "python",
"args": [
AGENTS.md
+1 -1
View File
@@ -12,7 +12,7 @@ Engine (llama-swap) · Builtin-Routing-Gateway (`model: auto`) · MC2 (FastAPI +
- **System:** Bosgame M5 (AMD Strix Halo APU)
- **Arbeitsspeicher (RAM/VRAM):** 128 GB Shared Memory (ca. 122.7 GB nutzbar).
- **Inference-Limit:** Modelle im GGUF-Format dürfen maximal ca. 100-110 GB groß sein (entspricht ca. 150B Parametern bei Q4_K_M). Größere Modelle (wie 200B+ oder 2T Parameter) **können lokal nicht ausgeführt werden** und sind auszuschließen, es sei denn, es handelt sich um stark quantisierte MoEs.
**Gedächtnis & Dienste:** Hermes ist das autonome Agenten-Gehirn („Lucy"). Mem0 läuft als dedizierter semantischer Langzeit-Gedächtnis-Sidecar (`mem0-service` auf `:8765`) und wird von Hermes via MCP (`mcp_memory.py`) eingebunden. Governor, Zed-Workflows und alte Mittelschichten sind komplett gelöscht.
**Gedächtnis & Dienste:** Hermes ist das autonome Agenten-Gehirn („Lucy") **und die alleinige Gedächtnis-Wahrheit** — es führt sein Gedächtnis selbst. Der frühere Sidecar auf `:8765` samt Memory-MCP-Server und MC2-Memory-Plugin wurde am 07.08.2026 abgelöst und am 27.08.2026 restlos ausgebaut (`docs/wissen/VERDIKTE.md`): MC2 hat **keine** `/api/memory`-Routen mehr, nichts darf mehr dorthin greifen. Governor, Zed-Workflows und alte Mittelschichten sind komplett gelöscht.
## Sprache (nicht verhandelbar)
- **Alles User-Sichtbare ist Deutsch:** UI-Texte, Fehlermeldungen, Update-/Radar-Meldungen,
backend/config.py
+6 -9
View File
@@ -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.
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.
# 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.
# 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
backend/routers/connect.py
+4 -7
View File
@@ -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()
backend/routers/gateway_proxy.py
+35 -3
View File
@@ -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"):
backend/routers/skills.py
+25 -6
View File
@@ -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:
backend/routers/system.py
+1 -8
View File
@@ -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
backend/routers/voice.py
+6 -6
View File
@@ -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()
backend/routers/zeitmaschine.py
+1 -1
View File
@@ -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
backend/services/backup.py
+1 -1
View 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.
"""
backend/services/connect.py
+9 -18
View File
@@ -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).
Gedächtnis ist hier bewusst KEINE eigene Leitung mehr: bis August 2026 gab es dafür einen
Memory-MCP-Server gegen MC2s /api/memory; seit dessen Ablösung (docs/wissen/VERDIKTE.md,
07.08.2026) führt Hermes sein Gedächtnis
selbst — es hängt am Agenten, nicht am Gateway. check_health() prüft es weiterhin (Leitung 2),
es ist nur nichts mehr zu konfigurieren.
Wichtig: Host ist die LAN-IP der Box (NICHT eine Proxy-Domain) — das war in v1
die häufigste Fehlerquelle. Der Aufrufer übergibt den Host explizit.
@@ -40,9 +46,7 @@ def _gw(host: str) -> str:
return f"http://{host}:{PORT}/v1"
def build_snippets(host: str = DEFAULT_HOST,
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)
mc_url = f"http://{host}:{PORT}"
@@ -88,16 +92,6 @@ def build_snippets(host: str = DEFAULT_HOST,
f'export ANTHROPIC_MODEL="coder"'
)
memory_mcp = json.dumps({
"mcpServers": {
"mission-control-memory": {
"command": mcp_python,
"args": [mcp_script_path],
"env": {"MC_URL": mc_url},
}
}
}, indent=2)
return {
"host": host,
"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.
"memory": {"label": "Shared Memory (MCP)", "lang": "json", "snippet": memory_mcp,
"note": "Eigene Leitung: MCP-Block für jedes MCP-fähige Tool. mcp_memory.py muss lokal liegen."},
}
backend/services/sentry.py
+1 -1
View File
@@ -1,7 +1,7 @@
"""
Health-Wächter der Box (Lucy-Proaktivität, Faden A3).
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).
backend/services/voice_metrics.py
+16 -30
View File
@@ -11,14 +11,14 @@ Zwei Sichten auf dieselben Messungen:
**Was MC2 messen kann — und was nicht:** MC2 proxyt den Chat nur an Hermes (:8642). Die Stufen STT,
Vision, Hirn-TTFT (Zeit bis zum ersten Inhalts-Token) und Generierung sind hier direkt messbar. Der
**Mem0-Retrieve** läuft zwar in Hermes, ruft aber MC2s `/api/memory` per HTTP zurück → messbar und als
Unter-Detail INNERHALB der Hirn-Zeit ausgewiesen (kein Doppelzählen). Die **Tool-Runden** dagegen laufen
im Hermes-LLM-Loop ohne Callback an MC2 → für MC2 unsichtbar, sie stecken im „Generierung"-Bucket.
**Gedächtnis-Abruf** dagegen läuft seit der Ablösung des Sidecars (07.08.2026) Hermes-intern — es
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
EIN-Nutzer-Gerät genügt eine schlanke Best-Effort-Korrelation: die zuletzt gemessene STT-Dauer bzw. der
letzte Retrieve werden global „geparkt" und vom nächsten Chat-Turn eingesammelt (mit Frist-/Reihenfolge-
Check). Kein Turn-ID-Durchreichen durch den Lucy-Client nötig.
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.
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,
}
backend/steward.py
+5 -8
View File
@@ -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
deploy/agent-hooks/box-steckbrief-inject.sh
+1 -1
View File
@@ -28,7 +28,7 @@ hint=""
# Stabile Anti-Flail-Orientierung: WER bin ich, WO laufen die Modelle, WAS ist tabu.
ctx="$(cat <<EOF
[BOX-ORIENTIERUNG — du bist ein Hintergrund-Worker auf der lokalen AI-Box (Linux, Zeit UTC / lokal Europe/Berlin, locale de_DE), NICHT Lucy und kein Dev-Laptop. Du arbeitest EINE Kanban-Aufgabe ab.]
Die Modelle / das "Hirn" laufen ausschliesslich ueber den Router llama-swap auf 127.0.0.1:8080 (startet je Modell einen llama-server) bzw. das OpenAI-kompatible Gateway von MC2 auf 127.0.0.1:9001/v1 — es gibt KEINEN anderen Modell-Server, also nicht danach suchen. Weitere Dienste: hermes-gateway :8642, mem0-Gedaechtnis :8765. Der MC2-Live-Checkout ~/mission-control-v2 ist nur zum LESEN da (Schreiben/committen TABU — Code-Arbeit immer im frischen Klon deines Task-Workspaces). Grenzen (was gehoert wohin): MC2 = Steuerpult (verwalten/klicken/zusehen, KEIN Chat-UI), Lucy = Chat & Stimme (eigenes Repo), Hermes-Quelle ist TABU (Agenten-Verhalten nur ueber Config/SOUL/Skill/Hook/MCP aendern). Feste Entscheide/Verbote + volle Grenzen-Landkarte: ~/mission-control-v2/docs/wissen/ (GRENZEN/VERDIKTE/FALLEN/STACK) + ~/wissens-vault/eigenbau-landkarte.md.${hint}
Die Modelle / das "Hirn" laufen ausschliesslich ueber den Router llama-swap auf 127.0.0.1:8080 (startet je Modell einen llama-server) bzw. das OpenAI-kompatible Gateway von MC2 auf 127.0.0.1:9001/v1 — es gibt KEINEN anderen Modell-Server, also nicht danach suchen. Weiterer Dienst: hermes-gateway :8642 (fuehrt sein Gedaechtnis selbst — es gibt KEINEN separaten Gedaechtnis-Dienst mehr). Der MC2-Live-Checkout ~/mission-control-v2 ist nur zum LESEN da (Schreiben/committen TABU — Code-Arbeit immer im frischen Klon deines Task-Workspaces). Grenzen (was gehoert wohin): MC2 = Steuerpult (verwalten/klicken/zusehen, KEIN Chat-UI), Lucy = Chat & Stimme (eigenes Repo), Hermes-Quelle ist TABU (Agenten-Verhalten nur ueber Config/SOUL/Skill/Hook/MCP aendern). Feste Entscheide/Verbote + volle Grenzen-Landkarte: ~/mission-control-v2/docs/wissen/ (GRENZEN/VERDIKTE/FALLEN/STACK) + ~/wissens-vault/eigenbau-landkarte.md.${hint}
TRIAGE (19.07. — Drei-Bahnen-Regel): Ordne deine Karte ZUERST einer Bahn zu und bleib darin: Denken (Konzept/Plan), Bauen (Code schreiben/aendern), Betrieb (SSH/Deploy/Dienste). Fuer Betrieb-Arbeit lade IMMER zuerst den Skill betrieb-playbook (Diagnose-Checklisten; max 3 Anlaeufe pro Hindernis, dann kanban_block mit exaktem Fehlertext — die No-Progress-Bremse erzwingt das mechanisch).
PROTOKOLL-PFLICHT (15.07.): Beende deine Aufgabe IMMER mit dem Tool-Aufruf kanban_complete (fertig) oder kanban_block (Frage/Sackgasse). Eine Text-Zusammenfassung OHNE diesen Aufruf zaehlt als Absturz (Protokollverstoss) und blockiert die Karte — genau so ging am 14.07. eine fertige Arbeit verloren.
REPO-WEGWEISER mission-control-v2 (NICHT raten/suchen — so liegt es): backend/app.py = Einstieg + Router-Mounting · backend/routers/*.py = REST-Endpunkte · backend/services/*.py = Logik · backend/gateway_app.py = /v1-Gateway-Prozess (:9010) · frontend/src/views/*.tsx = Ansichten · frontend/src/lib/api.ts = Typen+Fetch · frontend/src/lib/queries.ts = TanStack-Query-Hooks (Polling) · frontend/src/nav.ts = Sidebar · deploy/ = Skripte/Units/Hooks/Skills · Projekt-Regeln: AGENTS.md (Wurzel) + docs/wissen/.
deploy/autoupdate.sh
+1 -1
View File
@@ -123,7 +123,7 @@ check_hermes(){
done
if [ "$state" = "done" ]; then
SUMMARY+=("$name: $behind Commits eingespielt, Gehirn-Check grün.")
notify "Hermes-Agent aktualisiert ($behind Commits). Gehirn-Check (Mem0, Tools, Voice) grün — alles läuft."
notify "Hermes-Agent aktualisiert ($behind Commits). Gehirn-Check (Patches, Tools, Voice) grün — alles läuft."
return
fi
# Rot/Timeout: ERST Selbstreparatur versuchen (Config-Bruch selbst ziehen, neue Version behalten) —
deploy/backup.sh
+8 -9
View File
@@ -3,8 +3,10 @@
# zurückkommt. Erzeugt EIN Tarball mc2-state-<ts>.tar.gz, behält die letzten N.
# Läuft per systemd-Timer (täglich), manuell, oder über den UI-Snapshot-Button.
#
# Inhalt: mem0 (Chroma + history.db) · ~/.hermes (config.yaml, .env, plugins/) ·
# /etc/llama-swap/config.yaml · known-good/ (Versions-Manifest, s. u.)
# Inhalt: ~/.hermes (config.yaml, .env, plugins/) · /etc/llama-swap/config.yaml ·
# known-good/ (Versions-Manifest, s. u.)
# Das abgeloeste Gedaechtnis-Sidecar (/srv/models, Port 8765) faellt seit 27.08.2026 weg —
# sein Datenverzeichnis existiert nicht mehr (Hintergrund: docs/wissen/VERDIKTE.md).
# NICHT enthalten (bewusst): GGUF-Modelle (riesig, neu ladbar), MC2-Code (Git), venvs.
#
# ACHTUNG: das Tarball enthält ~/.hermes/.env (Secrets) → chmod 600, nicht in Git.
@@ -20,16 +22,14 @@ RETAIN="${MC_BACKUP_RETAIN:-14}"
# Off-Box-Ziel (leer = deaktiviert). Default: Proxmox-Host, eigener Key mit minimalem Recht.
OFFSITE="${MC_BACKUP_OFFSITE:-root@192.168.178.108:/var/lib/vz/mc2-backups}"
OFFSITE_KEY="${MC_BACKUP_OFFSITE_KEY:-$HOME/.ssh/mc2_offsite}"
MEM0_DIR="${MC_MEM0_DIR:-/srv/models/mem0}"
LSWAP="${MC_CONFIG_PATH:-/etc/llama-swap/config.yaml}"
HERMES="${HERMES_HOME:-$HOME/.hermes}"
TS="$(date +%Y%m%d-%H%M%S)"
STAGE="$(mktemp -d)"
trap 'rm -rf "$STAGE"' EXIT
mkdir -p "$STAGE/mem0" "$STAGE/hermes" "$STAGE/llama-swap"
mkdir -p "$STAGE/hermes" "$STAGE/llama-swap"
[ -d "$MEM0_DIR" ] && cp -a "$MEM0_DIR/." "$STAGE/mem0/" || true
[ -f "$HERMES/config.yaml" ] && cp -a "$HERMES/config.yaml" "$STAGE/hermes/" || true
[ -f "$HERMES/.env" ] && cp -a "$HERMES/.env" "$STAGE/hermes/" || true
[ -d "$HERMES/plugins" ] && cp -a "$HERMES/plugins" "$STAGE/hermes/plugins" || true
@@ -60,7 +60,7 @@ SRC="${MC2_SRC:-$HOME/mission-control-v2}"
HERMES_AGENT="${HERMES_AGENT_DIR:-$HOME/.hermes/hermes-agent}"
UV="$(command -v uv || echo "$HOME/.local/bin/uv")"
# pip freeze je venv; mem0-venv ist uv-managed (kein pip-Modul) → uv als Fallback.
# pip freeze je venv; das voice-venv ist uv-managed (kein pip-Modul) → uv als Fallback.
freeze_venv() { # $1 = python-Pfad, $2 = Zieldatei
if [ ! -x "$1" ]; then echo "venv fehlt: $1" > "$2"; return 0; fi
"$1" -m pip freeze > "$2" 2>/dev/null \
@@ -68,7 +68,6 @@ freeze_venv() { # $1 = python-Pfad, $2 = Zieldatei
|| echo "pip freeze fehlgeschlagen: $1" > "$2"
}
freeze_venv "$SRC/backend/.venv/bin/python" "$KG/pip-backend.txt"
freeze_venv "$HOME/.mem0/venv/bin/python" "$KG/pip-mem0.txt"
freeze_venv "$HOME/.voice/venv/bin/python" "$KG/pip-voice.txt"
{
@@ -79,7 +78,7 @@ freeze_venv "$HOME/.voice/venv/bin/python" "$KG/pip-voice.txt"
echo "llama.cpp : $(LD_LIBRARY_PATH=/opt/llamacpp-vulkan /usr/local/bin/llama-server --version 2>&1 | grep -m1 -o 'version: .*' || echo '?')"
echo "llama-swap : $(/usr/local/bin/llama-swap --version 2>/dev/null | head -1 || echo '?')"
echo "python-venvs :"
for P in "$SRC/backend/.venv/bin/python" "$HOME/.mem0/venv/bin/python" "$HOME/.voice/venv/bin/python"; do
for P in "$SRC/backend/.venv/bin/python" "$HOME/.voice/venv/bin/python"; do
echo " $P → $("$P" --version 2>&1 || echo 'fehlt')"
done
} > "$KG/versions.txt" || true
@@ -92,7 +91,7 @@ cat > "$STAGE/MANIFEST.txt" <<EOF
mc2-state backup
created : $TS
host : $(hostname)
inhalt : mem0 (chroma + history.db), hermes (config.yaml, .env, plugins/), llama-swap (config.yaml), known-good/ (Versions-Manifest: pip freeze, Engine, Modelle)
inhalt : hermes (config.yaml, .env, plugins/), llama-swap (config.yaml), known-good/ (Versions-Manifest: pip freeze, Engine, Modelle)
restore : bash ~/mission-control-v2/deploy/restore.sh mc2-state-$TS.tar.gz
EOF
deploy/deploy.sh
+28 -5
View File
@@ -12,11 +12,30 @@ echo "Aktualisiere Python Abhängigkeiten..."
backend/.venv/bin/pip install -r backend/requirements.txt
# 3. Llama-Swap Konfiguration prüfen und synchronisieren
#
# ‼️ ACHTUNG (27.08.2026): /etc/llama-swap/config.yaml ist die LEBENDE Wahrheit — MC2
# schreibt sie selbst (backend/services/llamaswap.py::write_config), sobald jemand über
# die Oberfläche ein Modell hinzufügt oder eine Rolle ändert. deploy/llama-swap.config.yaml
# ist nur ein Abzug und hinkt regelmäßig hinterher (aktuell fehlt ihm z. B. der
# `kritiker`/Devstral-Eintrag, den STACK.md und der Modell-Katalog voraussetzen).
# Bis hierher wurde die Live-Datei kommentarlos mit dem Abzug überschrieben — alles per
# UI Hinzugefügte war nach jedem Deploy weg. Jetzt: erst sichern, dann kopieren, und die
# Abweichung sichtbar machen. MC_DEPLOY_SKIP_SWAP_CONFIG=1 überspringt den Schritt ganz.
if ! cmp -s deploy/llama-swap.config.yaml /etc/llama-swap/config.yaml; then
echo "Llama-Swap Konfiguration hat sich geändert, synchronisiere..."
# NOPASSWD für llama-swap Neustart ist vorausgesetzt (siehe AGENTS.md)
sudo cp deploy/llama-swap.config.yaml /etc/llama-swap/config.yaml
sudo systemctl restart llama-swap
if [ "${MC_DEPLOY_SKIP_SWAP_CONFIG:-0}" = "1" ]; then
echo "Llama-Swap Konfiguration weicht ab — uebersprungen (MC_DEPLOY_SKIP_SWAP_CONFIG=1)."
else
SWAP_BAK="/etc/llama-swap/config.yaml.bak-$(date +%Y%m%d-%H%M%S)"
echo "Llama-Swap Konfiguration hat sich geändert."
echo " Abweichung (live -> Repo-Abzug):"
diff -u /etc/llama-swap/config.yaml deploy/llama-swap.config.yaml | head -40 || true
echo " Sichere die laufende Datei nach $SWAP_BAK"
# NOPASSWD für llama-swap Neustart ist vorausgesetzt (siehe AGENTS.md)
sudo cp /etc/llama-swap/config.yaml "$SWAP_BAK"
sudo cp deploy/llama-swap.config.yaml /etc/llama-swap/config.yaml
sudo systemctl restart llama-swap
echo " Rueckweg bei Verlust: sudo cp $SWAP_BAK /etc/llama-swap/config.yaml"
fi
fi
# 4. Systemd Units neu laden (falls sich .service Dateien geändert haben)
@@ -35,7 +54,11 @@ for skill_dir in deploy/skills/*; do
done
# 5. Dienste neu starten
# ‼️ mc2-steward gehoert hier dazu: er laeuft aus DEMSELBEN Checkout (backend/steward.py).
# Ohne ihn lief der Waechter-Prozess nach jedem Deploy mit dem alten Code weiter — der
# Neustart wurde 27.08.2026 nachgetragen. `--user restart` auf einer nicht installierten
# Unit ist folgenlos, darum ohne Vorabpruefung.
echo "Starte Backend neu..."
systemctl --user restart mc2-gateway.service mission-control-2.service
systemctl --user restart mc2-gateway.service mission-control-2.service mc2-steward.service
echo "✅ Deployment erfolgreich abgeschlossen!"
deploy/hermes-postcheck.sh
+10 -31
View File
@@ -1,35 +1,22 @@
#!/usr/bin/env bash
# Post-Update-Check nach einem Hermes-Agent-Update: läuft unser geteiltes „Gehirn"
# (Mem0 + die mc2-memory-Integration) noch? Exit 0 = alles ok, sonst 1 → der Job wird
# im UI rot, damit ein kaputtes Gehirn sofort auffällt.
# Post-Update-Check nach einem Hermes-Agent-Update: laeuft unser "Gehirn" noch?
# Exit 0 = alles ok, sonst 1 -> der Job wird im UI rot, damit ein kaputtes Gehirn auffaellt.
#
# WICHTIG (27.08.2026) - VIER TOTE CHECKS ENTFERNT: bis hierher prueften die ersten Bloecke
# den abgeloesten Gedaechtnis-Sidecar (:8765), MC2s /api/memory und das zugehoerige
# Hermes-Plugin. Alle drei fielen am 07.08. weg (docs/wissen/VERDIKTE.md) - die Checks KONNTEN nicht
# mehr gruen werden. Folge: jedes Hermes-Update endete rot und wurde von autoupdate.sh
# zurueckgerollt. Kein Ersatz-Check auf Hermes native Gedaechtnis, weil es dafuer keinen
# nachgemessenen Endpunkt gibt - geraten waere eine Fassade. Der Tool-Smoke weiter unten
# laeuft ohnehin durch den ECHTEN Agenten und faengt ein kaputtes Gehirn.
set -uo pipefail
MC_URL="${MC_URL:-http://127.0.0.1:9001}"
MEM0_URL="${MEM0_SERVICE_URL:-http://127.0.0.1:8765}"
HERMES="${HERMES_HOME:-$HOME/.hermes}"
fail=0
echo "=== Hermes Post-Update: Gehirn-Check ==="
if curl -sf -m 5 "$MEM0_URL/health" >/dev/null 2>&1; then
echo "PASS · Mem0-Sidecar erreichbar"
else
echo "FAIL · Mem0-Sidecar NICHT erreichbar"; fail=1
fi
if curl -sf -m 8 "$MC_URL/api/memory" >/dev/null 2>&1; then
echo "PASS · /api/memory antwortet"
else
echo "FAIL · /api/memory antwortet nicht"; fail=1
fi
if grep -qE "^[[:space:]]*provider:[[:space:]]*'?mc2-memory'?" "$HERMES/config.yaml" 2>/dev/null \
&& grep -qE "memory_enabled:[[:space:]]*true" "$HERMES/config.yaml" 2>/dev/null; then
echo "PASS · memory.provider=mc2-memory aktiv"
else
echo "FAIL · memory.provider nicht mehr gesetzt (Config vom Update überschrieben?)"; fail=1
fi
# --- Hermes-Runtime-Patch-Traeger (20.07.2026): ein Update setzt den Quellbaum ---
# --- zurueck → unsere Fixes (needs_input-wartet, Startreife-Gate, Orphan-Guard, ---
# --- Kontext-Vererbung, Etappen-Kette) hier RE-eintragen. Exit 10 = etwas neu ---
@@ -49,14 +36,6 @@ else
echo "WARN · hermes-patches/apply.py nicht gefunden ($PATCH_APPLY)"
fi
if ( cd "$HERMES/hermes-agent" && HERMES_HOME="$HERMES" ./venv/bin/python -c \
"import sys; sys.path.insert(0,'.'); from plugins.memory import load_memory_provider; p=load_memory_provider('mc2-memory'); assert p and p.name()=='mc2-memory'" \
>/dev/null 2>&1 ); then
echo "PASS · mc2-memory-Plugin lädt unter dem neuen Hermes"
else
echo "FAIL · mc2-memory-Plugin lädt nicht (MemoryProvider-ABC geändert?)"; fail=1
fi
# --- Config-Drift-Wächter (Lehre aus v0.18, 02.07.2026): Hermes fällt bei unbekannten ---
# --- Config-Werten STILL auf Defaults zurück (approvals.mode 'auto' -> manual -> alle ---
# --- Tools hingen in pending_approval). Solche Warnungen müssen den Job ROT machen. ---
deploy/llama-swap.config.yaml
+2 -2
View File
@@ -4,7 +4,7 @@ globalTTL: 0
models:
Qwen3.6-35B-A3B:
# parallel 2 + c 131072: 2 Slots à 65k (Slot 2 = Mem0-Lern-Extraktion, blockiert Voice-Turns
# parallel 2 + c 131072: 2 Slots à 65k (Slot 2 = Nebenlast/Hintergrund-Extraktion, blockiert Voice-Turns
# nicht mehr); KV Q8_0 macht das speicherneutral zu vorher (65k f16). Bench 2026-07-02:
# Q8_0 kostet 0 t/s, MTP n-max 3 = +26% vs. ohne Spec. (Q4_K-KV stand mal im Template,
# lief aber NIE live — bewusst bei Q8_0 geblieben: Qualität vor ein paar GB, seit der
@@ -78,7 +78,7 @@ models:
out: [text]
context: 32768
Qwen3-Reranker-0.6B:
# Gedächtnis-Zweitstufe (07.07., Rollen-Audit): ordnet Mem0-Suchtreffer nach echter
# Gedächtnis-Zweitstufe (07.07., Rollen-Audit): ordnet Gedächtnis-Suchtreffer nach echter
# Relevanz (/v1/rerank, Mungert-GGUF — Community-Konvertierungen liefern oft Nullscores!).
# Winzig (~0,7 GB) → in brains (verdrängungssicher); lädt in ~1-2 s, erste Anfrage wärmt.
cmd: |
deploy/mc2-backup.service
+1 -1
View File
@@ -1,5 +1,5 @@
[Unit]
Description=MC2 Zustands-Backup (mem0 + Hermes-Configs/Secrets + llama-swap config)
Description=MC2 Zustands-Backup (Hermes-Configs/Secrets + llama-swap config)
Documentation=file:%h/mission-control-v2/docs/BACKUP.md
[Service]
deploy/mc2-steward.service
+37
View File
@@ -0,0 +1,37 @@
# systemd-USER-Unit für den MC2-Steward — die Wächter-Loops als eigener Prozess (UMBAU v3 P2).
# Re-Warm-Wächter und Health-Sentry überleben damit jeden Steuerpult-Neustart, und der Sentry
# kann auch das Steuerpult SELBST + den mc2-gateway überwachen (MC_SENTRY_WATCH_MC2=1).
# Meldungen gehen per HTTP in den MC2-Briefkasten (MC_ANNOUNCE_HTTP); ist MC2 down, greift
# weiterhin der Telegram-Direktweg (notify.sh).
# Sudo-frei wie alle MC2-Units: ~/.config/systemd/user/ + systemctl --user.
#
# ‼️ NACHGETRAGEN 27.08.2026: Diese Unit lief auf der Box, fehlte aber im Repo — sie war weder
# versioniert noch vom Disaster-Recovery abgedeckt, obwohl backend/routers/system.py,
# services/maintenance.py (USER_SERVICES) und deploy/stack-postcheck.sh sie voraussetzen.
# Inhalt 1:1 von der laufenden Box übernommen (`systemctl --user cat mc2-steward`), nur die
# Description um den entfallenen Mem0-Dedupe-Loop gekürzt. Das Warm-Set-Drop-in liegt
# daneben in mc2-steward.service.d-warmset.conf — beim Ausrollen mitnehmen.
#
# Ablage: ~/.config/systemd/user/mc2-steward.service ; dann:
# systemctl --user daemon-reload && systemctl --user enable --now mc2-steward
[Unit]
Description=MC2 Steward (Wächter: Re-Warm, Health-Sentry)
After=network-online.target
Wants=network-online.target
[Service]
Type=simple
WorkingDirectory=%h/mission-control-v2/backend
ExecStart=%h/mission-control-v2/backend/.venv/bin/python steward.py
Environment=PYTHONPATH=%h/mission-control-v2
Environment=MC_LLAMA_SWAP_URL=http://127.0.0.1:8080
Environment=MC_CONFIG_PATH=/etc/llama-swap/config.yaml
Environment=MC_MODELS_DIR=/srv/models
Environment=MC_ANNOUNCE_HTTP=http://127.0.0.1:9001
Environment=MC_SENTRY_WATCH_MC2=1
Restart=always
RestartSec=3
[Install]
WantedBy=default.target
deploy/mc2-steward.service.d-warmset.conf
+11
View File
@@ -0,0 +1,11 @@
# Drop-in für mc2-steward.service — Ablage auf der Box:
# ~/.config/systemd/user/mc2-steward.service.d/warmset.conf
#
# 26.07.2026 — Ko-Residenz ist nicht Warm-Pflicht. Die Gruppe `brains` enthaelt seit dem
# Umbau auch Modelle MIT TTL (Coder 90 min, Kritiker 30 min); ohne diese Liste hielte der
# Waechter sie faelschlich fuer dauerhaft faellig und arbeitete gegen die TTLs.
# ANFUEHRUNGSZEICHEN SIND PFLICHT: systemd trennt Environment= an Leerzeichen, ohne sie
# kommt nur das erste Modell an (live erlebt) — das Warm-Ziel waere still zu klein.
[Service]
Environment="MC_WARMSET=Qwen3-Embedding-0.6B Qwen3-Reranker-0.6B Qwen3.6-35B-A3B"
Environment=MC_WARMUP_RERANK=reranker
deploy/mission-control-2.service
+3 -6
View File
@@ -19,19 +19,16 @@ Environment=MC_PORT=9001
Environment=MC_LLAMA_SWAP_URL=http://127.0.0.1:8080
Environment=MC_CONFIG_PATH=/etc/llama-swap/config.yaml
Environment=MC_MODELS_DIR=/srv/models
# Geteiltes Gedächtnis = die bestehende v1-DB (Kontinuität bis/über Cutover).
Environment=MC_MEMORY_DB=/srv/models/mission-control-memory.db
# Gateway-Auszug (UMBAU v3 P1): /v1 roh an den eigenständigen mc2-gateway-Prozess
# durchreichen. Diese Zeile entfernen (+ daemon-reload + restart) = Rollback, MC2
# bedient /v1 wieder selbst.
Environment=MC_V1_UPSTREAM=http://127.0.0.1:9010
# Steward-Auszug (UMBAU v3 P2): Die Wächter-Loops (Re-Warm, Health-Sentry, Mem0-Dedupe)
# laufen jetzt im eigenen Dienst mc2-steward.service — hier deshalb AUS. Diese drei
# Zeilen entfernen (+ daemon-reload + restart) = Rollback (Loops wieder im Steuerpult).
# Steward-Auszug (UMBAU v3 P2): Die Wächter-Loops (Re-Warm, Health-Sentry) laufen jetzt im
# eigenen Dienst mc2-steward.service — hier deshalb AUS. Diese zwei Zeilen entfernen
# (+ daemon-reload + restart) = Rollback (Loops wieder im Steuerpult).
# Der reminders_loop bleibt bewusst HIER (teilt Datei+CRUD mit /api/reminders).
Environment=MC_REWARM_ENABLED=0
Environment=MC_SENTRY_ENABLED=0
Environment=MC_MEM_DEDUPE_ENABLED=0
# KEIN MC_ENGINE_UPDATE_CMD-Override mehr: Das alte /usr/local/bin/update-llamacpp zog den
# ROCm-Build nach /opt/llamacpp (totes Rollback-Dir) statt des aktiven Vulkan-Builds → Updates
# liefen ins Leere ("DONE", aber nichts passierte). Ohne Override nutzt das Backend den Default
deploy/restore.sh
+6 -4
View File
@@ -15,11 +15,13 @@ set -euo pipefail
MODELS_DIR="${MC_MODELS_DIR:-/srv/models}"
DEST_DIR="$MODELS_DIR/mc2-backups"
MEM0_DIR="${MC_MEM0_DIR:-/srv/models/mem0}"
LSWAP="${MC_CONFIG_PATH:-/etc/llama-swap/config.yaml}"
HERMES="${HERMES_HOME:-$HOME/.hermes}"
SRC="${MC2_SRC:-$HOME/mission-control-v2}"
SERVICES="mem0-service mission-control-2 hermes-gateway"
# Alle User-Dienste, die von wiederhergestellter Config abhaengen. mc2-gateway (der
# /v1-Denkpfad) und mc2-steward (Waechter) fehlten hier bis 27.08.2026 — nach einem
# Restore liefen beide mit der ALTEN llama-swap-/Hermes-Config weiter.
SERVICES="mission-control-2 mc2-gateway mc2-steward hermes-gateway"
OFFSITE="${MC_BACKUP_OFFSITE:-root@192.168.178.108:/var/lib/vz/mc2-backups}"
OFFSITE_KEY="${MC_BACKUP_OFFSITE_KEY:-$HOME/.ssh/mc2_offsite}"
OFFSITE_SSH="ssh -i $OFFSITE_KEY -o BatchMode=yes -o ConnectTimeout=10 -o StrictHostKeyChecking=accept-new"
@@ -98,7 +100,6 @@ echo "--- Inhalt ---"; cat "$STAGE/MANIFEST.txt" 2>/dev/null || true; echo "----
if [ "$DRY" = 1 ]; then
echo "[dry-run] würde zurücksetzen:"
[ -d "$STAGE/mem0" ] && echo " • mem0 → $MEM0_DIR (wird ersetzt)"
[ -f "$STAGE/hermes/config.yaml" ] && echo " • $HERMES/config.yaml"
[ -f "$STAGE/hermes/.env" ] && echo " • $HERMES/.env"
[ -d "$STAGE/hermes/plugins" ] && echo " • $HERMES/plugins/"
@@ -119,7 +120,8 @@ bash "$SRC/deploy/backup.sh" || echo " (Pre-Restore-Backup fehlgeschlagen — f
echo "→ Dienste stoppen…"
systemctl --user stop $SERVICES 2>/dev/null || true
if [ -d "$STAGE/mem0" ]; then rm -rf "$MEM0_DIR"; mkdir -p "$MEM0_DIR"; cp -a "$STAGE/mem0/." "$MEM0_DIR/"; fi
# Alte Snapshots (vor 27.08.2026) tragen noch ein Gedaechtnis-Verzeichnis mit — es wird
# bewusst NICHT mehr zurueckgespielt, der zugehoerige Dienst existiert nicht mehr.
[ -f "$STAGE/hermes/config.yaml" ] && { mkdir -p "$HERMES"; cp -a "$STAGE/hermes/config.yaml" "$HERMES/"; }
[ -f "$STAGE/hermes/.env" ] && cp -a "$STAGE/hermes/.env" "$HERMES/"
[ -d "$STAGE/hermes/plugins" ] && { mkdir -p "$HERMES/plugins"; cp -a "$STAGE/hermes/plugins/." "$HERMES/plugins/"; }
deploy/stack-postcheck.sh
+6 -11
View File
@@ -3,15 +3,14 @@
# dass der komplette Inferenz-Stack noch FUNKTIONIERT — nicht nur "Befehl lief durch".
# Exit 0 = alles ok, sonst 1 → der jobengine-Job wird im UI ROT (state=failed).
#
# Pendant zu hermes-postcheck.sh (prüft das Gehirn/Mem0); dieser prüft Router+Engine+MC2
# Pendant zu hermes-postcheck.sh (prüft das Gehirn); dieser prüft Router+Engine+MC2
# inkl. einer ECHTEN 1-Token-Inferenz (beweist, dass ein Modell wirklich lädt & generiert).
set -uo pipefail
SWAP_URL="${MC_LLAMA_SWAP_URL:-http://127.0.0.1:8080}"
MC_URL="${MC_URL:-http://127.0.0.1:9001}"
MEM0_URL="${MEM0_SERVICE_URL:-http://127.0.0.1:8765}"
BRAIN="${MC_WARMUP_MODELS:-fast}"; BRAIN="${BRAIN%% *}" # erstes Modell, falls Liste
EMBED="${MC_WARMUP_EMBED:-embed}"; EMBED="${EMBED%% *}" # Embedding-Modell (Mem0/Gedächtnis)
EMBED="${MC_WARMUP_EMBED:-embed}"; EMBED="${EMBED%% *}" # Embedding-Modell (Reranker-Stufe)
fail=0
echo "=== Stack Post-Update: Funktionsprüfung ==="
@@ -48,14 +47,14 @@ else
echo "FAIL · Inferenz auf '$BRAIN' fehlgeschlagen (Modell lädt/generiert nicht)"; fail=1
fi
# 3b. Embedding-Modell (für Mem0/Gedächtnis) lädt und liefert einen Vektor?
# 3b. Embedding-Modell lädt und liefert einen Vektor?
eresp="$(curl -s -m 120 -X POST "$SWAP_URL/v1/embeddings" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d "{\"model\":\"$EMBED\",\"input\":\"ping\"}" 2>/dev/null)"
if printf '%s' "$eresp" | grep -q '"embedding"'; then
echo "PASS · Embedding-Modell '$EMBED' liefert Vektoren"
else
echo "FAIL · Embedding-Modell '$EMBED' lädt/antwortet nicht (Mem0/Gedächtnis betroffen)"; fail=1
echo "FAIL · Embedding-Modell '$EMBED' lädt/antwortet nicht"; fail=1
fi
# 4. MC2 selbst gesund (Engine + Gateway erreichbar)?
@@ -85,12 +84,8 @@ if systemctl --user is-enabled --quiet mc2-steward 2>/dev/null; then
fi
fi
# 5. Mem0-Sidecar (Gedächtnis) erreichbar?
if curl -sf -m 5 "$MEM0_URL/health" >/dev/null 2>&1; then
echo "PASS · Mem0-Sidecar erreichbar"
else
echo "FAIL · Mem0-Sidecar NICHT erreichbar"; fail=1
fi
# (Schritt 5 „Gedächtnis-Sidecar erreichbar" entfiel am 27.08.2026: der Dienst auf :8765 ist
# seit der Ablösung im August tot, der Check konnte nur noch rot werden. docs/wissen/VERDIKTE.md)
if [ "$fail" -eq 0 ]; then
echo "=== STACK OK ✓ ==="
deploy/venv-audit.sh
+2 -2
View File
@@ -1,5 +1,5 @@
#!/usr/bin/env bash
# Venv-Audit (monatlich, 17.07.2026): die Python-Nebendienste (Mem0, Voice) altern
# Venv-Audit (monatlich, 17.07.2026): die Python-Nebendienste (Voice) altern
# eingefroren — kein Auto-Update-Kanal deckt sie ab. Dieser Audit MELDET nur
# (bewusst kein Auto-Update: Python-Deps brechen gern):
# je venv: veraltete Pakete zählen (pip list --outdated) + bekannte
@@ -9,7 +9,7 @@
# idempotent je Monat). Läuft als Hermes-Cron --no-agent (stdout = Telegram).
set -uo pipefail
VENVS=("$HOME/.mem0/venv:mem0" "$HOME/.voice/venv:voice")
VENVS=("$HOME/.voice/venv:voice")
AUDIT_VENV="$HOME/.venv-audit"
HERMES="$HOME/.local/bin/hermes"
MONAT="$(date '+%Y-%m')"
deploy/voice-service.service
+33
View File
@@ -0,0 +1,33 @@
# systemd-USER-Unit für den MC2 Voice-Sidecar — lokales STT + gestuftes TTS.
#
# ‼️ NACHGETRAGEN 27.08.2026: Diese Unit lief auf der Box, fehlte aber im Repo — weder
# versioniert noch vom Disaster-Recovery abgedeckt, obwohl services/maintenance.py
# (USER_SERVICES) und routers/system.py sie voraussetzen. Inhalt 1:1 von der laufenden Box
# übernommen (`systemctl --user cat voice-service`).
#
# Ablage: ~/.config/systemd/user/voice-service.service ; dann:
# systemctl --user daemon-reload && systemctl --user enable --now voice-service
[Unit]
Description=MC2 Voice Sidecar — lokales STT (faster-whisper) + gestuftes TTS (Piper/Chatterbox)
After=network.target
[Service]
# Eigenes Python-3.12-venv (~/.voice/venv) — torch/chatterbox/faster-whisper passen nicht ins
# 3.14-Backend-venv. Bind 127.0.0.1: nur lokal; MC2 proxyt nach außen (routers/voice.py).
Type=simple
WorkingDirectory=%h/mission-control-v2/voice_service
Environment=VOICE_PORT=8650
Environment=VOICE_STT_MODEL=medium
Environment=VOICE_STT_LANG=de
Environment=VOICE_PIPER_DIR=%h/.voice/voices
Environment=VOICE_PIPER_DEFAULT=de_DE-thorsten-medium
Environment=VOICE_CHATTERBOX_DEVICE=cpu
Environment=VOICE_CHATTERBOX_LANG=de
Environment=TOKENIZERS_PARALLELISM=false
ExecStart=%h/.voice/venv/bin/python -m uvicorn app:app --host 127.0.0.1 --port 8650
Restart=always
RestartSec=3
[Install]
WantedBy=default.target
deploy/warmup.sh
+1 -1
View File
@@ -4,7 +4,7 @@
# Eingehängt als ExecStartPost=-/usr/local/bin/llama-swap-warmup.sh in llama-swap.
#
# `fast` = das Agent-Hirn (Qwen3.6-35B-A3B), `embed` = das Embedding-Modell
# (Qwen3-Embedding-0.6B, für Mem0/Gedächtnis). Die Augen (vision/VL-30B) sind seit 07.07.
# (Qwen3-Embedding-0.6B). Die Augen (vision/VL-30B) sind seit 07.07.
# ON-DEMAND (User-Entscheid) und gehören NICHT mehr ins Warm-Set — die Lucy-App wärmt sie
# beim Start selbst an. Modelle werden NICHT automatisch zusammen geladen — jedes einzeln
# anstoßen, sonst bleibt es kalt.
docs/wissen/STACK.md
+2 -1
View File
@@ -66,7 +66,8 @@ Config: `/etc/llama-swap/config.yaml` (sudo zum Schreiben).
- **v0.20.4** (git-Install `~/.hermes/hermes-agent`), Config `~/.hermes/config.yaml`, Persona `~/.hermes/SOUL.md` = **Lucy**.
- **Bot Mode:** Unterstützt Multi-Bot-Roster (`Lucy` als Haupt-Agentin, `Coder` mit `Qwen3-Coder-Next`, `Debugger` mit `Muse-Glimmer-30B`).
- `approvals.mode: smart`, `approvals.cron_mode: deny`.
- MCP-Server (aus `~/mission-control-v2/mcp/`): mission-control-memory, mission-control-stack, hermes-pc-control, hermes-web-fetch, mcp_voice.
- MCP-Server (aus `~/mission-control-v2/mcp/`): mission-control-stack, hermes-pc-control, hermes-web-fetch, mcp_voice.
(`mission-control-memory` ist am 27.08.2026 entfallen — Hermes führt sein Gedächtnis selbst.)
## Automatik-Fahrplan (was nachts von allein läuft)
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Vendored
+1 -1
View File
@@ -1,4 +1,4 @@
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import{c as A,I as P,f as M,k as B,u as D,r as z,j as e,J as T,b as a,K as g,M as b,N as W,t as f,W as j,O as G,X as I,C as N,n as y,q as i}from"./index-DNt66je4.js";/**
* @license lucide-react v0.460.0 - ISC
*
* This source code is licensed under the ISC license.
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Vendored
+1 -1
View File
@@ -1,4 +1,4 @@
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*
* This source code is licensed under the ISC license.
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Vendored
+1 -1
View File
@@ -1,4 +1,4 @@
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* @license lucide-react v0.460.0 - ISC
*
* This source code is licensed under the ISC license.
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Vendored
-26
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File diff suppressed because one or more lines are too long
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Vendored
+26
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File diff suppressed because one or more lines are too long
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Vendored
+4 -4
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File diff suppressed because one or more lines are too long
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Vendored
+1 -1
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@@ -1,4 +1,4 @@
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Vendored
+1 -1
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@@ -1 +1 @@
import{u,ah as m,k as x,j as s,y as n,ai as b,b as p,n as f,q as h}from"./index-CCbyojll.js";function y(){const d=u(),{data:t=[]}=m(),{showAlert:l,dialogElement:o}=x();async function i(e){try{await f(`/api/jobs/${e}/cancel`,{method:"POST"}),d.invalidateQueries({queryKey:h.jobs})}catch(c){l("Fehler",c.message)}}const a=t.filter(e=>e.state==="running"||e.state==="queued"),r=t.filter(e=>e.state!=="running"&&e.state!=="queued").slice(-3);return a.length===0&&r.length===0?null:s.jsxs("div",{className:"space-y-3 mc-card p-4",children:[s.jsx("div",{className:"text-[11px] font-semibold text-muted-foreground uppercase tracking-wider",children:"Aktive Downloads"}),a.map(e=>s.jsxs("div",{className:"space-y-1.5 p-3 rounded-xl bg-background/20 border border-border/40",children:[s.jsxs("div",{className:"flex justify-between items-center text-xs",children:[s.jsx("span",{className:"font-semibold truncate max-w-[250px]",children:e.label}),s.jsxs("div",{className:"flex items-center gap-3",children:[s.jsxs("span",{className:"text-muted-foreground font-mono",children:[e.progress??0,"% • ",n(e.done_bytes),"/",n(e.total_bytes),e.eta_s?` • ETA ${b(e.eta_s)}`:""]}),s.jsx("button",{onClick:()=>i(e.id),className:"text-[10px] text-red-400 hover:text-red-300 font-semibold border border-red-500/25 bg-red-500/5 px-2 py-0.5 rounded transition-all cursor-pointer",children:"Abbrechen"})]})]}),s.jsx("div",{className:"h-1.5 overflow-hidden rounded-full bg-muted",children:s.jsx("div",{className:"h-full rounded-full bg-primary transition-all duration-500",style:{width:`${e.progress??0}%`}})})]},e.id)),r.map(e=>s.jsxs("div",{className:"flex justify-between items-center text-xs text-muted-foreground px-1",children:[s.jsx("span",{className:"truncate",children:e.label}),s.jsx("span",{className:p("font-semibold text-[10px] px-1.5 py-0.5 rounded uppercase font-mono",e.state==="done"?"bg-emerald-500/10 text-emerald-400":"bg-amber-500/10 text-amber-400"),children:e.state})]},e.id)),o]})}export{y as J};
import{u,ah as m,k as x,j as s,y as n,ai as b,b as p,n as f,q as h}from"./index-DNt66je4.js";function y(){const d=u(),{data:t=[]}=m(),{showAlert:l,dialogElement:o}=x();async function i(e){try{await f(`/api/jobs/${e}/cancel`,{method:"POST"}),d.invalidateQueries({queryKey:h.jobs})}catch(c){l("Fehler",c.message)}}const a=t.filter(e=>e.state==="running"||e.state==="queued"),r=t.filter(e=>e.state!=="running"&&e.state!=="queued").slice(-3);return a.length===0&&r.length===0?null:s.jsxs("div",{className:"space-y-3 mc-card p-4",children:[s.jsx("div",{className:"text-[11px] font-semibold text-muted-foreground uppercase tracking-wider",children:"Aktive Downloads"}),a.map(e=>s.jsxs("div",{className:"space-y-1.5 p-3 rounded-xl bg-background/20 border border-border/40",children:[s.jsxs("div",{className:"flex justify-between items-center text-xs",children:[s.jsx("span",{className:"font-semibold truncate max-w-[250px]",children:e.label}),s.jsxs("div",{className:"flex items-center gap-3",children:[s.jsxs("span",{className:"text-muted-foreground font-mono",children:[e.progress??0,"% • ",n(e.done_bytes),"/",n(e.total_bytes),e.eta_s?` • ETA ${b(e.eta_s)}`:""]}),s.jsx("button",{onClick:()=>i(e.id),className:"text-[10px] text-red-400 hover:text-red-300 font-semibold border border-red-500/25 bg-red-500/5 px-2 py-0.5 rounded transition-all cursor-pointer",children:"Abbrechen"})]})]}),s.jsx("div",{className:"h-1.5 overflow-hidden rounded-full bg-muted",children:s.jsx("div",{className:"h-full rounded-full bg-primary transition-all duration-500",style:{width:`${e.progress??0}%`}})})]},e.id)),r.map(e=>s.jsxs("div",{className:"flex justify-between items-center text-xs text-muted-foreground px-1",children:[s.jsx("span",{className:"truncate",children:e.label}),s.jsx("span",{className:p("font-semibold text-[10px] px-1.5 py-0.5 rounded uppercase font-mono",e.state==="done"?"bg-emerald-500/10 text-emerald-400":"bg-amber-500/10 text-amber-400"),children:e.state})]},e.id)),o]})}export{y as J};
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import{I as b,u as f,K as h,r as d,j as e,b as c,J as g,T as p,R as j,Q as N,n as v,U as w,q as x}from"./index-CCbyojll.js";function y(){const{data:s}=b(),m=f(),r=s!=null&&s.box_console_url?h(s.box_console_url):void 0,a=s==null?void 0:s.box_console_reachable,[l,o]=d.useState(!1),[i,n]=d.useState("");async function u(){o(!0),n("");try{const t=await v("/api/maintenance/restart",{method:"POST",body:JSON.stringify({service:"box-console"})});n(t.ok?"Neu gestartet — einen Moment, dann lädt das Terminal.":`Fehlgeschlagen: ${t.err||"Unbekannter Fehler"}`),w(m,x.agentStatus,x.services)}catch(t){n(`Fehlgeschlagen: ${(t==null?void 0:t.message)||t}`)}finally{o(!1)}}return e.jsxs("div",{className:"flex h-full flex-col gap-4",children:[e.jsxs("div",{className:"flex flex-wrap items-end justify-between gap-3",children:[e.jsxs("div",{children:[e.jsx("h1",{className:"bg-gradient-to-r from-foreground via-foreground to-primary bg-clip-text font-space text-2xl font-bold tracking-tight text-transparent",children:"Konsole"}),e.jsx("p",{className:"flex items-center gap-2 text-sm text-muted-foreground",children:"Direkte Shell auf der Box — wie ein SSH-Fenster, mitten im Browser."})]}),e.jsxs("div",{className:"flex items-center gap-3",children:[e.jsxs("span",{className:"flex items-center gap-1.5 text-[11px] font-medium text-muted-foreground",children:[e.jsx("span",{className:c("h-2 w-2 rounded-full",a?"bg-emerald-500 animate-pulse":"bg-amber-500")}),a?"online":"offline"]}),r&&e.jsxs("a",{href:r,target:"_blank",rel:"noopener",className:"flex h-8 items-center gap-1.5 rounded-lg border border-border/60 bg-background/20 px-3 text-xs font-semibold text-muted-foreground transition-all hover:border-primary/50 hover:text-foreground",children:[e.jsx(g,{className:"h-3.5 w-3.5"})," In neuem Tab"]})]})]}),r?e.jsxs("div",{className:"relative min-h-[58vh] flex-1 overflow-hidden rounded-2xl border border-border/60 bg-black/50 shadow-lg shadow-black/25",children:[a===!1&&e.jsxs("div",{className:"absolute inset-0 z-10 flex flex-col items-center justify-center gap-3 bg-black/70 text-center",children:[e.jsx(p,{className:"h-8 w-8 text-amber-400"}),e.jsx("div",{className:"text-sm font-semibold text-amber-300",children:"Konsole nicht erreichbar"}),e.jsxs("p",{className:"max-w-sm text-[11px] leading-normal text-muted-foreground",children:["Der Terminal-Dienst (",e.jsx("code",{className:"font-mono text-primary",children:"box-console"}),") läuft gerade nicht."]}),e.jsxs("button",{onClick:u,disabled:l,className:"flex h-9 items-center gap-1.5 rounded-lg border border-amber-500/40 bg-amber-500/10 px-4 text-[11px] font-bold uppercase tracking-wide text-amber-300 transition-all hover:bg-amber-500/20 cursor-pointer disabled:opacity-50",children:[e.jsx(j,{className:c("h-3.5 w-3.5",l&&"animate-spin")})," Dienst neu starten"]}),i&&e.jsx("p",{className:"max-w-sm text-[11px] text-muted-foreground",children:i})]}),e.jsx("iframe",{src:r,title:"Box-Konsole",className:"h-full w-full border-0",style:{minHeight:"58vh"}})]}):e.jsxs("div",{className:"flex min-h-[58vh] flex-1 items-center justify-center rounded-2xl border border-border/60 bg-background/20 text-xs text-muted-foreground",children:[e.jsx(N,{className:"mr-2 h-4 w-4"})," Lade Konsole…"]})]})}export{y as KonsoleView};
import{I as b,u as f,K as h,r as d,j as e,b as c,J as g,T as p,R as j,Q as N,n as v,U as w,q as x}from"./index-DNt66je4.js";function y(){const{data:s}=b(),m=f(),r=s!=null&&s.box_console_url?h(s.box_console_url):void 0,a=s==null?void 0:s.box_console_reachable,[l,o]=d.useState(!1),[i,n]=d.useState("");async function u(){o(!0),n("");try{const t=await v("/api/maintenance/restart",{method:"POST",body:JSON.stringify({service:"box-console"})});n(t.ok?"Neu gestartet — einen Moment, dann lädt das Terminal.":`Fehlgeschlagen: ${t.err||"Unbekannter Fehler"}`),w(m,x.agentStatus,x.services)}catch(t){n(`Fehlgeschlagen: ${(t==null?void 0:t.message)||t}`)}finally{o(!1)}}return e.jsxs("div",{className:"flex h-full flex-col gap-4",children:[e.jsxs("div",{className:"flex flex-wrap items-end justify-between gap-3",children:[e.jsxs("div",{children:[e.jsx("h1",{className:"bg-gradient-to-r from-foreground via-foreground to-primary bg-clip-text font-space text-2xl font-bold tracking-tight text-transparent",children:"Konsole"}),e.jsx("p",{className:"flex items-center gap-2 text-sm text-muted-foreground",children:"Direkte Shell auf der Box — wie ein SSH-Fenster, mitten im Browser."})]}),e.jsxs("div",{className:"flex items-center gap-3",children:[e.jsxs("span",{className:"flex items-center gap-1.5 text-[11px] font-medium text-muted-foreground",children:[e.jsx("span",{className:c("h-2 w-2 rounded-full",a?"bg-emerald-500 animate-pulse":"bg-amber-500")}),a?"online":"offline"]}),r&&e.jsxs("a",{href:r,target:"_blank",rel:"noopener",className:"flex h-8 items-center gap-1.5 rounded-lg border border-border/60 bg-background/20 px-3 text-xs font-semibold text-muted-foreground transition-all hover:border-primary/50 hover:text-foreground",children:[e.jsx(g,{className:"h-3.5 w-3.5"})," In neuem Tab"]})]})]}),r?e.jsxs("div",{className:"relative min-h-[58vh] flex-1 overflow-hidden rounded-2xl border border-border/60 bg-black/50 shadow-lg shadow-black/25",children:[a===!1&&e.jsxs("div",{className:"absolute inset-0 z-10 flex flex-col items-center justify-center gap-3 bg-black/70 text-center",children:[e.jsx(p,{className:"h-8 w-8 text-amber-400"}),e.jsx("div",{className:"text-sm font-semibold text-amber-300",children:"Konsole nicht erreichbar"}),e.jsxs("p",{className:"max-w-sm text-[11px] leading-normal text-muted-foreground",children:["Der Terminal-Dienst (",e.jsx("code",{className:"font-mono text-primary",children:"box-console"}),") läuft gerade nicht."]}),e.jsxs("button",{onClick:u,disabled:l,className:"flex h-9 items-center gap-1.5 rounded-lg border border-amber-500/40 bg-amber-500/10 px-4 text-[11px] font-bold uppercase tracking-wide text-amber-300 transition-all hover:bg-amber-500/20 cursor-pointer disabled:opacity-50",children:[e.jsx(j,{className:c("h-3.5 w-3.5",l&&"animate-spin")})," Dienst neu starten"]}),i&&e.jsx("p",{className:"max-w-sm text-[11px] text-muted-foreground",children:i})]}),e.jsx("iframe",{src:r,title:"Box-Konsole",className:"h-full w-full border-0",style:{minHeight:"58vh"}})]}):e.jsxs("div",{className:"flex min-h-[58vh] flex-1 items-center justify-center rounded-2xl border border-border/60 bg-background/20 text-xs text-muted-foreground",children:[e.jsx(N,{className:"mr-2 h-4 w-4"})," Lade Konsole…"]})]})}export{y as KonsoleView};
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import{c as E,u as he,a as qe,r as j,j as e,C as Y,L as Fe,b as k,d as Re,q as V,B as re,e as Ie,E as ze,f as le,g as Be,h as Ae,i as Pe,k as Ge,l as ee,X as me,H as be,T as se,s as Oe,m as Te,n as q,o as U,p as He,S as ge,t as Qe,P as Ue,v as Ve,w as We,x as Ze,y as Je}from"./index-CCbyojll.js";import{J as Xe}from"./JobsBar-Ckecoyqy.js";import{C as Ye}from"./code-xml-AZtn6xxf.js";import{R as et}from"./rotate-ccw-DuKtbjZS.js";import{C as ue,Z as ie,L as tt,a as rt}from"./zap-CRNNnxfs.js";import{C as De}from"./chevron-down-SPeGIim5.js";import{L as st}from"./layers-Dpl2QlP2.js";/**
import{c as E,u as he,a as qe,r as j,j as e,C as Y,L as Fe,b as k,d as Re,q as V,B as re,e as Ie,E as ze,f as le,g as Be,h as Ae,i as Pe,k as Ge,l as ee,X as me,H as be,T as se,s as Oe,m as Te,n as q,o as U,p as He,S as ge,t as Qe,P as Ue,v as Ve,w as We,x as Ze,y as Je}from"./index-DNt66je4.js";import{J as Xe}from"./JobsBar-DG8VDiAV.js";import{C as Ye}from"./code-xml-BiSOeCkP.js";import{R as et}from"./rotate-ccw-CGv9dXzB.js";import{C as ue,Z as ie,L as tt,a as rt}from"./zap-cdYTHDpR.js";import{C as De}from"./chevron-down-BTSzJRag.js";import{L as st}from"./layers-BakyhGhx.js";/**
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import{c as s,j as e}from"./index-DNt66je4.js";/**
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var M=r=>{throw TypeError(r)};var O=(r,e,t)=>e.has(r)||M("Cannot "+t);var a=(r,e,t)=>(O(r,e,"read from private field"),t?t.call(r):e.get(r)),y=(r,e,t)=>e.has(r)?M("Cannot add the same private member more than once"):e instanceof WeakSet?e.add(r):e.set(r,t),v=(r,e,t,n)=>(O(r,e,"write to private field"),n?n.call(r,t):e.set(r,t),t),j=(r,e,t)=>(O(r,e,"access private method"),t);import{a9 as B,aa as F,ab as E,ac as I,ad as P,u as A,r as f,ae as J,af as Q,c as T,ag as U,j as s,G as D,T as H,b as K,L,M as G,q as V,n as R}from"./index-CCbyojll.js";import{J as _}from"./JobsBar-Ckecoyqy.js";var c,g,o,h,m,w,C,q,z=(q=class extends B{constructor(e,t){super();y(this,m);y(this,c);y(this,g);y(this,o);y(this,h);v(this,c,e),this.setOptions(t),this.bindMethods(),j(this,m,w).call(this)}bindMethods(){this.mutate=this.mutate.bind(this),this.reset=this.reset.bind(this)}setOptions(e){var n;const t=this.options;this.options=a(this,c).defaultMutationOptions(e),F(this.options,t)||a(this,c).getMutationCache().notify({type:"observerOptionsUpdated",mutation:a(this,o),observer:this}),t!=null&&t.mutationKey&&this.options.mutationKey&&E(t.mutationKey)!==E(this.options.mutationKey)?this.reset():((n=a(this,o))==null?void 0:n.state.status)==="pending"&&a(this,o).setOptions(this.options)}onUnsubscribe(){var e;this.hasListeners()||(e=a(this,o))==null||e.removeObserver(this)}onMutationUpdate(e){j(this,m,w).call(this),j(this,m,C).call(this,e)}getCurrentResult(){return a(this,g)}reset(){var e;(e=a(this,o))==null||e.removeObserver(this),v(this,o,void 0),j(this,m,w).call(this),j(this,m,C).call(this)}mutate(e,t){var n;return v(this,h,t),(n=a(this,o))==null||n.removeObserver(this),v(this,o,a(this,c).getMutationCache().build(a(this,c),this.options)),a(this,o).addObserver(this),a(this,o).execute(e)}},c=new WeakMap,g=new WeakMap,o=new WeakMap,h=new WeakMap,m=new WeakSet,w=function(){var t;const e=((t=a(this,o))==null?void 0:t.state)??I();v(this,g,{...e,isPending:e.status==="pending",isSuccess:e.status==="success",isError:e.status==="error",isIdle:e.status==="idle",mutate:this.mutate,reset:this.reset})},C=function(e){P.batch(()=>{var t,n,l,x,d,p,k,i;if(a(this,h)&&this.hasListeners()){const u=a(this,g).variables,N=a(this,g).context,S={client:a(this,c),meta:this.options.meta,mutationKey:this.options.mutationKey};if((e==null?void 0:e.type)==="success"){try{(n=(t=a(this,h)).onSuccess)==null||n.call(t,e.data,u,N,S)}catch(b){Promise.reject(b)}try{(x=(l=a(this,h)).onSettled)==null||x.call(l,e.data,null,u,N,S)}catch(b){Promise.reject(b)}}else if((e==null?void 0:e.type)==="error"){try{(p=(d=a(this,h)).onError)==null||p.call(d,e.error,u,N,S)}catch(b){Promise.reject(b)}try{(i=(k=a(this,h)).onSettled)==null||i.call(k,void 0,e.error,u,N,S)}catch(b){Promise.reject(b)}}}this.listeners.forEach(u=>{u(a(this,g))})})},q);function W(r,e){const t=A(),[n]=f.useState(()=>new z(t,r));f.useEffect(()=>{n.setOptions(r)},[n,r]);const l=f.useSyncExternalStore(f.useCallback(d=>n.subscribe(P.batchCalls(d)),[n]),()=>n.getCurrentResult(),()=>n.getCurrentResult()),x=f.useCallback((d,p)=>{n.mutate(d,p).catch(J)},[n]);if(l.error&&Q(n.options.throwOnError,[l.error]))throw l.error;return{...l,mutate:x,mutateAsync:l.mutate}}/**
var M=r=>{throw TypeError(r)};var O=(r,e,t)=>e.has(r)||M("Cannot "+t);var a=(r,e,t)=>(O(r,e,"read from private field"),t?t.call(r):e.get(r)),y=(r,e,t)=>e.has(r)?M("Cannot add the same private member more than once"):e instanceof WeakSet?e.add(r):e.set(r,t),v=(r,e,t,n)=>(O(r,e,"write to private field"),n?n.call(r,t):e.set(r,t),t),j=(r,e,t)=>(O(r,e,"access private method"),t);import{a9 as B,aa as F,ab as E,ac as I,ad as P,u as A,r as f,ae as J,af as Q,c as T,ag as U,j as s,G as D,T as H,b as K,L,M as G,q as V,n as R}from"./index-DNt66je4.js";import{J as _}from"./JobsBar-DG8VDiAV.js";var c,g,o,h,m,w,C,q,z=(q=class extends B{constructor(e,t){super();y(this,m);y(this,c);y(this,g);y(this,o);y(this,h);v(this,c,e),this.setOptions(t),this.bindMethods(),j(this,m,w).call(this)}bindMethods(){this.mutate=this.mutate.bind(this),this.reset=this.reset.bind(this)}setOptions(e){var n;const t=this.options;this.options=a(this,c).defaultMutationOptions(e),F(this.options,t)||a(this,c).getMutationCache().notify({type:"observerOptionsUpdated",mutation:a(this,o),observer:this}),t!=null&&t.mutationKey&&this.options.mutationKey&&E(t.mutationKey)!==E(this.options.mutationKey)?this.reset():((n=a(this,o))==null?void 0:n.state.status)==="pending"&&a(this,o).setOptions(this.options)}onUnsubscribe(){var e;this.hasListeners()||(e=a(this,o))==null||e.removeObserver(this)}onMutationUpdate(e){j(this,m,w).call(this),j(this,m,C).call(this,e)}getCurrentResult(){return a(this,g)}reset(){var e;(e=a(this,o))==null||e.removeObserver(this),v(this,o,void 0),j(this,m,w).call(this),j(this,m,C).call(this)}mutate(e,t){var n;return v(this,h,t),(n=a(this,o))==null||n.removeObserver(this),v(this,o,a(this,c).getMutationCache().build(a(this,c),this.options)),a(this,o).addObserver(this),a(this,o).execute(e)}},c=new WeakMap,g=new WeakMap,o=new WeakMap,h=new WeakMap,m=new WeakSet,w=function(){var t;const e=((t=a(this,o))==null?void 0:t.state)??I();v(this,g,{...e,isPending:e.status==="pending",isSuccess:e.status==="success",isError:e.status==="error",isIdle:e.status==="idle",mutate:this.mutate,reset:this.reset})},C=function(e){P.batch(()=>{var t,n,l,x,d,p,k,i;if(a(this,h)&&this.hasListeners()){const u=a(this,g).variables,N=a(this,g).context,S={client:a(this,c),meta:this.options.meta,mutationKey:this.options.mutationKey};if((e==null?void 0:e.type)==="success"){try{(n=(t=a(this,h)).onSuccess)==null||n.call(t,e.data,u,N,S)}catch(b){Promise.reject(b)}try{(x=(l=a(this,h)).onSettled)==null||x.call(l,e.data,null,u,N,S)}catch(b){Promise.reject(b)}}else if((e==null?void 0:e.type)==="error"){try{(p=(d=a(this,h)).onError)==null||p.call(d,e.error,u,N,S)}catch(b){Promise.reject(b)}try{(i=(k=a(this,h)).onSettled)==null||i.call(k,void 0,e.error,u,N,S)}catch(b){Promise.reject(b)}}}this.listeners.forEach(u=>{u(a(this,g))})})},q);function W(r,e){const t=A(),[n]=f.useState(()=>new z(t,r));f.useEffect(()=>{n.setOptions(r)},[n,r]);const l=f.useSyncExternalStore(f.useCallback(d=>n.subscribe(P.batchCalls(d)),[n]),()=>n.getCurrentResult(),()=>n.getCurrentResult()),x=f.useCallback((d,p)=>{n.mutate(d,p).catch(J)},[n]);if(l.error&&Q(n.options.throwOnError,[l.error]))throw l.error;return{...l,mutate:x,mutateAsync:l.mutate}}/**
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import{c as o}from"./index-DNt66je4.js";/**
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import{c as a}from"./index-CCbyojll.js";/**
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*/const o=a("FolderOpen",[["path",{d:"m6 14 1.5-2.9A2 2 0 0 1 9.24 10H20a2 2 0 0 1 1.94 2.5l-1.54 6a2 2 0 0 1-1.95 1.5H4a2 2 0 0 1-2-2V5a2 2 0 0 1 2-2h3.9a2 2 0 0 1 1.69.9l.81 1.2a2 2 0 0 0 1.67.9H18a2 2 0 0 1 2 2v2",key:"usdka0"}]]);export{o as F};
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@@ -1,4 +1,4 @@
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* @license lucide-react v0.460.0 - ISC
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@@ -1,4 +1,4 @@
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frontend/dist/index.html
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@@ -7,8 +7,8 @@
<link rel="manifest" href="/manifest.webmanifest" />
<link rel="icon" type="image/svg+xml" href="/favicon.svg" />
<title>Mission Control 2.0</title>
<script type="module" crossorigin src="/assets/index-CCbyojll.js"></script>
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</head>
<body>
<div id="root"></div>
frontend/src/components/dashboard/LatencyCard.tsx
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@@ -2,8 +2,8 @@ import { Gauge } from "lucide-react"
import { useVoiceTrace } from "@/lib/queries"
import type { VoiceTurn } from "@/lib/api"
// Balken-Stufen in kanonischer Reihenfolge (zeitlich disjunkt). Mem0 ist ein Unter-Detail
// INNERHALB von „Hirn" und wird NICHT als eigenes Segment addiert (sonst Doppelzählung).
// Balken-Stufen in kanonischer Reihenfolge (zeitlich disjunkt). Der Gedächtnis-Abruf läuft
// Hermes-intern und ist für MC2 nicht messbar — er steckt in „Hirn".
const SEGMENTS = [
{ key: "stt_ms", label: "STT", color: "#f59e0b" },
{ key: "vision_ms", label: "Sehen", color: "#a78bfa" },
@@ -39,7 +39,6 @@ function culprit(t: VoiceTurn): { label: string; color: string; ms: number } | n
function TurnRow({ t, scale }: { t: VoiceTurn; scale: number }) {
const title = SEGMENTS.map((s) => `${s.label} ${fmt(t[s.key] as number | null)}`).join(" · ")
+ (t.mem0_ms != null ? ` (davon Gedächtnis ${fmt(t.mem0_ms)})` : "")
return (
<div className="flex items-center gap-2.5">
<span className="w-14 shrink-0 text-right font-mono text-[10px] text-muted-foreground/60">{ago(t.ts)}</span>
@@ -103,7 +102,6 @@ export function LatencyCard() {
{latest && !latest.error && (
<div className="mt-0.5 font-mono text-[11px] text-muted-foreground/70">
{SEGMENTS.filter((s) => (latest[s.key] as number | null) != null).map((s) => `${s.label} ${fmt(latest[s.key] as number)}`).join(" · ")}
{latest.mem0_ms != null && <span className="text-muted-foreground/50"> · davon Gedächtnis {fmt(latest.mem0_ms)}</span>}
</div>
)}
</div>
@@ -128,7 +126,7 @@ export function LatencyCard() {
)}
<div className="mt-3 border-t border-border/30 pt-2 text-[10px] leading-relaxed text-muted-foreground/70">
„Hirn" = Zeit bis zum ersten Wort (Agent + Mem0-Suche + Modell); Tool-Runden stecken in „Antwort". Reine
„Hirn" = Zeit bis zum ersten Wort (Agent + Gedächtnis-Suche + Modell); Tool-Runden stecken in „Antwort". Reine
Telegram-Turns laufen an MC2 vorbei und erscheinen hier nicht.
</div>
</div>
frontend/src/lib/api.ts
+6 -52
View File
@@ -338,7 +338,6 @@ export interface ConnectResp {
gateway_url: string
mc_url: string
tools: Record<string, ConnectTool> // Leitung 1 — Modell (IDEs/Agenten → Gateway)
memory: ConnectTool // Leitung 2 — Gedächtnis (separater MCP-Server)
}
export interface ConnectLine {
@@ -347,20 +346,12 @@ export interface ConnectLine {
}
export interface ConnectHealth {
gateway: ConnectLine
memory: ConnectLine
memory: ConnectLine // Leitung 2 — Hermes-natives Gedächtnis (nur Status, nichts zu konfigurieren)
desktop_gateway: ConnectLine
}
export interface Memory {
id: string
content: string
category: string
source: string
created_at: string
updated_at: string
score?: number // Relevanz bei semantischer Suche (q gesetzt); sonst undefined
}
// Graph-Ansicht des Wissens-Vaults (GET /api/wissen/graph) — trägt aus historischen Gründen
// noch „Memory" im Namen; die Daten kommen aus dem Vault, nicht aus einem Gedächtnis-Dienst.
export interface MemoryGraphNode {
id: string
content: string
@@ -372,13 +363,6 @@ export interface MemoryGraph {
edges: { source: string; target: string; weight: number }[]
}
export interface DedupeResult {
groups: { keep: { id: string; content: string; category: string }; remove: { id: string; content: string }[] }[]
duplicate_count: number
removed: number
applied: boolean
}
export interface AgentStatus {
gateway_url: string
box_console_url?: string
@@ -443,7 +427,8 @@ export interface TokenStats {
}
// Per-Turn-Latenz-Trace (GET /api/voice/trace). Balken-Stufen (zeitlich disjunkt):
// stt · vision · hirn · gen. mem0 = Unter-Detail INNERHALB von hirn (nicht zum Balken addieren).
// stt · vision · hirn · gen. Der Gedächtnis-Abruf läuft seit der Mem0-Ablösung Hermes-intern
// (kein Rückruf an MC2) und steckt daher unsichtbar in hirn_ms.
export interface VoiceTurn {
id: string
ts: number // Epoch-Sekunden
@@ -452,9 +437,8 @@ export interface VoiceTurn {
had_images: boolean
stt_ms: number | null
vision_ms: number | null
hirn_ms: number | null // Zeit bis erstes Inhalts-Token (Agent + Mem0 + LLM-TTFT)
hirn_ms: number | null // Zeit bis erstes Inhalts-Token (Agent + Gedächtnis + LLM-TTFT)
gen_ms: number | null // Generierung nach dem ersten Token bis Stream-Ende
mem0_ms: number | null // Teil VON hirn (Mem0-Retrieve), best-effort
total_ms: number
error: string | null
}
@@ -583,36 +567,6 @@ export interface ChronikResp {
items: ChronikItem[]
}
// ── Eigenleben („Von allein": Skills + Vorschlags-Bilanz der Box) ────────────
export interface EigenlebenSkill {
id: string
name: string
kategorie: string | null
aktiv: boolean | null // null = nicht ermittelbar (Dev-Modus)
beschreibung: string
version: string
autor: string
herkunft: "selbst" | "repo" | "bundled"
herkunft_label: string
genutzt: number
zuletzt_genutzt: string | null
erstellt: string | null
status: string
geaendert: number
}
export interface EigenlebenEintrag {
art: string // "angenommen" | "abgelehnt" | sonstiger Chronik-State
titel: string
detail: string
ts: number
}
export interface EigenlebenResp {
available: boolean
skills: EigenlebenSkill[]
selbst_erstellt: number
bilanz: { eintraege: EigenlebenEintrag[]; angenommen: number; abgelehnt: number }
}
// ── Wissens-Vault (Traum-Notizen, read-only) ─────────────────────────────────
export interface WissenFile {
path: string
frontend/src/lib/queries.ts
-23
View File
@@ -13,7 +13,6 @@ import {
type ConnectHealth,
type DiscoverResp,
type DraftsResp,
type EigenlebenResp,
type GroupsResp,
type HermesBrainResp,
type Health,
@@ -21,7 +20,6 @@ import {
type IdeenLogResp,
type IdeenResp,
type Job,
type Memory,
type MemoryGraph,
type ModelsResp,
type Reminder,
@@ -54,13 +52,11 @@ export const qk = {
drafts: (target?: string) => ["drafts", target ?? ""] as const,
connect: (params?: string) => ["connect", params ?? ""] as const,
connectHealth: ["connect-health"] as const,
memory: (q?: string, category?: string) => ["memory", q ?? "", category ?? ""] as const,
memoryGraph: ["memory-graph"] as const,
voiceTrace: ["voice-trace"] as const,
auftragsbuch: ["auftragsbuch"] as const,
ideen: ["ideen"] as const,
chronik: ["chronik"] as const,
eigenleben: ["eigenleben"] as const,
wissen: ["wissen"] as const,
zeitmaschine: ["zeitmaschine"] as const,
reminders: ["reminders"] as const,
@@ -125,13 +121,6 @@ export const useChronik = (limit = 150, refetchInterval: number = TAKT.gemuetlic
export const useWissen = () =>
useQuery({ queryKey: qk.wissen, queryFn: () => api<WissenResp>("/api/wissen") })
export const useEigenleben = (refetchInterval: number = TAKT.traege) =>
useQuery({
queryKey: qk.eigenleben,
queryFn: () => api<EigenlebenResp>("/api/eigenleben"),
refetchInterval,
})
export const useZeitmaschine = (refetchInterval: number = TAKT.traege, enabled = true) =>
useQuery({
queryKey: qk.zeitmaschine,
@@ -248,18 +237,6 @@ export const useConnectHealth = () =>
refetchInterval: 15000,
})
export const useMemory = (opts?: { q?: string; category?: string; limit?: number }) =>
useQuery({
queryKey: qk.memory(opts?.q, opts?.category),
queryFn: () => {
const p = new URLSearchParams()
if (opts?.q) p.set("q", opts.q)
if (opts?.category) p.set("category", opts.category)
return api<Memory[]>(`/api/memory?${p}`)
},
select: (d) => (opts?.limit ? d.slice(0, opts.limit) : d),
})
/** Nach Mutationen die betroffenen Listen-Queries neu ziehen. */
export function invalidate(qc: QueryClient, ...keys: (readonly unknown[])[]) {
for (const key of keys) qc.invalidateQueries({ queryKey: key })
frontend/src/views/ConnectView.tsx
+10 -62
View File
@@ -1,6 +1,6 @@
import { useState } from "react"
import {
Check, Copy, Cpu, Brain, Globe, FolderOpen, Laptop, ArrowRight,
Check, Copy, Cpu, Brain, Globe, Laptop, ArrowRight,
Info, CircleCheck, CircleX, Loader2, ChevronDown, ChevronRight,
} from "lucide-react"
import { useConnect, useConnectHealth } from "@/lib/queries"
@@ -82,14 +82,12 @@ function defaultHost(): string {
export function ConnectView() {
const [host, setHost] = useState(localStorage.getItem("mc_host") || defaultHost())
const [mcpPath, setMcpPath] = useState(localStorage.getItem("mc_mcp_path") || "")
// Legacy-Tools (roher /v1-Zugang) leben im Ausklapper — Hermes Desktop ist der Hauptweg.
const [active, setActive] = useState("kilo")
const [sonstigeOffen, setSonstigeOffen] = useState(false)
const [copied, setCopied] = useState<"desktop" | "model" | "memory" | null>(null)
const [copied, setCopied] = useState<"desktop" | "model" | null>(null)
const params = new URLSearchParams({ host })
if (mcpPath) params.set("mcp_path", mcpPath)
const { data, error: dataErr } = useConnect(params.toString())
const { data: health, isLoading: healthLoading } = useConnectHealth()
const error = dataErr ? String(dataErr) : ""
@@ -99,15 +97,10 @@ export function ConnectView() {
if (v) localStorage.setItem("mc_host", v)
}
function saveMcpPath(v: string) {
setMcpPath(v)
localStorage.setItem("mc_mcp_path", v)
}
const desktop = data?.tools["hermes_desktop"]
const tool = data?.tools[active]
async function copy(which: "desktop" | "model" | "memory", snippet?: string) {
async function copy(which: "desktop" | "model", snippet?: string) {
if (!snippet) return
await navigator.clipboard.writeText(snippet)
setCopied(which)
@@ -123,7 +116,7 @@ export function ConnectView() {
</h1>
<p className="text-sm text-muted-foreground">
<span className="text-foreground">Hermes Desktop</span> ist die Tür zur Box — einmal verbinden, fertig.
Für Spezialfälle gibt es darunter die rohen Leitungen (Gateway&nbsp;/v1 + Gedächtnis-MCP) für sonstige Tools.
Für Spezialfälle gibt es darunter den rohen Gateway-Zugang (&nbsp;/v1) für sonstige Tools.
</p>
</div>
@@ -165,7 +158,7 @@ export function ConnectView() {
<StatusBadge line={health?.memory} loading={healthLoading} />
</div>
<div className="mt-1 text-[11px] font-mono text-violet-300/80">
MCP · mcp_memory.py · separat
Hermes-nativ · im Agenten · nichts einzurichten
</div>
</div>
</div>
@@ -187,9 +180,9 @@ export function ConnectView() {
</div>
</div>
<p className="mt-3.5 text-[11px] text-muted-foreground leading-relaxed">
Der Gateway liefert <span className="text-foreground">nur das LLM</span>. Das geteilte Gedächtnis läuft über einen
<span className="text-foreground"> eigenen MCP-Server</span> und das Desktop-Gateway bietet die Agenten-Schnittstelle —
alle drei Leitungen werden unabhängig eingerichtet. IDEs wählen die <span className="text-foreground">echten Modelle</span>
Der Gateway liefert <span className="text-foreground">nur das LLM</span>. Das Gedächtnis führt
<span className="text-foreground"> Hermes selbst</span> (nichts einzurichten — die Kachel zeigt nur, ob es lebt), und das
Desktop-Gateway bietet die Agenten-Schnittstelle. IDEs wählen die <span className="text-foreground">echten Modelle</span>
{" "}(coder · heavy · vision); daneben gibt es die virtuellen Lanes <span className="text-foreground">chat</span> und
{" "}<span className="text-foreground">coding</span>, die je Anfrage selbst das passende Modell wählen (Alltags-Chat, simple Tools).
</p>
@@ -260,12 +253,12 @@ export function ConnectView() {
className="flex w-full items-center gap-2 p-4 text-sm font-space font-bold text-foreground cursor-pointer hover:text-primary transition-colors"
>
{sonstigeOffen ? <ChevronDown className="h-4 w-4" /> : <ChevronRight className="h-4 w-4" />}
Sonstige Tools (roher /v1-Zugang + Gedächtnis-MCP)
Sonstige Tools (roher /v1-Zugang)
<span className="text-[10px] font-medium text-muted-foreground normal-case">Kilo Code · Claude Code · Eigenbau</span>
</button>
{sonstigeOffen && (
<div className="grid gap-5 lg:grid-cols-2 p-4 pt-0">
<div className="grid gap-5 p-4 pt-0">
{/* Leitung 1 — Modell anbinden */}
<div className="space-y-3 rounded-2xl border border-border/60 border-t-2 border-t-primary/70 bg-card/30 p-4">
<div>
@@ -312,51 +305,6 @@ export function ConnectView() {
</>
)}
</div>
{/* Leitung 2 — Gedächtnis anbinden */}
<div className="space-y-3 rounded-2xl border border-border/60 border-t-2 border-t-violet-500/70 bg-card/30 p-4">
<div>
<div className="flex items-center gap-2 text-sm font-space font-bold text-foreground">
<span className="flex h-5 w-5 items-center justify-center rounded-md bg-violet-500/15 text-violet-300 text-[11px]">2</span>
Gedächtnis anbinden
<span className="text-[10px] font-medium text-muted-foreground normal-case">optional</span>
</div>
<p className="text-[11px] text-muted-foreground mt-0.5">Ein MCP-Block — gilt zusätzlich für <em>jedes</em> Tool aus Schritt 1.</p>
</div>
<div className="flex items-start gap-2.5 p-3 rounded-xl bg-violet-500/5 border border-violet-500/20 text-[11px] text-muted-foreground leading-relaxed">
<Info className="h-4 w-4 text-violet-400 shrink-0 mt-0.5" />
<span>{data.memory.note}</span>
</div>
{/* Der Pfad wirkt NUR auf dieses Snippet — deshalb wohnt das Feld hier,
nicht mehr prominent in der Kopfzeile („Wann brauche ich das?"). */}
<div className="space-y-1.5">
<label className="text-[10px] font-bold uppercase tracking-wider text-muted-foreground flex items-center gap-1.5">
<FolderOpen className="h-3.5 w-3.5 text-violet-400" /> Wo liegt mcp_memory.py auf DIESEM PC?
</label>
<input
value={mcpPath}
onChange={(e) => saveMcpPath(e.target.value)}
aria-label="Lokaler MCP-Scriptpfad"
spellCheck={false}
placeholder="z.B. F:\Coding Stuff\mission-control-2\mcp\mcp_memory.py"
className="w-full h-9 rounded-lg border border-border/60 bg-background/40 px-3 font-mono text-xs outline-none focus:ring-1 focus:ring-violet-500/50 text-foreground"
/>
<p className="text-[10px] text-muted-foreground/70">
Nur nötig, wenn du das Gedächtnis in einem PC-Tool anschließt — das Script läuft lokal
und spricht mit der Box. Der Pfad landet direkt im Snippet unten.
</p>
</div>
<CodeWindow
tool={data.memory}
fileName="mcp.json"
accent="violet"
copied={copied === "memory"}
onCopy={() => copy("memory", data.memory.snippet)}
/>
</div>
</div>
)}
</div>
frontend/src/views/GuideView.tsx
+6 -4
View File
@@ -345,10 +345,12 @@ description: Treibt Entwicklung mit strikter TDD-Praxis
</div>
</div>
<Stack>
Dein Gedächtnis (Tab <strong>Gedächtnis</strong>) ist <strong>Mem0</strong>-basiert: auto-lernend &amp;
semantisch, <strong>graph-first</strong> dargestellt, mit 4-Typen-Taxonomie
(<Pill>Identität</Pill> · <Pill>Wissen</Pill> · <Pill>Regeln</Pill> · <Pill>Ereignisse</Pill>). Der Agent
lernt im Hintergrund nach jedem Turn — egal ob du per Desktop, Konsole, Telegram oder Lucy mit ihm sprichst.
Dein Gedächtnis führt <strong>Hermes</strong> selbst — auto-lernend und semantisch. Der Agent lernt im
Hintergrund nach jedem Turn, egal ob du per Desktop, Konsole, Telegram oder Lucy mit ihm sprichst.
<br />Deshalb hat das Steuerpult <strong>keinen eigenen Gedächtnis-Tab</strong>: bis August 2026 lag das
Gedächtnis in einem MC2-Sidecar, seit dessen Ablösung ist Hermes die einzige Quelle — angesehen und
gepflegt wird es dort, nicht hier. Unter <strong>Wissen</strong> findest du weiterhin die Graph-Sicht
auf Lucys Wissens-Vault.
<br /><strong>Gotcha:</strong> ein gelöschter Fakt kann wieder auftauchen, solange die Original-Nachricht noch im Verlauf steht (additive Extraktion).
</Stack>
</Card>
hermes/plugins/mc2-memory/__init__.py
-250
View File
@@ -1,250 +0,0 @@
"""
MC2 Memory — Hermes-Memory-Provider, der ans geteilte **Mem0-Gedächtnis** hängt (über MC2 :9001,
das den Mem0-Sidecar :8765 proxyt). Macht das Gedächtnis für Hermes **hands-off**:
- `sync_turn` → nach jedem Turn werden die Turn-Messages an `/api/memory/learn` geschickt;
Mem0 EXTRAHIERT dauerhafte Fakten selbst (infer=True), dedupliziert semantisch. Nicht-blockierend
(Hintergrund-Worker), damit der Agent nie auf die LLM-Extraktion wartet.
- `prefetch` → vor jedem Turn semantische Suche gegen die Nutzer-Message; relevante Fakten werden
als Kontext eingeblendet (automatischer Recall).
**Context-only:** `get_tool_schemas()` liefert `[]` → der Agent bekommt KEINE Memory-Tools. Damit
entfällt das Tool-Loop-Risiko, wegen dem das native Memory-Toolset abgeschaltet ist
(`agent.disabled_toolsets: [..., memory]` bleibt). Single Source of Truth bleibt der MC2-Sidecar
(NoThink-Fix + alleiniger Chroma-Besitzer) — dieser Provider ist nur ein dünner HTTP-Client.
Aktivierung (in ~/.hermes/config.yaml):
memory:
memory_enabled: true
provider: mc2-memory
"""
from __future__ import annotations
import logging
import os
import queue
import re
import threading
import time
from typing import Any, Optional
import httpx
from agent.memory_provider import MemoryProvider
log = logging.getLogger(__name__)
MC_URL = os.environ.get("MC_URL", "http://127.0.0.1:9001").rstrip("/")
MC_TOKEN = os.environ.get("MC_TOKEN", "")
RECALL_LIMIT = int(os.environ.get("MC2_MEMORY_RECALL_LIMIT", "5"))
# 0.5 statt 0.3: nur starke Treffer einblenden → weniger Rausch-Fakten UND ein stabilerer
# Prompt-Prefix (oft leer), damit --cache-reuse über Turns greift.
RECALL_MIN_SCORE = float(os.environ.get("MC2_MEMORY_RECALL_MIN_SCORE", "0.5"))
# 25 statt 12: triviale Kurz-Turns (Begrüßung/Quittung) gar nicht erst zum Lernen schicken.
MIN_USER_LEN = int(os.environ.get("MC2_MEMORY_MIN_USER_LEN", "25")) # zu Kurzes nicht lernen
# Anti-Memory-Poisoning (Stufe 0 Security): aus Turns mit untrusted Bildschirm-/Web-Inhalt NICHT
# auto-lernen. Lucys Bildschirm-Sicht prependet diesen Marker an die User-Message (voice.py); auf dem
# Schirm sichtbarer Text könnte Injection-Anweisungen tragen, die sonst DAUERHAFT ins Gedächtnis
# wandern und Tage später ungefragt wiederverwendet werden.
SKIP_UNTRUSTED = os.environ.get("MC2_MEMORY_SKIP_UNTRUSTED", "1") not in ("0", "false", "False", "no")
UNTRUSTED_MARKERS = ("[Bildschirm-Sicht",)
# Lern-Buendelung (Phase 2, 19.07.2026): Die LLM-Extraktion lief bisher nach JEDEM Turn und
# konkurrierte dabei mit Lucys Hirn um die Slots (gleiches Modell, --parallel 2). Jetzt werden
# Turns gesammelt und als EIN Gespraechs-Block extrahiert: nach BATCH_TURNS Turns oder wenn
# BATCH_IDLE_S Sekunden Ruhe war. Ein Batch = ein Extraktionslauf statt N.
BATCH_TURNS = max(1, int(os.environ.get("MC2_MEMORY_BATCH_TURNS", "4")))
BATCH_IDLE_S = float(os.environ.get("MC2_MEMORY_BATCH_IDLE", "180"))
# Triviale Turns, die keinen dauerhaften Fakt tragen (reine Begrüßung/Quittung, Aufwärm-/Test-
# Kommandos) → gar nicht erst zum Auto-Lernen schicken. Spart Extraktions-Läufe und verhindert
# Müll-Fakten aus Meta-/Ablauf-Turns.
_TRIVIAL_TURN_RE = re.compile(
r"^\s*(?:(?:hi|hallo|hey|moin|servus|guten\s+(?:morgen|tag|abend)|danke\w*|"
r"ok(?:ay)?|alles\s+klar|passt|super|top|cool|nice|ja|nein|jo|jup|jap)[\s.,!?]*)+$"
r"|^\s*(?:aufw(?:ä|ae)rmen|/?test)\b",
re.IGNORECASE,
)
def _is_trivial_turn(text: str) -> bool:
return bool(_TRIVIAL_TURN_RE.search(text or ""))
def _headers() -> dict:
return {"X-MC-Token": MC_TOKEN} if MC_TOKEN else {}
class MC2MemoryProvider(MemoryProvider):
def __init__(self) -> None:
self._session_id = ""
self._agent_context = "primary"
self._q: queue.Queue[list] = queue.Queue(maxsize=200)
self._worker: threading.Thread | None = None
self._stop = threading.Event()
self._recall_cache: dict[str, str] = {}
# Turn-Puffer der Lern-Buendelung (siehe BATCH_TURNS/BATCH_IDLE_S).
self._buf: list[list[dict[str, str]]] = []
self._buf_lock = threading.Lock()
self._buf_last_add = 0.0
# -- Identität / Verfügbarkeit -------------------------------------------
def name(self) -> str:
return "mc2-memory"
def is_available(self) -> bool:
try:
r = httpx.get(f"{MC_URL}/api/health", timeout=3.0)
return r.status_code == 200
except Exception:
return False
def initialize(self, session_id: str, **kwargs) -> None:
self._session_id = session_id
# Nur im primären Agent-Kontext lernen (cron/subagent-Systemprompts nicht einlernen).
self._agent_context = kwargs.get("agent_context", "primary")
if self._worker is None or not self._worker.is_alive():
self._stop.clear()
self._worker = threading.Thread(target=self._run, name="mc2-memory-learn", daemon=True)
self._worker.start()
def system_prompt_block(self) -> str:
return (
"Du hast ein dauerhaftes, geteiltes Langzeitgedächtnis (MC2/Mem0). Relevante Fakten "
"werden dir vor einem Turn automatisch eingeblendet; neue dauerhafte Fakten über den "
"Nutzer und das Projekt werden nach dem Turn automatisch gelernt — du musst dafür "
"nichts tun."
)
# -- Recall (vor dem Turn) -----------------------------------------------
def prefetch(self, query: str, *, session_id: str = "") -> str:
q = (query or "").strip()
if len(q) < 3:
return ""
if q in self._recall_cache:
return self._recall_cache[q]
try:
r = httpx.get(f"{MC_URL}/api/memory", params={"q": q}, headers=_headers(), timeout=5.0)
r.raise_for_status()
items = r.json()
except Exception as exc: # nie den Turn blockieren/abbrechen
log.debug("mc2-memory prefetch failed: %s", exc)
return ""
facts = [
i for i in items
if i.get("score") is None or float(i.get("score", 0)) >= RECALL_MIN_SCORE
][:RECALL_LIMIT]
out = ""
if facts:
lines = "\n".join(f"- {f.get('content', '')}" for f in facts)
out = f"Relevante Fakten aus dem Langzeitgedächtnis:\n{lines}"
# Cache klein halten
if len(self._recall_cache) > 64:
self._recall_cache.clear()
self._recall_cache[q] = out
return out
# -- Lernen (nach dem Turn) ----------------------------------------------
def sync_turn(self, user_content: str, assistant_content: str, *,
session_id: str = "", messages: list[dict[str, Any]] | None = None) -> None:
if self._agent_context != "primary":
return
u = (user_content or "").strip()
if len(u) < MIN_USER_LEN:
return
if _is_trivial_turn(u):
log.debug("mc2-memory: trivialer Turn (Begrüßung/Quittung/Aufwärmen) — Auto-Lernen übersprungen")
return
if SKIP_UNTRUSTED and any(m in u for m in UNTRUSTED_MARKERS):
log.debug("mc2-memory: Turn mit untrusted Bildschirm-/Web-Inhalt — Auto-Lernen übersprungen")
return
msgs: list[dict[str, str]] = [{"role": "user", "content": u}]
a = (assistant_content or "").strip()
# Hermes ≥0.18 liefert optional den vollen Turn-Kontext (`messages`, inkl. Tool-Calls).
# Bewusst NUR die Tool-NAMEN mitlernen ("hat X per Tool Y geprüft") — Tool-ERGEBNISSE
# sind untrusted (Web-Inhalte!) und wären ein Poisoning-Vektor am Junk-Guard vorbei.
if messages:
tools = []
for m in messages:
for tc in (m.get("tool_calls") or []):
name = ((tc.get("function") or {}).get("name") or "").strip()
if name and name not in tools:
tools.append(name)
if tools:
a = (a + f"\n[genutzte Tools: {', '.join(tools[:6])}]").strip()
if a:
msgs.append({"role": "assistant", "content": a[:4000]})
with self._buf_lock:
self._buf.append(msgs)
self._buf_last_add = time.time()
full = len(self._buf) >= BATCH_TURNS
if full:
self._drain_buffer()
# Neue Fakten können gelandet sein → Recall-Cache invalidieren.
self._recall_cache.clear()
def _drain_buffer(self) -> None:
"""Gepufferte Turns als EINEN Gespraechs-Block in die Lern-Queue geben."""
with self._buf_lock:
if not self._buf:
return
merged: list[dict[str, str]] = []
for turn in self._buf:
merged.extend(turn)
self._buf.clear()
try:
self._q.put_nowait(merged)
except queue.Full:
log.debug("mc2-memory learn queue full — Batch übersprungen")
def _post_learn(self, msgs: list) -> None:
try:
httpx.post(f"{MC_URL}/api/memory/learn",
json={"messages": msgs, "source": "hermes"},
headers=_headers(), timeout=90.0)
except Exception as exc:
log.debug("mc2-memory learn POST failed: %s", exc)
def _run(self) -> None:
while not self._stop.is_set():
try:
msgs = self._q.get(timeout=5.0)
except queue.Empty:
# Idle-Flush: Ruhe im Gespraech → angesammelte Turns jetzt lernen.
with self._buf_lock:
idle = (self._buf and
time.time() - self._buf_last_add >= BATCH_IDLE_S)
if idle:
self._drain_buffer()
continue
try:
self._post_learn(msgs)
finally:
self._q.task_done()
def _flush(self) -> None:
"""Offene Turns garantiert rausschreiben — bei Session-Ende/CLI-Exit, wo der
Prozess sofort beendet wird (daemon-Worker würde sonst mitten im POST sterben)."""
self._drain_buffer()
self._stop.set()
if self._worker and self._worker.is_alive():
self._worker.join(timeout=95.0) # laufenden Worker-POST zu Ende lassen
while True: # vom Worker nicht mehr abgeholte Turns
try:
msgs = self._q.get_nowait()
except queue.Empty:
break
self._post_learn(msgs)
# -- Context-only: keine Agent-Tools → kein Tool-Loop --------------------
def get_tool_schemas(self) -> list[dict[str, Any]]:
return []
def on_session_end(self, messages: list[dict[str, Any]]) -> None:
self._flush()
def shutdown(self) -> None:
self._flush()
def register(ctx) -> None:
ctx.register_memory_provider(MC2MemoryProvider())
hermes/plugins/mc2-memory/plugin.yaml
-5
View File
@@ -1,5 +0,0 @@
name: mc2-memory
version: 1.0.0
description: "MC2 Memory — context-only Provider, der Hermes ans geteilte Mem0-Gedächtnis (MC2-Sidecar) hängt: automatisches Lernen nach jedem Turn + semantischer Recall davor. Keine Agent-Tools (kein Tool-Loop)."
pip_dependencies:
- httpx
mcp/mcp_mc.py
+3 -3
View File
@@ -216,7 +216,7 @@ def system_status() -> str:
@mcp.tool()
def list_services() -> str:
"""Erreichbarkeit aller Stack-Dienste (Engine, Gateway, Hermes, Mem0, Voice)."""
"""Erreichbarkeit aller Stack-Dienste (Engine, Gateway, Hermes, Voice)."""
data = _get("/api/system/services")
return "\n".join(
f"{'✅' if s['ok'] else '❌'} {s['name']} ({s['url']})"
@@ -227,7 +227,7 @@ def list_services() -> str:
@mcp.tool()
def restart_service(service: str) -> str:
"""Startet einen erlaubten Dienst neu. Erlaubt: llama-swap (Engine) | mission-control-2 |
hermes-gateway | hermes-terminal | mem0-service | voice-service. Der Engine-Neustart
hermes-gateway | hermes-terminal | voice-service. Der Engine-Neustart
(llama-swap = System-Dienst) kann das Box-Passwort verlangen, wenn kein NOPASSWD gesetzt ist."""
res = _post("/api/system/restart", {"service": service})
return f"Restart {service}: {'ok' if res.get('ok') else 'Fehler — ' + res.get('err', '')}"
@@ -235,7 +235,7 @@ def restart_service(service: str) -> str:
@mcp.tool()
def backup_now() -> str:
"""Erstellt SOFORT ein Voll-Backup (mem0 + Configs + Secrets). Nutze dies vor riskanten
"""Erstellt SOFORT ein Voll-Backup (Hermes-Configs + Secrets + llama-swap). Nutze dies vor riskanten
Änderungen oder wenn der Nutzer ein Backup will."""
r = _post("/api/system/backup")
return f"Backup erstellt: {json.dumps(r, ensure_ascii=False)}"
mcp/mcp_memory.py
-127
View File
@@ -1,127 +0,0 @@
#!/usr/bin/env python3
"""
Mission Control 2.0 — Memory MCP Server (geteiltes Gedächtnis für ALLE Tools).
Stdio-MCP-Server. Läuft als Subprocess von Cline/Claude Code/OpenCode/Hermes.
Ruft die /api/memory-Endpunkte von Mission Control via HTTP auf.
Tool-Beschreibungen bewusst als GUARDS formuliert (konditional, nicht imperativ),
damit kleine Modelle (z.B. Hermes 14B) nicht in Aufruf-Schleifen laufen.
Env: MC_URL (default http://192.168.178.151:9001), MC_TOKEN (optional).
Install (auf dem Rechner des Tools): pip install mcp httpx
"""
import os
import httpx
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
MC_URL = os.environ.get("MC_URL", "http://192.168.178.151:9001").rstrip("/")
MC_TOKEN = os.environ.get("MC_TOKEN", "")
mcp = FastMCP("mission-control-memory")
def _h() -> dict:
return {"X-MC-Token": MC_TOKEN} if MC_TOKEN else {}
def _get(path: str, **params):
r = httpx.get(f"{MC_URL}{path}", headers=_h(), params=params, timeout=10)
r.raise_for_status()
return r.json()
def _post(path: str, data: dict):
r = httpx.post(f"{MC_URL}{path}", headers=_h(), json=data, timeout=10)
r.raise_for_status()
return r.json()
def _put(path: str, data: dict):
r = httpx.put(f"{MC_URL}{path}", headers=_h(), json=data, timeout=10)
r.raise_for_status()
return r.json()
def _delete(path: str):
r = httpx.delete(f"{MC_URL}{path}", headers=_h(), timeout=10)
r.raise_for_status()
return r.json()
@mcp.tool()
def get_memories(category: str = "") -> str:
"""Lädt gespeicherte Fakten/Entscheidungen aus dem geteilten Gedächtnis.
Nutze dies EINMAL am Session-Beginn, wenn du Projekt-Kontext brauchst — nicht wiederholt.
category: identity | knowledge | rules | events | (leer = alle)"""
items = _get("/api/memory", **({"category": category} if category else {}))
if not items:
return "Keine Memories gespeichert."
icon = {"identity": "👤", "knowledge": "🔵", "rules": "📋", "events": "🕒"}
return "\n".join(
f"{icon.get(m['category'], '·')} [{m['category']}] {m['content']} (ID: {m['id'][:8]})"
for m in items
)
@mcp.tool()
def search_memories(q: str) -> str:
"""Sucht SEMANTISCH (nach Bedeutung, nicht nur Stichwort) in den Fakten. Nutze dies
VOR add_memory (Dubletten-Check) oder wenn du eine konkrete frühere Entscheidung suchst.
Treffer sind nach Relevanz sortiert."""
items = _get("/api/memory", q=q)
if not items:
return f"Keine Treffer für '{q}'."
def _line(m):
sc = f" {m['score']:.2f}" if isinstance(m.get("score"), (int, float)) else ""
return f"[{m['category']}{sc}] {m['content']} (ID: {m['id'][:8]})"
return "\n".join(_line(m) for m in items)
@mcp.tool()
def add_memory(content: str, category: str = "knowledge", source: str = "agent") -> str:
"""Speichert EINEN dauerhaften Fakt im geteilten Gedächtnis (alle Tools sehen ihn).
Nur aufrufen, WENN gerade etwas Dauerhaftes entstanden ist (Konvention, Architektur-
Entscheidung, Tech-Version, Nutzer-Präferenz) UND es noch nicht existiert (vorher
search_memories!). Knapp & atomar. Existiert ein passender Eintrag → update_memory.
category: identity (Nutzer/Vorlieben) | knowledge (Fakten/Stack) | rules (Regeln/Konventionen) | events (Ereignisse/Entscheidungen)"""
m = _post("/api/memory", {"content": content, "category": category, "source": source})
return f"Gespeichert (ID: {m['id'][:8]}): {content}"
@mcp.tool()
def update_memory(memory_id: str, content: str = "", category: str = "") -> str:
"""Aktualisiert einen bestehenden Eintrag (nur gesetzte Felder)."""
data = {k: v for k, v in (("content", content), ("category", category)) if v}
if not data:
return "Nichts zu aktualisieren."
m = _put(f"/api/memory/{memory_id}", data)
return f"Aktualisiert: {m['content']}"
@mcp.tool()
def delete_memory(memory_id: str) -> str:
"""Löscht einen veralteten/falschen Eintrag anhand seiner ID."""
_delete(f"/api/memory/{memory_id}")
return f"Eintrag {memory_id[:8]} gelöscht."
@mcp.tool()
def learn(text: str) -> str:
"""Lässt das Gedächtnis AUTOMATISCH aus einem Gesprächsausschnitt lernen: reiche
rohe Nutzer-Aussagen/Turns durch — das Gedächtnis EXTRAHIERT die dauerhaften Fakten
selbst und mischt sie ein (ohne Dubletten). Nutze dies, wenn der Nutzer beiläufig etwas
Dauerhaftes über sich/seine Vorlieben/das Projekt erwähnt hat — du musst nicht selbst
den Fakt formulieren. Für einen bereits fertig formulierten Einzel-Fakt → add_memory."""
res = _post("/api/memory/learn", {"text": text})
items = res.get("results", []) if isinstance(res, dict) else []
learned = [r for r in items if r.get("event") in (None, "ADD", "UPDATE")]
if not learned:
return "Nichts Neues gelernt (keine dauerhaften Fakten erkannt)."
return "Gelernt:\n" + "\n".join(f"· {r.get('content')}" for r in learned)
if __name__ == "__main__":
mcp.run()
mem0_service/app.py
-483
View File
@@ -1,483 +0,0 @@
#!/usr/bin/env python3
"""
Mem0-Sidecar für Mission Control 2.0 — das auto-lernende, semantische Gedächtnis.
WARUM ein eigener Dienst? Mem0 + chromadb laufen nur unter Python 3.12 (`~/.mem0/venv`),
das MC2-Backend aber unter Python 3.14 (kann mem0 nicht importieren). Darum kapselt dieser
schlanke FastAPI-Dienst die Mem0-Memory-Instanz und exponiert sie auf localhost. MC2
(`backend/services/memory.py`) spricht ihn per HTTP an — die `/api/memory`-API-Form bleibt
nach außen unverändert (UI + MCP-Server kompatibel).
Aufbau:
- Vektor-Store : Chroma embedded (kein Docker auf der Box) — Pfad MEM0_CHROMA_PATH.
- Embeddings : llama.cpp `embed`-Rolle über llama-swap (/v1/embeddings, 1024 Dim).
- LLM-Extraktion: lokales `fast`-Hirn (Qwen3.6) über llama-swap (/v1/chat/completions).
Thinking wird abgeschaltet (NoThinkLLM), sonst bricht die JSON-Extraktion ab.
Läuft als systemd-User-Dienst (deploy/mem0-service.service) im `~/.mem0/venv`.
Bind: 127.0.0.1 (nur lokal; MC2 proxyt nach außen).
"""
import logging
import os
import re
from contextlib import asynccontextmanager
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from mem0 import Memory
from mem0.configs.llms.openai import OpenAIConfig
from mem0.llms.openai import OpenAILLM
from pydantic import BaseModel
log = logging.getLogger("mem0_service")
# --- Konfiguration (alles über Env überschreibbar; Defaults = Box-Stand) ----------
USER_ID = os.environ.get("MEM0_USER_ID", "mission-control") # ein geteiltes Gehirn
EMBED_URL = os.environ.get("MEM0_EMBED_URL", "http://127.0.0.1:8080/v1")
LLM_URL = os.environ.get("MEM0_LLM_URL", "http://127.0.0.1:8080/v1")
EMBED_MODEL = os.environ.get("MEM0_EMBED_MODEL", "embed")
LLM_MODEL = os.environ.get("MEM0_LLM_MODEL", "fast")
EMBED_DIMS = int(os.environ.get("MEM0_EMBED_DIMS", "1024"))
CHROMA_PATH = os.environ.get("MEM0_CHROMA_PATH", "/srv/models/mem0/chroma")
HISTORY_DB = os.environ.get("MEM0_HISTORY_DB", "/srv/models/mem0/history.db")
COLLECTION = os.environ.get("MEM0_COLLECTION", "mc2")
API_KEY = os.environ.get("MEM0_API_KEY", "sk-local") # llama.cpp ignoriert den Key
LLM_MAX_TOKENS = int(os.environ.get("MEM0_LLM_MAX_TOKENS", "2048"))
SEARCH_TOP_K = int(os.environ.get("MEM0_SEARCH_TOP_K", "50"))
# --- Rerank-Zweitstufe (07.07.2026): Die Vektor-Suche findet ÄHNLICHES, der Reranker ordnet
# nach ECHTER Relevanz (Qwen3-Reranker via llama-swap /v1/rerank). Es ändert sich NUR die
# Reihenfolge: `score` bleibt der Vektor-Score (RECALL_MIN_SCORE im Hermes-Plugin bleibt
# kalibriert), Konsumenten, die vorne abschneiden (RECALL_LIMIT), bekommen automatisch die
# relevantesten Fakten. Jeder Fehler → lautlos Vektor-Reihenfolge (Gedächtnis bricht NIE).
RERANK_ENABLED = os.environ.get("MC_RERANK_ENABLED", "1") != "0"
RERANK_URL = os.environ.get("MC_RERANK_URL", "http://127.0.0.1:8080/v1/rerank")
RERANK_MODEL = os.environ.get("MC_RERANK_MODEL", "Qwen3-Reranker-0.6B")
RERANK_TIMEOUT = float(os.environ.get("MC_RERANK_TIMEOUT", "8"))
RERANK_CANDIDATES = int(os.environ.get("MC_RERANK_CANDIDATES", "20")) # nur die Top-N neu ordnen (Latenz)
# Kategorien = fundierte Memory-Taxonomie (semantisch/prozedural/episodisch), bewusst knapp (4).
# Mem0-OSS kann nicht nativ klassifizieren (Cloud-Feature) → wir lassen das Hirn beim Lernen
# einordnen (classify_facts). Die Beschreibungen steuern die Treffsicherheit der Auto-Zuordnung.
CATEGORIES = ("identity", "knowledge", "rules", "events")
DEFAULT_CATEGORY = "knowledge"
CATEGORY_DESCRIPTIONS = {
"identity": "Identität & Vorlieben des Nutzers: wer er ist (Name, Rolle), wie er angesprochen werden "
"will, persönliche Vorlieben und seine Arbeitsweise.",
"knowledge": "Wissen & Fakten: stabile Fakten über Stack, Projekte, Tools, Infrastruktur und Umgebung.",
"rules": "Regeln & Konventionen: verbindliche Anweisungen und Workflows — wie etwas gemacht werden "
"soll, Do's und Don'ts.",
"events": "Ereignisse & Entscheidungen: was passiert ist, getroffene Entscheidungen, zeitgebundene Vorgänge.",
}
class NoThinkLLM(OpenAILLM):
"""`fast` (Qwen3.6) ist ein Thinking-Modell. Unter response_format=json_object
verbrennt das Reasoning Tokens und schneidet die JSON-Fakten ab (leeres Ergebnis).
`enable_thinking=false` (chat_template_kwargs) → deterministische, schnelle Extraktion."""
def generate_response(self, messages, response_format=None, tools=None,
tool_choice="auto", **kwargs):
eb = dict(kwargs.pop("extra_body", {}) or {})
eb.setdefault("chat_template_kwargs", {"enable_thinking": False})
return super().generate_response(
messages, response_format=response_format, tools=tools,
tool_choice=tool_choice, extra_body=eb, **kwargs,
)
def build_memory() -> Memory:
os.environ.setdefault("OPENAI_API_KEY", API_KEY)
os.environ.setdefault("TOKENIZERS_PARALLELISM", "false")
os.makedirs(CHROMA_PATH, exist_ok=True)
os.makedirs(os.path.dirname(HISTORY_DB), exist_ok=True)
cfg = {
"vector_store": {"provider": "chroma", "config": {
"collection_name": COLLECTION, "path": CHROMA_PATH}},
"embedder": {"provider": "openai", "config": {
"model": EMBED_MODEL, "embedding_dims": EMBED_DIMS,
"openai_base_url": EMBED_URL, "api_key": API_KEY}},
"llm": {"provider": "openai", "config": {
"model": LLM_MODEL, "openai_base_url": LLM_URL, "api_key": API_KEY,
"temperature": 0.1, "max_tokens": LLM_MAX_TOKENS}},
"history_db_path": HISTORY_DB,
# Sprache zwingend Deutsch erzwingen — mem0s englischer Extraktions-Prompt zieht sonst
# Richtung Englisch. Eigennamen/Fachbegriffe bleiben unangetastet.
"custom_instructions": (
"RELEVANZ (ZWINGEND, WICHTIGSTE REGEL): Extrahiere NUR dauerhaft nützliche Fakten ÜBER DEN "
"NUTZER (Identität, Vorlieben, Arbeitsweise), seine Projekte/Entscheidungen/Stände, stabile "
"Fakten über Stack/Tools/Infrastruktur sowie verbindliche Regeln und Workflows. "
"NIEMALS FAKTEN ÜBER DEN ASSISTENTEN SELBST (ZWINGEND): Extrahiere KEINE Aussagen über den "
"Assistenten/die KI (Hermes, Lucy), seine Fähigkeiten, seinen Zustand, seine Tools/MCP-Server, "
"seine Cronjobs, Commit-/Versionsstände oder welche Modelle er nutzt. Das Subjekt eines Fakts "
"ist IMMER der Nutzer oder sein Projekt — niemals 'der Assistent', 'Hermes' oder 'Lucy'. "
"KEINE ZEITGEBUNDENEN ZUSTÄNDE: Ignoriere transiente Momentaufnahmen (Fehler-/Job-Läufe, "
"Commit-Rückstand, Versions-Updates, 'gerade dabei'-/'hochgefahren'-/'aufgewärmt'-Status, "
"Test- und Onboarding-Fragen). IGNORIERE VOLLSTÄNDIG und gib KEINE Fakten zurück bei: "
"Tagesnachrichten und Welt-/Politik-/Börsen-/Promi-Ereignissen, Wetter, allgemeinem Weltwissen "
"ohne Bezug zum Nutzer, vom Assistenten erzeugten Zusammenfassungen oder Recherche-Ergebnissen, "
"Smalltalk, sowie Meta-Aussagen über den Gesprächsverlauf (z.B. 'der Nutzer fragt nach X', "
"'der Nutzer möchte Y prüfen', 'der Assistent tat Z'). Speichere nur, was in Wochen noch "
"nützlich ist; im Zweifel NICHT speichern. "
"SPRACHE (ZWINGEND): Formuliere ALLE Fakten auf DEUTSCH — unabhängig von der "
"Eingabesprache, niemals auf Englisch übersetzen. Eigennamen, Befehle, Pfade, Modell- und "
"Produktnamen sowie etablierte Fachbegriffe (z.B. PowerShell-Push, Deploy, Qwen3.6, Neovim, "
"Vulkan) bleiben unverändert. Schreibe jeden Fakt knapp und atomar — genau eine Aussage."
),
}
m = Memory.from_config(cfg)
# LLM gegen die Thinking-freie Variante tauschen (gleiche Verbindung).
m.llm = NoThinkLLM(OpenAIConfig(
model=LLM_MODEL, openai_base_url=LLM_URL, api_key=API_KEY,
temperature=0.1, max_tokens=LLM_MAX_TOKENS,
))
return m
_mem: Memory | None = None
def mem() -> Memory:
global _mem
if _mem is None:
_mem = build_memory()
return _mem
@asynccontextmanager
async def lifespan(_app: FastAPI):
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
try:
mem() # Memory beim Start aufbauen (Chroma öffnen, Modelle anpingen)
log.info("Mem0 bereit (chroma=%s, embed=%s, llm=%s)", CHROMA_PATH, EMBED_MODEL, LLM_MODEL)
except Exception:
log.exception("Mem0-Init fehlgeschlagen (Dienst läuft, /health meldet down)")
yield
app = FastAPI(title="MC2 Mem0 Sidecar", lifespan=lifespan)
# --- Mapping Mem0 <-> MC2-API-Form -----------------------------------------------
def _to_item(r: dict, score=None) -> dict:
meta = r.get("metadata") or {}
out = {
"id": r.get("id"),
"content": r.get("memory", ""),
"category": meta.get("category") or "stable",
"bereich": meta.get("bereich") or "",
"source": meta.get("source") or "auto",
"created_at": r.get("created_at") or "",
"updated_at": r.get("updated_at") or r.get("created_at") or "",
}
if score is not None:
try:
out["score"] = round(float(score), 4)
except (TypeError, ValueError):
pass
return out
class MemIn(BaseModel):
content: str
category: str = DEFAULT_CATEGORY
source: str = "manual"
class MemUp(BaseModel):
content: str | None = None
category: str | None = None
class LearnIn(BaseModel):
text: str | None = None
messages: list[dict] | None = None
source: str = "auto"
category: str = DEFAULT_CATEGORY
classify: bool = True # Hirn ordnet die gelernten Fakten automatisch ein
@app.get("/health")
def health() -> dict:
try:
mem().get_all(filters={"user_id": USER_ID}, top_k=1)
return {"ok": True}
except Exception as exc:
raise HTTPException(503, f"mem0 nicht bereit: {exc}")
def _rerank(query: str, items: list[dict]) -> list[dict]:
"""Suchtreffer nach echter Relevanz umordnen; bei jedem Fehler unverändert zurück."""
if not (RERANK_ENABLED and len(items) > 1):
return items
try:
import httpx
r = httpx.post(RERANK_URL, json={
"model": RERANK_MODEL,
"query": query,
"documents": [i.get("content", "") for i in items],
"top_n": len(items),
}, timeout=RERANK_TIMEOUT)
r.raise_for_status()
results = r.json().get("results") or []
ranked = []
for s in sorted(results, key=lambda x: x.get("relevance_score", 0.0), reverse=True):
idx = s.get("index")
if isinstance(idx, int) and 0 <= idx < len(items):
item = dict(items[idx])
item["rerank_score"] = round(float(s.get("relevance_score", 0.0)), 4)
ranked.append(item)
# Nur übernehmen, wenn der Reranker ALLE Kandidaten bewertet hat (sonst Verlustgefahr).
return ranked if len(ranked) == len(items) else items
except Exception as exc:
log.debug("rerank übersprungen: %s", exc)
return items
@app.get("/memory")
def list_memory(q: str = "", category: str = "", bereich: str = "") -> list[dict]:
"""q gesetzt → semantische Suche (mit Relevanz-Score). Sonst → alle Fakten.
bereich='alltag'|'projekt' filtert (Fakten OHNE Bereichs-Feld laufen immer mit,
damit Alt-Bestand nie verschwindet)."""
if q:
res = mem().search(q, filters={"user_id": USER_ID}, top_k=SEARCH_TOP_K)
items = [_to_item(r, r.get("score")) for r in res.get("results", [])]
# Zweitstufe: die vorderen Kandidaten nach echter Relevanz ordnen (Rest bleibt hinten dran).
items = _rerank(q, items[:RERANK_CANDIDATES]) + items[RERANK_CANDIDATES:]
else:
res = mem().get_all(filters={"user_id": USER_ID}, top_k=1000)
items = [_to_item(r) for r in res.get("results", [])]
items.sort(key=lambda i: i.get("created_at", ""), reverse=True)
if category:
items = [i for i in items if i["category"] == category]
if bereich in ("alltag", "projekt"):
items = [i for i in items if i.get("bereich") in (bereich, "")]
return items
@app.post("/memory", status_code=201)
def add_memory(body: MemIn) -> dict:
"""Manueller/agentischer Einzel-Fakt → VERBATIM speichern (infer=False, keine
LLM-Umformung). Auto-Lernen aus Gesprächen läuft über /learn (infer=True)."""
content = body.content.strip()
if not content:
raise HTTPException(400, "content leer")
res = mem().add(
[{"role": "user", "content": content}],
user_id=USER_ID, infer=False,
metadata={"category": body.category, "source": body.source},
)
results = res.get("results", [])
if not results:
raise HTTPException(500, "Mem0 hat nichts gespeichert")
new_id = results[0]["id"]
full = mem().get(new_id) or {}
return _to_item(full) if full else _to_item({"id": new_id, "memory": content,
"metadata": {"category": body.category, "source": body.source}})
@app.put("/memory/{mid}")
def update_memory(mid: str, body: MemUp) -> dict:
existing = mem().get(mid)
if not existing:
raise HTTPException(404, "Eintrag nicht gefunden")
cur = _to_item(existing)
new_content = body.content.strip() if body.content is not None else cur["content"]
new_cat = body.category if body.category is not None else cur["category"]
mem().update(mid, data=new_content,
metadata={"category": new_cat, "source": cur["source"]})
full = mem().get(mid) or {}
return _to_item(full)
@app.delete("/memory/{mid}")
def delete_memory(mid: str) -> dict:
if not mem().get(mid):
raise HTTPException(404, "Eintrag nicht gefunden")
mem().delete(mid)
return {"ok": True}
@app.get("/graph")
def graph(min_score: float = 0.45, top_k: int = 3) -> dict:
"""Fakten als Graph: Knoten = Fakten, Kanten = semantische Ähnlichkeit (Kosinus
der gespeicherten Embeddings, je Knoten die top_k Nachbarn ≥ min_score). Für die
Obsidian-artige Gedächtnis-Visualisierung im UI."""
items = mem().get_all(filters={"user_id": USER_ID}, top_k=2000).get("results", [])
nodes = [_to_item(r) for r in items]
node_ids = [n["id"] for n in nodes]
idx = {nid: i for i, nid in enumerate(node_ids)}
# Embeddings direkt aus der Chroma-Collection ziehen (kein Re-Embedding).
col = mem().vector_store.collection
raw = col.get(include=["embeddings"])
raw_ids = raw.get("ids") or []
raw_embs = raw.get("embeddings")
edges: list[dict] = []
vecs = [None] * len(node_ids)
have = 0
if raw_embs is not None:
for rid, emb in zip(raw_ids, raw_embs):
if rid in idx and emb is not None:
vecs[idx[rid]] = emb
have += 1
if have >= 2:
import numpy as np
present = [i for i, v in enumerate(vecs) if v is not None]
M = np.array([vecs[i] for i in present], dtype=float)
norms = np.linalg.norm(M, axis=1, keepdims=True)
norms[norms == 0] = 1.0
Mn = M / norms
sim = Mn @ Mn.T
seen: set[tuple[int, int]] = set()
for a in range(len(present)):
order = np.argsort(-sim[a])
cnt = 0
for b in order:
if b == a:
continue
s = float(sim[a][b])
if s < min_score:
break
i, j = present[a], present[b]
key = (min(i, j), max(i, j))
if key not in seen:
seen.add(key)
edges.append({"source": node_ids[i], "target": node_ids[j],
"weight": round(s, 3)})
cnt += 1
if cnt >= top_k:
break
return {"nodes": nodes, "edges": edges}
def classify_facts(facts: list[tuple[str, str]]) -> dict:
"""Ordnet jeden Fakt per LLM einer Kategorie UND einem Bereich zu →
{id: {"category": <slug>, "bereich": "alltag"|"projekt"}}.
Bereich (19.07.2026, Trennung der Welten): "alltag" = der Nutzer als Person
(Vorlieben, Leben, Arbeitsweise, Entscheidungen), "projekt" = Technik-/Code-/
Infrastruktur-Stände. Grundlage für einen späteren Recall-Filter, damit
Projekt-Schutt nicht in Alltags-Gespräche streut — OHNE zweites Gedächtnis.
Nutzt dasselbe (Thinking-freie) Hirn wie die Extraktion. Fehler = leeres Mapping."""
if not facts:
return {}
import json as _json
import re as _re
cat_lines = "\n".join(f"- {k}: {v}" for k, v in CATEGORY_DESCRIPTIONS.items())
system = (
"Du bist ein präziser Klassifikator für ein Langzeitgedächtnis. Ordne jeden Fakt GENAU EINER "
"Kategorie zu. Verfügbare Kategorien (nur diese Slugs verwenden):\n" + cat_lines +
"\nOrdne zusätzlich jeden Fakt GENAU EINEM Bereich zu: 'alltag' (der Nutzer als Person: "
"Vorlieben, Leben, Anrede, Arbeitsweise, grundsätzliche Entscheidungen) oder 'projekt' "
"(Technik: Code, Modelle, Server, Infrastruktur, Projekt- und Fehlerstände). "
"Antworte NUR als JSON-Objekt der Form "
"{\"<id>\": {\"kategorie\": \"<slug>\", \"bereich\": \"alltag|projekt\"}, …}."
)
body = "\n".join(f"{fid}: {txt}" for fid, txt in facts)
try:
resp = mem().llm.generate_response(
messages=[{"role": "system", "content": system},
{"role": "user", "content": "Fakten:\n" + body}],
response_format={"type": "json_object"},
)
m = _re.search(r"\{.*\}", resp or "", _re.DOTALL)
data = _json.loads(m.group(0)) if m else {}
out: dict = {}
for k, v in data.items():
if isinstance(v, str): # Alt-Form {"id": "slug"} weiter akzeptieren
if v in CATEGORIES:
out[str(k)] = {"category": v, "bereich": ""}
elif isinstance(v, dict):
cat = v.get("kategorie") or v.get("category") or ""
ber = v.get("bereich") or ""
if cat in CATEGORIES or ber in ("alltag", "projekt"):
out[str(k)] = {"category": cat if cat in CATEGORIES else DEFAULT_CATEGORY,
"bereich": ber if ber in ("alltag", "projekt") else ""}
return out
except Exception:
log.exception("Auto-Klassifikation fehlgeschlagen")
return {}
# Deterministischer Guard: mem0-OSS extrahiert trotz custom_instructions hartnäckig Fakten ÜBER
# den Assistenten selbst (Hermes/Lucy) und transiente Zustände (Commit-Rückstand, Cronjob-Läufe,
# Onboarding-/Test-Fragen). Diese Muster werden nach der Extraktion verworfen (der Fakt wird wieder
# gelöscht) — reine Sicherungsschicht, unabhängig vom Extraktions-LLM.
_JUNK_FACT_PATTERNS = [
r"^\s*(?:der|die|das)\s+assistent", # "Der Assistent ..." (Selbstbeschreibung)
r"\bassistent(?:in)?\s+(?:hermes|lucy)\b", # "... Assistent Hermes/Lucy ..."
r"\bhermes[- ]agent\b",
r"commits?\s+hinter", # Versions-Rückstand (transient)
r"\bcronjob\b",
r"beim\s+letzten\s+(?:lauf|mal)",
r"onboarding[-\s]?frage|\btest-?frage\b",
r"hat\s+den\s+assistenten\s+gebeten",
r"auf\s+betriebstemperatur|hochgefahren",
r"aktualisiert\s+sein\s+ged(?:ä|ae)chtnis", # Selbst-Meta über das Gedächtnis
]
_JUNK_FACT_RE = re.compile("|".join(_JUNK_FACT_PATTERNS), re.IGNORECASE)
def _is_junk_fact(text: str) -> bool:
"""True, wenn der extrahierte Fakt Assistenten-Meta oder ein transienter Zustand ist."""
return bool(_JUNK_FACT_RE.search(text or ""))
@app.post("/learn")
def learn(body: LearnIn) -> dict:
"""Auto-Lernen: Gesprächs-Turns/Text durchreichen → Mem0 EXTRAHIERT Fakten selbst
(infer=True). Anschließend ordnet das Hirn jeden neuen Fakt automatisch einer Kategorie zu."""
msgs = body.messages
if not msgs and body.text:
msgs = [{"role": "user", "content": body.text}]
if not msgs:
raise HTTPException(400, "text oder messages erforderlich")
res = mem().add(
msgs, user_id=USER_ID, infer=True,
metadata={"category": body.category, "source": body.source},
)
results = res.get("results", [])
# Guard: frisch extrahierte Assistenten-Meta/transiente Fakten sofort wieder verwerfen.
kept = []
for r in results:
if r.get("event") in ("ADD", "UPDATE") and _is_junk_fact(r.get("memory", "")):
try:
mem().delete(r["id"])
except Exception:
log.debug("Junk-Fakt-Löschung fehlgeschlagen für %s", r.get("id"))
log.info("mem0 guard: Junk-Fakt verworfen: %s", (r.get("memory") or "")[:80])
continue
kept.append(r)
results = kept
cats: dict = {}
if body.classify:
to_classify = [(r["id"], r.get("memory", "")) for r in results
if r.get("id") and r.get("memory") and r.get("event") in ("ADD", "UPDATE")]
cats = classify_facts(to_classify)
for r in results:
info = cats.get(r.get("id"))
if info:
meta = {"category": info["category"], "source": body.source}
if info.get("bereich"):
meta["bereich"] = info["bereich"]
try:
mem().update(r["id"], data=r.get("memory", ""), metadata=meta)
except Exception:
log.debug("Kategorie-Update fehlgeschlagen für %s", r.get("id"))
return {"results": [
{"id": r.get("id"), "content": r.get("memory"), "event": r.get("event"),
"category": (cats.get(r.get("id")) or {}).get("category", body.category),
"bereich": (cats.get(r.get("id")) or {}).get("bereich", "")}
for r in results
]}
if __name__ == "__main__":
import uvicorn
uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=int(os.environ.get("MEM0_PORT", "8765")))
mem0_service/migrate.py
-62
View File
@@ -1,62 +0,0 @@
#!/usr/bin/env python3
"""
Einmalige Migration: alte SQLite-Fakten (`memories`-Tabelle aus dem v1/v2-Memory)
→ Mem0. Läuft im ~/.mem0/venv. Idempotent über eine Marker-Datei.
Jeder Alt-Eintrag wird VERBATIM übernommen (infer=False), Kategorie/Source als
Metadaten. Beim aktuellen Box-Stand ist die DB leer → No-Op, aber für
Reproduzierbarkeit/künftige Migrationen vorhanden.
Aufruf: ~/.mem0/venv/bin/python migrate.py [pfad/zur/mc2-memory.db]
"""
import os
import sqlite3
import sys
from app import USER_ID, mem # nutzt dieselbe Mem0-Instanz/Config
DEFAULT_DB = os.environ.get("MC_MEMORY_DB", "/srv/models/mc2-memory.db")
MARKER = os.environ.get("MEM0_MIGRATION_MARKER", "/srv/models/mem0/.migrated_sqlite")
def main() -> int:
db_path = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else DEFAULT_DB
if os.path.exists(MARKER):
print(f"Migration bereits erledigt (Marker {MARKER}).")
return 0
if not os.path.exists(db_path):
print(f"Keine Alt-DB unter {db_path} — nichts zu migrieren.")
os.makedirs(os.path.dirname(MARKER), exist_ok=True)
open(MARKER, "w").close()
return 0
conn = sqlite3.connect(db_path)
conn.row_factory = sqlite3.Row
try:
rows = conn.execute(
"SELECT content, category, source FROM memories ORDER BY created_at"
).fetchall()
except sqlite3.OperationalError:
rows = []
conn.close()
m = mem()
n = 0
for r in rows:
content = (r["content"] or "").strip()
if not content:
continue
m.add([{"role": "user", "content": content}], user_id=USER_ID, infer=False,
metadata={"category": r["category"] or "stable",
"source": r["source"] or "migrated"})
n += 1
os.makedirs(os.path.dirname(MARKER), exist_ok=True)
open(MARKER, "w").close()
print(f"Migriert: {n} Einträge aus {db_path} → Mem0.")
return 0
if __name__ == "__main__":
raise SystemExit(main())
mem0_service/requirements.txt
-9
View File
@@ -1,9 +0,0 @@
# Mem0-Sidecar-Deps im ~/.mem0/venv (Python 3.12). BEWUSST GEPINNT — Upgrades nur
# absichtlich, weil der Sidecar mem0-INTERNA nutzt (NoThink-LLM-Swap, Roh-Zugriff auf die
# Chroma-Collection für den Graphen, Annahmen übers Result-Format). Ein unkontrolliertes
# mem0/chromadb-Upgrade kann das still brechen.
# Upgrade-Prozedur (Backup → Pin anheben → smoke_test.py): siehe docs/UPGRADE.md.
mem0ai==2.0.8
chromadb==1.5.9
fastapi==0.138.1
uvicorn[standard]==0.49.0
mem0_service/smoke_test.py
-71
View File
@@ -1,71 +0,0 @@
#!/usr/bin/env python3
"""
Smoke-Test für den Mem0-Sidecar — VOR und NACH jedem mem0/chromadb-Upgrade laufen lassen.
Prüft genau die Pfade, die mem0-INTERNA nutzen (LLM-Extraktion/NoThink, Auto-Einordnung,
Embeddings/Suche, Roh-Chroma-Graph). Nutzt eine WEGWERF-Collection unter /tmp — das echte
Gedächtnis (/srv/models/mem0) wird NICHT angefasst.
Aufruf: ~/.mem0/venv/bin/python ~/mission-control-v2/mem0_service/smoke_test.py
Exit 0 = alles grün, sonst 1.
"""
import os
import shutil
import sys
import tempfile
import time
# WICHTIG: Env vor dem Import von app setzen (app liest die Pfade beim Modul-Load).
_TMP = tempfile.mkdtemp(prefix="mem0_smoke_")
os.environ["MEM0_CHROMA_PATH"] = os.path.join(_TMP, "chroma")
os.environ["MEM0_HISTORY_DB"] = os.path.join(_TMP, "history.db")
os.environ["MEM0_COLLECTION"] = f"smoke_{int(time.time())}"
sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
import app
_fails: list[str] = []
def check(name: str, cond: bool, detail: str = "") -> None:
print(("PASS" if cond else "FAIL"), "—", name, ("" if cond else f":: {detail}"))
if not cond:
_fails.append(name)
def main() -> int:
app.mem() # Memory bauen (öffnet Chroma, pingt Modelle)
# 1) Verbatim add + Rücklesen
r = app.add_memory(app.MemIn(content="Smoke: der Himmel ist blau.", category="knowledge", source="smoke"))
check("verbatim add + get", bool(r.get("id")) and "blau" in r.get("content", ""), str(r)[:160])
# 2) Embeddings / semantische Suche (Bedeutung, nicht Wort)
res = app.list_memory(q="Welche Farbe hat der Himmel?")
check("semantische Suche", any("blau" in i.get("content", "") for i in res), str(res)[:160])
# 3) Auto-Lernen: LLM-Extraktion (NoThink) + Deutsch erzwungen
lr = app.learn(app.LearnIn(text="Ich heiße Max und programmiere am liebsten in Go.", source="smoke"))
items = lr.get("results", [])
check("Auto-Lernen extrahiert Fakten", len(items) > 0, str(lr)[:160])
joined = " ".join((i.get("content") or "") for i in items).lower()
check("Extraktion auf Deutsch", any(w in joined for w in ("heißt", "programmiert", "mag", "bevorzugt", "name", "nutzt")), joined[:160])
# 4) Auto-Einordnung in die 4 gültigen Kategorien
cats = {i.get("category") for i in items if i.get("category")}
check("Auto-Einordnung gültige Kategorie", bool(cats) and cats <= set(app.CATEGORIES), str(cats))
# 5) Graph aus den Roh-Embeddings (Chroma-Interna)
g = app.graph()
check("Graph liefert Knoten", len(g.get("nodes", [])) >= 1, str({k: len(v) for k, v in g.items()}))
print("\n" + ("ALLE TESTS GRÜN ✓" if not _fails else f"FEHLGESCHLAGEN: {_fails}"))
return 0 if not _fails else 1
if __name__ == "__main__":
try:
code = main()
finally:
shutil.rmtree(_TMP, ignore_errors=True)
sys.exit(code)