# Mission Control

Persönliche Steuerzentrale für einen lokalen LLM-Stack auf dem Bosgame M5.
FastAPI-Backend + Svelte 5-Frontend. Kein Cloud-Zwang, keine Datenbank-Abhängigkeit.

## Was es kann

**LLM-Stack verwalten**
- Modelle & Status sehen (llama-swap `/running`, `/v1/models`, `config.yaml`)
- Modelle von HuggingFace laden — als Hintergrund-Job mit Live-Log
- Automatisch in llama-swap einpflegen (`-watch-config`)
- Optimale Kontextfenster berechnen (hardware-aware, `hw_math`)

**Cookbook**
- Use-Case-getrieben: Coding · Chat · Vision · Agenten · Schnell & sparsam
- Hardware-Ampel pro Setup, „Beste Wahl für dein System"
- 1-Klick „Komplettes Setup installieren"

**Wartung & Server**
- OS-Updates, Dienste steuern (llama-swap, Mission Control), Reboot
- Live-Logs (journalctl via WebSocket)
- Self-Update-Button (git pull → rsync → restart)

**Verbinden**
- Copy-Paste-Configs für Cline, OpenCode, Zed, Continue, Jan AI, OpenWebUI — inkl. Download-Links
- LAN-IP Override für NPM-Proxy-Setups (localStorage)
- Gedächtnis-MCP: alle Tools teilen dasselbe persistente Gedächtnis

**Gedächtnis** *(v7/v8.3)*
- SQLite-Datenbank mit 5 Kategorien: `user` · `instruction` · `stable` · `versioned` · `ephemeral`
- MCP-Server (`mcp_memory.py`): Cline, OpenCode, Claude Code teilen dasselbe Gedächtnis
- Import aus Cloud-KIs (Claude/Gemini/ChatGPT): zeilenweise einfügen → Batch-POST
- Temporäre Einträge (ephemeral) nach 7 Tagen automatisch gelöscht

**Hermes Agent** *(v8)*
- Lokaler KI-Assistent direkt im Browser — Text und Sprache
- Whisper STT (lokal, CPU) + Piper TTS (weibliche Stimme Kerstin)
- Tool Calling: Dateien lesen, Befehle ausführen, System abfragen, Web suchen
- Gedächtnis-Integration: Hermes kennt dich und deinen Stack von Anfang an
- Chat-History überlebt Browser-Reload · Stopp-Button · Verlauf löschen
- Setup-Wizard für Piper + Windows SSH-Zugriff

## Voraussetzungen

- Python 3.11+
- `llama-swap` laufend mit `-watch-config`
- `hf` CLI (`pip install -U "huggingface_hub[cli]"`)
- Für Voice: `faster-whisper` + Piper Binary (Anleitung im Hermes-Tab)

## Schnellstart (Bosgame)

```bash
sudo mkdir -p /opt/mission-control && sudo chown $USER /opt/mission-control
git clone http://192.168.178.153:3000/Hitonabi/mission-control.git ~/mission-control
rsync -a --exclude='.git' ~/mission-control/ /opt/mission-control/
cd /opt/mission-control
python3 -m venv .venv && .venv/bin/pip install -r requirements.txt
```

Als Dienst:
```bash
sudo cp mission-control.service /etc/systemd/system/
sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl enable --now mission-control
```

Browser im LAN: `http://192.168.178.151:9000`

## Konfiguration

Alle Einstellungen über Umgebungsvariablen in der systemd-Unit:

| Variable | Default | Zweck |
|---|---|---|
| `MC_LLAMA_SWAP_URL` | `http://127.0.0.1:8080` | llama-swap URL |
| `MC_CONFIG_PATH` | `/etc/llama-swap/config.yaml` | llama-swap Config |
| `MC_MODELS_DIR` | `/srv/models` | GGUF-Ablageort |
| `MC_TOKEN` | leer | Auth-Token (optional) |
| `MC_UPDATE_CMD` | leer | Engine-Update-Befehl |
| `MC_SOURCE_DIR` | `~/mission-control` | Self-Update Quelle |
| `MC_MEMORY_DB` | `{MODELS_DIR}/mission-control-memory.db` | Gedächtnis-Datenbank |
| `HERMES_API_URL` | `http://127.0.0.1:8642/v1` | Hermes-Agent-Server (OpenAI-API) |
| `HERMES_API_KEY` | aus `~/.hermes/.env` | API-Key des Hermes-Servers (sonst Env) |
| `HERMES_WINDOWS_HOST` | leer | Windows-PC IP für SSH-Zugriff |
| `PIPER_BIN` | `/opt/mission-control/piper/piper` | Piper TTS Binary |
| `PIPER_VOICE` | `.../de_DE-kerstin-low.onnx` | Piper Stimme |
| `WHISPER_MODEL` | `medium` | Whisper Modell-Größe |

## Sicherheit

- Ausschließlich im vertrauenswürdigen LAN betreiben
- `MC_TOKEN` setzen für minimalen Schutz
- Für Remote-Zugriff: SSH-Tunnel oder Tailscale, niemals direktes Port-Forwarding
- Hermes-SSH-Key hat nur Zugriff auf explizit freigegebene Windows-Pfade

## Architektur

```
Browser (Windows PC)
  ├── Svelte 5 UI (static/dist/main.js)
  └── WebSocket (Live-Metriken, Hermes-Chat, Logs)

FastAPI (Bosgame :9000)
  ├── routers/models.py      LLM-Verwaltung
  ├── routers/system.py      Live-Metriken (psutil/sysfs)
  ├── routers/maintenance.py Updates, Logs, Neustart
  ├── routers/cookbook.py    Modell-Empfehlungen
  ├── routers/memory.py      Gedächtnis (SQLite)
  ├── routers/hermes.py      Agent-Chat, Voice (Whisper/Piper)
  └── ...

llama-swap (:8080)          Inference (Qwen3-Familie)
SQLite                      Gedächtnis (/srv/models/mission-control-memory.db)
mcp_memory.py               MCP-Server für Cline/OpenCode/Claude Code
```
