DecisionNode: CLI und MCP-Server für semantische Entscheidungsspeicherung

Was DecisionNode leistet
DecisionNode bietet persistente Entscheidungsspeicherung über KI-Tools hinweg durch einen CLI- und MCP-Server. Sie erfassen strukturierte Entscheidungen als JSON, diese werden als Vektoren eingebettet, und Ihre KI kann sie über MCP durchsuchen und abrufen. Alle Entscheidungen für ein Projekt (oder globale Entscheidungen) sind von jedem KI-Tool aus zugänglich, das Sie verwenden.
Hauptmerkmale
- Strukturiertes Entscheidungsformat: Jede Entscheidung ist JSON mit Geltungsbereich, Entscheidung, Begründung und Einschränkungen
- MCP-Integration: KI-Tools können über das Model Context Protocol auf Entscheidungen zugreifen
- Semantische Suche: Entscheidungen werden als Vektoren für semantischen Abruf eingebettet
- Tool-übergreifende Kompatibilität: Funktioniert mit Claude Code, Cursor, Windsurf, Antigravity oder jedem MCP-Client
- Rein lokal: Alle Daten bleiben auf Ihrem Rechner
- Kostenlos und Open Source: MIT-lizenziert
Beispiel für Entscheidungsstruktur
{
"id": "ui-001",
"scope": "UI",
"decision": "Use Tailwind CSS for all styling",
"status": "active",
"rationale": "Consistent design tokens, easy for AI to generate correct classes.",
"constraints": [
"No arbitrary values (e.g. w-[37px]) unless absolutely necessary"
]
}So funktioniert es
Die KI ruft search_decisions über MCP auf, wenn sie Kontext benötigt, anstatt RAG auszuführen und Ergebnisse in das Kontextfenster einzufügen. Dies bietet eine strukturiertere Alternative zu memory.md/claude.md-Dateien, wobei der Entwickler DecisionNode als nützliche Ergänzung zu bestehenden Gedächtnissystemen empfindet.
Zusätzliche Funktionen
Das Tool umfasst Agentenverhaltens-/Suchkonfiguration, Entscheidungsverlaufverfolgung, Konflikterkennung und weitere über MCP zugängliche Tools. Der Entwickler baute es hauptsächlich mit Claude Code, nachdem er mit Antigravity begann, und fand es besonders nützlich beim Wechsel zwischen verschiedenen KI-Tools bei gleichbleibenden Projektentscheidungen.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
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