Engram v1.0.0: Persistenter Speicher via Wissenetz für lokale LLMs

Was Engram leistet

Engram löst das Problem, dass LLMs zwischen Sitzungen alles vergessen, indem es persistente Erinnerung über einen Wissensgraphen bereitstellt. Im Gegensatz zu Vektordatenbanken, die nur ähnlichen Text finden, versteht Engram Beziehungen und kann darüber schlussfolgern.

Kernfunktionen

Wissensgraph mit typisierten Entitäten, Beziehungen und Eigenschaften
Hybride Suche, die BM25 + Vektorähnlichkeit mit Ollama/OpenAI-Einbettungen oder lokalem ONNX kombiniert
Konfidenzlebenszyklus, bei dem Fakten durch Bestätigung gestärkt, mit der Zeit geschwächt und bei Widerspruch korrigiert werden
Inferenzmaschine mit Vorwärts-/Rückwärtsverkettung, die neue Fakten aus Regeln ableitet
Integrierter MCP-Server, der sofort mit Claude Code, Cursor und Windsurf funktioniert
HTTP REST API mit 25+ Endpunkten auf Port 3030
Integrierte Web-UI zur Graphenerkundung, Suche und natürlichen Sprachabfragen
Peer-to-Peer-Mesh-Synchronisation zwischen Instanzen mit ed25519-Authentifizierung
CORS für jede Frontend-Integration aktiviert

Technische Details

Das gesamte System läuft als 8,3 MB große Binärdatei ohne externe Abhängigkeiten. Alle Daten befinden sich in einer einzigen .brain-Datei, die zum Sichern kopiert oder zum Migrieren verschoben werden kann. Keine Cloud, Docker, Python oder externe Datenbank erforderlich.

MCP-Integration

Die MCP-Konfiguration ist einfach:

{
  "mcpServers": {
    "engram": {
      "command": "engram",
      "args": ["mcp", "/path/to/knowledge.brain"]
    }
  }
}

Der MCP-Server stellt diese Tools bereit: engram_store, engram_relate, engram_query, engram_search, engram_prove und engram_explain.

Schnellstart-Befehle

engram create my.brain
engram store "PostgreSQL" my.brain
engram serve my.brain

Nach Ausführung von engram serve ist die Web-UI unter http://localhost:3030 verfügbar.

Verfügbarkeit

Engram ist kostenlos für persönliche, Forschungs- und Bildungszwecke, mit einer kommerziellen Lizenz erhältlich. Der Quellcode und Releases sind auf GitHub.

📖 Read the full source: r/LocalLLaMA