Lokales Verhaltensüberwachungssystem mit MCP-Pipeline und Claude Code

Ein Entwickler hat ein dauerhaftes lokales Verhaltensüberwachungssystem implementiert, das die Computernutzung verfolgt und Daten über einen benutzerdefinierten MCP-Server (Model Context Protocol) an Claude Code weiterleitet. Das System namens BRAIN sammelt Daten zu App-Wechseln, Dateioperationen und Entwicklungssitzungen vollständig lokal ohne Cloud-Abhängigkeiten.

Systemarchitektur und Komponenten

Der Stack besteht aus:

• Python für die Kernimplementierung
• Benutzerdefiniertem MCP-Server für die Datenweiterleitung
• Claude Code als primäre KI-Schnittstelle
• Lokalem Chatbot mit Haiku-Technologie (als BBC bezeichnet)
• CSV-Datenlake für die Speicherung
• Alle Komponenten laufen zu 100 % lokal ohne Cloud-Nutzung

Wichtige Funktionen und Testergebnisse

Während des vierten Tages realer Tests zeigte das System Widerstandsfähigkeit, als Tokens abgelaufen waren und der MCP offline ging. Die Pipeline sammelte weiterhin still im Hintergrund Daten. Als Claude die Verbindung wiederherstellte, führte es ein Startprotokoll aus, das:

• 3 Tage Zusammenfassungen aus der Offline-Periode abrief
• Das Ereignis-Postfach las
• BBC-Chatprotokolle (Haiku-betriebener Chatbot) abglich
• Den vollständigen Kontext in unter 60 Sekunden wiederherstellte

Das System eliminiert manuelle Nachholprozesse und „Was habe ich verpasst?“-Szenarien durch kontinuierliches Kontextbewusstsein. Das Claude Code-Terminal läuft auf Portugiesisch als Teil des Workflow-Navigationssetups des Entwicklers.

Philosophischer Ansatz

Der Entwickler betont, dass die KI das Verhalten beobachtet, ohne es zu bewerten, und ein Konzept beibehält, bei dem „der Mensch immer die Bereitstellung besitzt, nicht die Maschine“. Die Architektur und der KI-Bericht werden als Fabel auf GitHub geteilt, mit täglichen Updates zur fortlaufenden Geschichte.