💡 Ideen-Management

string

global_id: maqsa:config:multiagent:v1 content_hash: 1463e4e1b17c6554a48565fbee43cb235534118ce430b9dd32b6f12e99023bd6 MCP (Model Context Protocol) Resource Payload: ```json { "mcp": { "version": "1", "type": "resource", "resource": { "uri": "maqsa://config/maqsa-multiagent/v1", "mimeType": "text/yaml", "text": "version: 1\nproject: maqsa-multiagent\n\nserver:\n base_url: http://192.168.0.15\n embedding_service:\n base_url: http://192.168.0.26:8080\n endpoint: /embedding\n request_field: content\n response_field: embedding\n memory_api:\n create: /api/memory\n get: /api/memory/{memory_id}\n search: /api/memory/search\n connect: /api/memory/connect\n\nroles:\n planner:\n capabilities: [create_plans, decompose_tasks]\n doer:\n capabilities: [implement_changes, propose_diffs]\n convention_keeper:\n capabilities: [validate_conventions, suggest_naming]\n guardian:\n capabilities: [validate_rules, block_on_violation]\n verifier:\n capabilities: [run_tests, report_metrics]\n governance:\n capabilities: [orchestrate, merge_gate]\n\ncommunication:\n internal_transport: message_bus\n external_gateway: http\n correlation_id_header: X-MAQSA-Correlation-Id\n\nstorage:\n semantic_store: qdrant\n graph_store: neo4j\n deduplication:\n id_field: global_id\n hash_field: content_hash\n upsert_policy:\n - if_id_missing: create\n - if_hash_equal: skip\n - if_hash_diff: create_new_version_and_connect_supersedes\n qdrant:\n collection: maqsa_memory\n neo4j:\n label: MaqsaArtifact\n\naudit:\n persist_events: true\n neo4j_relationships:\n supersedes: supersedes\n related_to: related_to\n blocks: blocks\n approves: approves\n" } }, "meta": { "global_id": "maqsa:config:multiagent:v1", "content_hash": "1463e4e1b17c6554a48565fbee43cb235534118ce430b9dd32b6f12e99023bd6", "source": "chat-2025-12-12", "path": "/home/pro/dev/Agents-Aufgabe-Vorlage-Template/templates/maqsa-multiagent-config.yml" } } ```

https://github.com/MiguelTVMS/tplink-omada-mcp.git https://github.com/MariaDB/mcp https://github.com/MariaDB/mcp/blob/main/README.md https://github.com/MariaDB/mcp.git

$ROMPT

Test Idee qdrant TAG:TTM

global_id: maqsa:template:multiagent:v1 content_hash: 407870fd06d78f4d74e950c2b34596c1444b40d51a675315fb7c387fc8edf2d1 MCP (Model Context Protocol) Resource Payload: ```json { "mcp": { "version": "1", "type": "resource", "resource": { "uri": "maqsa://template/maqsa-multiagent/v1", "mimeType": "text/markdown", "text": "# MAQSA Multi‑Agent Template (Docker + Rollen)\n\n**Zweck**: Standardisierte Vorlage für Multi‑Agent‑Entwicklung nach MAQSA/MAQSA‑Core mit klaren Rollen, Contracts und inkrementeller Wissenspersistenz.\n\n## Memory-Format (Model Context Protocol)\n\nDamit Einträge agentenübergreifend eindeutig und maschinenlesbar bleiben, wird Inhalt als MCP‑konformer „Resource“-Payload abgelegt (z. B. als JSON im jeweiligen Datenspeicher).\n\nMinimaler MCP‑Resource‑Wrapper (Beispiel):\n\n```json\n{\n \"mcp\": {\n \"version\": \"1\",\n \"type\": \"resource\",\n \"resource\": {\n \"uri\": \"maqsa://config/maqsa-multiagent/v1\",\n \"mimeType\": \"text/yaml\",\n \"text\": \"<YAML content here>\"\n }\n }\n}\n```\n\nPflicht-Metadaten (für Dedupe/Updates):\n\n- `global_id` (stabil, systemübergreifend)\n- `content_hash` (Hash über normalisierten Inhalt)\n\n## Komponenten\n\n- **Basis‑Container**: gemeinsames Agent‑Image mit Mindestanforderungen (Python‑Runtime, git/curl, nicht‑root Nutzer).\n- **Rollen‑Services**: je ein Container für `planner`, `doer`, `convention_keeper`, `guardian`, `verifier`, `governance`.\n- **Orchestrierung**: Compose‑Stack startet alle Rollen parallel; Governance sammelt Ergebnisse.\n- **Wissenslayer**: \n - Memory‑API (Template Management Server) als Gateway. \n - Qdrant für semantische Suche/RAG. \n - Neo4j für Audit‑/Beziehungsgraph.\n\n## Schema-Gruppen (Überblick)\n\n### 1. Agenten-Definitionsschemas\n\n| Name | Zweck | MAQSA-Verwendung |\n|------|------|------------------|\n| FIPA Agent Schema | Standard der Foundation for Intelligent Physical Agents – definiert ACL, Rollen, Interaktionsprotokolle | Grundlage für `arbeitsweise` und Nachrichtenaustausch zwischen Agenten |\n| SOAR / BDI-Modelle | Belief-Desire-Intention – kognitive Architekturen für zielorientiertes Handeln | Inspirationsquelle für `selbstlernende Logik` und Entscheidungsregeln |\n| MAQSA Core Template | Praxisorientiertes Agenten-Metamodell | Zentrales Registrierungsschema in MongoDB |\n\n### 2. Metadaten- und Konfigurationsschemas\n\n| Name | Zweck | MAQSA-Verwendung |\n|------|------|------------------|\n| OpenAPI 3.1 Component Schema | Standardisiert API-Objekte (inkl. `x-`-Erweiterungen) | Für MCP-Proxy-APIs und Agenten-Schnittstellen |\n| JSON Schema (Draft 2020-12) | Validierung strukturierter Daten | Für alle versionierten JSON-Metadaten |\n| YAML Workflow Schema | Strukturierte Abbildung von Projektablauf | Steuerung des MAQSA-Lebenszyklus (`TODO → DONE`) |\n\n### 3. Historisierungs- und Audit-Schemas\n\n| Name | Zweck | MAQSA-Verwendung |\n|------|------|------------------|\n| SQLite Änderungslog Schema | Lokales, zeitgestempeltes Protokoll jeder Code-/Datenänderung | Pflicht vor jeder Modifikation durch Doer-Agenten |\n| Event Sourcing Schema | Speicherung aller Zustandsänderungen als sequenzielle Events | Grundlage für Rekonstruktion und Audit |\n\n### 4. Graph- und Beziehungsschemas\n\n| Name | Zweck | MAQSA-Verwendung |\n|------|------|------------------|\n| Property Graph Schema (Neo4j-style) | Knoten + gerichtete Beziehungen mit Labels | Graph-Visualisierung von Abhängigkeiten und Validierungspfaden |\n| ProvONE / W3C PROV | Standard zur Provenienz | Audit-fähige Dokumentation: Wer hat was wann verändert? |\n\n### 5. Sicherheits- und Zugriffsschemas\n\n| Name | Zweck | MAQSA-Verwendung |\n|------|------|------------------|\n| RBAC / ABAC Policy Schema | Rollen- oder attributbasierte Zugriffskontrolle | Mapping von Befugnissen/Verboten auf Systeme |\n| MCP-Proxy-Zugriffsschema | Erlaubte Pfade/Methoden/Header für Proxy-Zugriff | Zentrale Sicherheitsschicht statt SSH |\n\n## Workflow (kurz)\n\n1. **Planner** erzeugt `plan.yml`. \n2. **Doer** implementiert gemäß Plan, liefert `proposal.diff`. \n3. **Convention‑Keeper** prüft Konventionen. \n4. **Guardian** validiert Regeln/Policy, kann blockieren. \n5. **Verifier** führt Tests aus, liefert Metriken. \n6. **Governance** entscheidet nur bei 100 % Zustimmung.\n\n## Dedupe/Update\n\n- Jede Einheit erhält `global_id` + `content_hash`. \n- Gleiches Hash ⇒ keine Übertragung. \n- Geändertes Hash ⇒ neue Version + Neo4j‑Kante `supersedes`.\n" } }, "meta": { "global_id": "maqsa:template:multiagent:v1", "content_hash": "407870fd06d78f4d74e950c2b34596c1444b40d51a675315fb7c387fc8edf2d1", "source": "chat-2025-12-12", "path": "/home/pro/dev/Agents-Aufgabe-Vorlage-Template/templates/maqsa-multiagent-template.md" } } ```

Installation von Qdrant als dedizierte Vector Database für das LLM Memory System. Verwendet Community Script für automatische Proxmox LXC Installation. Qdrant wird für semantische Suche über PDFs, Projektdaten, Maschinendaten und Kundendokumentation eingesetzt. Integration mit bestehendem Apache Tika (117), n8n (127), LiteLLM (151) und Neo4j (121). Geplante IP: 192.168.0.37, VMID: 137. Command: bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/community-scripts/ProxmoxVE/main/ct/qdrant.sh)"

Jede Aufgabe vor Beginn schon aufteilen und dessen erfolgreiche Teile als Wissen an den nächsten schritt geben

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