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KognitiveKompanion

KognitiveKompanion

ローカル
github.com/MagicUnicornIncAI・エージェント084 週間前に更新

KognitiveKompanion について

KognitiveKompanionは、KDEやその他のデスクトップ環境向けのAIインターフェースです。複数のモデルバックエンドを使い分け、会話を管理したいユーザー向けで、画面・音声入力とRAGの切り替え機能を備えています。

主な機能

  1. 01OpenAI、Ollama、AMD Ryzen AIに対応
  2. 02会話の保存、読み込み、エクスポート
  3. 03画面キャプチャと音声入力
  4. 04RAGの切り替え
  5. 05KDEテーマ、システムトレイ、フローティングウィンドウ

活用シーン

  1. 01デスクトップ画面でAIバックエンドを切り替える
  2. 02AIとの会話履歴を保存、整理する
  3. 03会話に画面や音声のコンテキストを加える
  4. 04RAG機能を使って対話する

MCP 対応

プロジェクトにはMCPクライアントのコンポーネントがありますが、MCPサーバーへの接続や管理方法はREADMEに記載されていません。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

KognitiveKompanion

KDE やその他のデスクトップ環境向けの、モダンで汎用性の高い AI インターフェースです。OpenAI、Ollama、AMD Ryzen AI のハードウェアアクセラレーションなど、さまざまな AI バックエンドとシームレスに連携できるよう設計されています。

特長

  • マルチバックエンド対応:
    • OpenAI API との統合(GPT-4o、GPT-3.5-Turbo など)
    • ローカルモデル向けの Ollama バックエンド
    • AMD Ryzen AI のハードウェアアクセラレーション
  • 高度な UI:
    • 見やすいインターフェースを実現する折りたたみ可能なセクション
    • チャット履歴を管理する会話サイドバー
    • KDE テーマとの統合によるモダンなスタイル
    • システムトレイアイコンとフローティングウィンドウのオプション
  • コンテキスト機能:
    • 視覚的なコンテキストに対応する画面キャプチャ機能
    • 音声入力への対応
    • RAG(検索拡張生成)の切り替え
  • 会話管理:
    • 会話の保存と読み込み
    • チャット履歴のエクスポート

必要条件

  • Python 3.8 以降(Python 3.12 を推奨)
  • PyQt5
  • KDE Plasma 5 デスクトップ(任意。他のデスクトップでも動作します)
  • 次のいずれかのバックエンド:
    • OpenAI API キー
    • ローカルで稼働する Ollama
    • AMD Ryzen AI 対応ハードウェア(任意)

インストール

  1. リポジトリをクローンします:
git clone https://github.com/MagicUnicornInc/KognitiveKompanion.git
cd KognitiveKompanion
  1. 依存関係をインストールします:
pip install -r requirements.txt
  1. 使用するバックエンドを選んでアプリケーションを実行します:
# OpenAI backend
./run_openai_gui.sh

# Ollama backend
./run_kde_ai_interface.py

# AMD Ryzen AI (if supported hardware is available)
./run_ryzen_ai_model.py

設定

各バックエンドの詳細なセットアップについては、MULTI_BACKEND_GUIDE.md を参照してください。

AMD Ryzen AI 固有のセットアップについては、README_RYZEN_AI_SETUP.md を参照してください。

プロジェクト構成

├── app_root/             # Core application code
│   ├── ui/               # UI components and widgets
│   ├── mcp/              # Model Control Protocol client
│   ├── config/           # Configuration management
│   ├── rag/              # Retrieval-Augmented Generation
│   ├── system/           # System integration and optimization
│   └── utils/            # Utility functions
├── amd-ryzen-ai/         # AMD Ryzen AI integration
├── quark-integration/    # Quantization toolkit integration
└── MCP-INTEGRATION-GUIDE.md  # MCP server documentation

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下でライセンスされています。詳細は LICENSE ファイルを参照してください。

プロジェクトの状況

現在の開発状況とロードマップについては、PROJECT_STATUS.md を参照してください。

コントリビューション

コントリビューションを歓迎します。お気軽にプルリクエストを送信してください。

謝辞

  • KDE コミュニティ
  • OpenAI および Ollama プロジェクト
  • Ryzen AI のサポートを提供してくれた AMD
  • PyQt/Qt の開発者

コメント

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。