brain-template/brain-engine

name, type, context_tier

name	type	context_tier
brain-engine	reference	cold

brain-engine — Moteur local

Le cerveau du brain. Recherche semantique, API locale, embeddings, BSI.

---

Demarrage rapide

bash brain-engine/start.sh

Ca fait tout : installe les deps Python, cree brain.db, indexe le corpus si Ollama est present, et lance le serveur sur le port 7700.

---

Prerequis

• Python 3.10+ — sudo apt install python3 python3-pip python3-venv
• Ollama (optionnel mais recommande) — curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
  • Modele embedding : ollama pull nomic-embed-text
  • Sans Ollama : le serveur tourne mais la recherche semantique n'est pas disponible

---

Architecture

brain-engine/
  start.sh          <- script de demarrage standalone
  server.py         <- API HTTP (FastAPI, port 7700)
  mcp_server.py     <- MCP server (FastMCP, port 7701)
  embed.py          <- pipeline embeddings (Ollama + nomic-embed-text)
  search.py         <- recherche cosine similarity + filtre scope
  rag.py            <- couche RAG (boot queries + ad-hoc)
  schema.sql        <- tables SQLite (claims, signals, embeddings, sessions)
  migrate.py        <- migration brain.db
  distill.py        <- distillation session memory (featured+)
  requirements.txt  <- dependances Python

---

Endpoints principaux

• GET /health — statut du serveur
• GET /search?q= — recherche semantique dans le brain
• GET /agents — liste des agents disponibles
• GET /boot — contexte initial pour une session
• GET /workflows — claims BSI ouverts
• GET /tier — tier actif

---

Mode standalone

Sans token configure, le serveur donne acces total en localhost. C'est le mode par defaut quand tu forkes le brain.

Sans cle API (brain_api_key: null), le tier est free — toutes les fonctionnalites fondamentales sont disponibles.

---

Connexion Claude Code (MCP)

# Lancer le MCP server
python3 brain-engine/mcp_server.py

# Ajouter dans Claude Code
claude mcp add brain --transport http http://localhost:7701/mcp/