KnowHowToAI

Hierarchische Markdown-Wissensdatenbank mit MCP-Schnittstelle für KI-Agenten

Was bringt KnowHowToAI?

KI-Assistenten wie Claude, Cursor oder Antigravity sind extrem intelligent – kennen aber Ihre spezifischen Unternehmensprozesse, ERP-Sonderregeln oder Projektdokumentationen nicht. Bisher gab es nur zwei schlechte Wege: Entweder man stopft riesige Doku-Dateien manuell in den Prompt (teuer & unübersichtlich) oder setzt hochkomplexe Vektordatenbanken auf.

KnowHowToAI wählt den eleganten Mittelweg: Sie schreiben Ihre Dokumentation als einfache, übersichtliche Markdown-Dateien auf Ihrer Festplatte. Ein schlanker MCP-Server macht dieses Wissen für KI-Modelle gezielt durchsuchbar. Die KI liest nur genau den einen Absatz, den sie zur Beantwortung der aktuellen Frage benötigt!

Problem & Lösung im Entwickler-Alltag

❌ Der Schmerz ohne KnowHowToAI

Ganze Handbücher müssen manuell in den KI-Prompt kopiert werden.
Gefahr von Halluzinationen, weil die KI relevante Firmenregeln in großen Textmengen übersieht.
Hoher Token-Verbrauch und unnötige Kosten bei jeder einzelnen KI-Anfrage.
Schwere RAG-Systeme erfordern teure Zusatz-Infrastruktur.

✅ Der Gewinn mit KnowHowToAI

Einfache Pflege in Markdown: Doku in VS Code oder Obsidian schreiben (inkl. YAML-Frontmatter für title, tags & synonyms).
Synonym-Finder: Durch YAML-Synonyme findet die KI relevante Dokumente auch dann, wenn sie nach alternativen Begriffen (z. B. "Buchungssatz" statt "Sage100 Export") sucht.
Semantische MCP-Tools: Die KI navigiert im Dokumenten-Baum (list_children), sucht nach Begriffen (search_docs) und liest nur den exakten Abschnitt (get_doc).
Bis zu 90% Token-Ersparnis: Spart massiv Kontextbudget im Vergleich zu unstrukturierten Textwüsten.
Multi-Bibliothek & Sicherheit: Getrennte Wissensbereiche lassen sich in eigenen Datenbank-Tabellen isolieren; Marker-Files schützen vor ungewolltem Überschreiben.

Der smarte Agenten-Workflow: Doku von KI schreiben lassen

Niemand schreibt gerne hunderte Seiten Dokumentation von Hand. Der eigentliche Clou im Zusammenspiel mit anderen MCP-Tools wie SourceToAI und SqlToAi:

Explorative Recherche: Ein KI-Agent analysiert mit SqlToAi bestehende Datenbankschemata und mit SourceToAI die .NET-Codebase.
Iterativer Dialog: Der Agent stellt dem Entwickler oder Fachbereich gezielte Fragen, um Geschäftsregeln und Sonderfälle zu klären.
Automatische Generierung: Der Agent erstellt die fertig strukturierte Markdown-Dokumentation inklusive YAML-Frontmatter (Titel, Tags, Synonyme) vollautomatisch im Zielordner.
Import & Bereitstellung: Ein Klick auf KnowHowToAI import – und das neu gewonnene Firmenwissen steht sofort allen KI-Agenten im Team per MCP zur Verfügung!

In 3 Schritten starten

1. Schreiben Sie Ihre Dokumentation als Markdown-Dateien in einer einfachen Ordnerstruktur (oder lassen Sie diese vom KI-Agenten erstellen):

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title: Schnittstelle Sage100 Export
tags: [Sage100, SQL, Export]
synonyms: [Finanz-Export, Buchungssatz]
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# Dokumentation der Schnittstelle...

2. Synchronisieren Sie die Doku per CLI in den MS SQL Server Cache:

KnowHowToAI.Cli.exe import

3. Tragen Sie KnowHowToAI.Cli.exe server als MCP-Server in Claude Desktop oder Cursor ein. Ihre KI greift ab sofort direkt auf Firmenwissen zu!

Repository & Quellcode

KnowHowToAI ist Open Source (MIT-Lizenz) und steht auf GitHub zur Verfügung:

GitHub Repository: RalfHuesing/KnowHowToAI

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