Wissen, das bleibt

Wisse, was deine KI glaubt — und beweise es.

Merkraum gibt deiner KI ein auditierbares Langzeitgedächtnis. Belief Tracking mit Konfidenzwerten, automatische Widerspruchserkennung, prüfbarer Knowledge Graph. Dein Datenschutzbeauftragter kann lesen, was deine KI weiss. EU-gehostet, DSGVO-konform, bereit für den EU AI Act.

Zugang anfragen So funktioniert's

Das Problem: KI vergisst alles

Jede Session ein leeres Blatt. Dein AI-Agent verliert nach jedem Gespräch das gesamte Wissen — Zusammenhänge, Entscheidungen, Kontext. Die eingebauten Memory-Features der grossen Anbieter speichern flache Listen ohne Struktur. Und du baust das Wissen jedes Mal neu auf.

Ohne Merkraum

Flache Key-Value-Paare. Kein Zusammenhang zwischen Fakten. Kein Widerspruch erkannt. Kein Lernen über Zeit.

Mit Merkraum

Strukturierter Knowledge Graph. Beliefs mit Konfidenzwerten. Automatische Widerspruchserkennung. Konsolidierung im Schlaf.

Was Merkraum anders macht

🔍

Auditierbar & Prüfbar

Festes Schema mit 8 Node-Typen und 14 Beziehungstypen. Jede Wissensoperation geloggt. Dein Compliance-Team kann nachvollziehen, was deine KI weiss, wann sie es gelernt hat und warum sie ihre Meinung geändert hat.

🧠

Beliefs & Widersprüche

Nicht nur Speichern, sondern Epistemologie. Konfidenzwerte, Widerspruchsflags, Belief-Supersession. Deine KI überschreibt nicht still — sie begründet Veränderungen.

🇪🇺

EU-Souveränität

EU-gehostet (Frankfurt), DSGVO Art. 17 konform, kein CLOUD Act. Gebaut für Organisationen, bei denen Datenresidenz nicht verhandelbar ist. Bereit für den EU AI Act (2. August 2026).

🧩

Festes Schema

Keine offene Vokabular-Extraktion — das System kategorisiert automatisch in 5 Wissenstypen (Fakt, Zustand, Regel, Belief, Erinnerung). Qualität statt Datenmüll.

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Dreaming

Periodische Konsolidierung: Merkraum durchläuft gespeichertes Wissen, findet Muster, stärkt Verbindungen. Deine KI lernt auch dann, wenn du nicht arbeitest.

🔗

Offener Standard

MCP-Protokoll. Docker Compose. Kein Vendor Lock-in. Funktioniert mit Claude Desktop, Claude Code, Cursor und jedem MCP-kompatiblen Client.

🛡️

PII Gateway

Automatische Erkennung personenbezogener Daten (EN + DE) vor der Speicherung. Blockieren, warnen oder loggen — konfigurierbar pro Projekt. Kein Wettbewerber bietet das.

Managed Forgetting

Wissen hat eine Haltbarkeit. Automatische Ablaufzeiten, konfigurierbares TTL, Erneuerung wichtiger Knoten. Dein Gedächtnis bleibt aktuell statt zuzumüllen.

📊

Certainty Governance

Konfidenz verfällt über Zeit. Veraltete Beliefs landen automatisch in der Review-Queue. Deine KI weiss, was sie nicht mehr sicher weiss.


So funktioniert's — in 3 Schritten

1

Account erstellen

Registriere dich auf merkraum.de. Kein API-Key nötig, keine Infrastruktur, kein DevOps-Wissen.

2

MCP verbinden

Füge die MCP-Konfiguration in Claude Desktop oder claude.ai ein. Ein JSON-Block, fertig.

3

Wissen aufbauen

Deine KI hat sofort Zugriff auf 26 Knowledge-Tools: speichern, suchen, verknüpfen, Beliefs verwalten, Graph traversieren, PII scannen, Audit Trail prüfen. Je mehr du nutzt, desto besser wird dein Gedächtnis.

// MCP-Konfiguration — das ist alles
{
  "mcpServers": {
    "merkraum": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://mcp.merkraum.de/mcp"
    }
  }
}

Warum nicht einfach ChatGPT Memory?

ChatGPT / Claude Memory Mem0 Hindsight Merkraum
Strukturierter Graph (festes Schema) Nein — flache Liste Offenes Vokabular Nein — 4 Netzwerke Ja — 8 Typen, 14 Relationen
Beliefs & Konfidenz Nein Nein Ja (Opinion-Netzwerk) Ja
Widerspruchserkennung Nein Teilweise (LLM) Teilweise (Belief Evolution) Ja — typisiert (CONTRADICTS, SUPERSEDES)
Provenance Tracking Nein Nein Teilweise Ja — Zyklus, Quelle, Zeitstempel
Audit Trail Nein Nein Nein Ja — jede Operation geloggt
EU-Hosting / DSGVO US-Server US-Server US-Server Frankfurt (eu-central-1)
Dreaming / Konsolidierung Nein Nein Nein Ja
PII-Erkennung Nein Nein Nein Ja — EN + DE, 4 Modi
Managed Forgetting Nein Nein Nein Ja — TTL, Konfidenzverfall
Self-hosted Option Nein Nur Cloud Ja (MIT) Ja (Docker)
Vendor Lock-in Nur in ChatGPT / Claude API-gebunden MCP-Standard MCP-Standard — offen

Sicherheit & Datenschutz — von Tag 1

🇪🇺

EU-gehostet

AWS Frankfurt (eu-central-1). Deine Daten verlassen nie die EU.

🔒

Verschlüsselt

TLS überall. Verschlüsselung at rest. OAuth 2.0 + PKCE Authentifizierung.

📋

Audit Trail

Jede Operation geloggt: wer, was, wann. Nachvollziehbar für Datenschutzbeauftragte und Aufsichtsbehörden.

⚖️

EU AI Act Ready

Gebaut für regulierte Umgebungen. Festes Schema und Audit Trail unterstützen die Dokumentationspflichten des EU AI Act (ab 2. August 2026).

🛡️

Tenant-Isolation

Dein Wissen ist vollständig isoliert. Kein anderer Nutzer sieht deine Daten.

🗑️

Recht auf Löschung

DSGVO Art. 17: Vollständige Datenlöschung auf Knopfdruck. Kein Kleingedrucktes.

🌐

Offener Standard

MCP-Protokoll. Funktioniert mit Claude, und jedem MCP-kompatiblen Client. Kein Vendor Lock-in.


Integration — für Entwickler & Agenten

Merkraum ist ein offener Service. Dein Agent kann über zwei Wege auf sein Wissensgedächtnis zugreifen:

MCP Server

Direkte Integration mit Claude Desktop, Claude Code, Cursor und jedem MCP-kompatiblen Client. 26 Tools in 6 Kategorien: Retrieval, Writing, Beliefs, Audit, PII, Maintenance.

{ "mcpServers": { "merkraum": { "url": "https://mcp.merkraum.de/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer mk_pat_..." } } } }

REST API

Vollständige REST-Endpunkte für semantische Suche, Ingestion, Graph-Traversierung, Belief-Tracking und PII-Scanning. PAT-Authentifizierung.

# Capabilities entdecken curl https://mcp.merkraum.de/api/discover # Wissen suchen curl -H "Authorization: Bearer mk_pat_..." \ "https://mcp.merkraum.de/api/search?q=query"

Graph-Schema

8 Knotentypen: Person, Organization, Project, Concept, Regulation, Event, Belief, Artifact

14 Relationstypen: SUPPORTS, CONTRADICTS, SUPERSEDES, EXTENDS, REFERENCES, PART_OF und 8 weitere

5 Wissenstypen: Fact, State, Rule, Belief, Memory — automatisch klassifiziert bei Ingestion

Belief-System: Jede Proposition hat Konfidenz (0-1), Status (active/uncertain/contradicted/superseded), Provenance (Quelle, Zeitstempel), automatischen Konfidenzverfall

skill.md — maschinenlesbare Beschreibung  ·  Discovery-Endpunkt (JSON)


Die Geschichte dahinter

Merkraum entstand nicht aus einer Marktanalyse, sondern aus einem echten Problem: Ich baute einen autonomen KI-Agenten auf Basis von Stafford Beers Kybernetik — und er vergass alles. Jede Session ein Neuanfang. Also baute ich ihm ein Gedächtnis: erst Vektordatenbank, dann Knowledge Graph, dann Beliefs, dann Dreaming.

Nach über 2.000 autonomen Zyklen funktioniert dieses System. Es ist kein Prototyp — es läuft in Produktion, mit über 5.200 Wissensknoten, 1.590+ Beliefs und echten Widerspruchserkennungen. Merkraum macht diese Technologie für alle zugänglich.

„Der Zweck eines Systems ist das, was es tut — nicht das, was es zu tun behauptet.“

Stafford Beer

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