Deine KI beginnt jeden Chat bei null. Kaisho behebt das mit zwei Gedächtnisschichten: der lebenden — Aufgaben, Kunden und gebuchte Stunden, die deine KI über MCP liest — und der dauerhaften, einer Markdown-Wissensdatenbank, in der sich Erkenntnisse, Entscheidungen und Code-Schnipsel jeder Sitzung sammeln. Plane Cron-Agenten, die dich montags briefen, freitags den Rechnungsentwurf aus unverrechneten Stunden ziehen oder Gelerntes zurück in die KB schreiben. Andocken an Claude Code, Cursor und Claude Desktop. Klartext oder SQL. Local-first, immer deine.
Direkt aus Claude Code, Cursor oder Claude Desktop nutzen? Zur MCP-Einrichtung (in Companion & Pro enthalten)
Desktop-App installieren, KI darauf richten, sich erinnern lassen.
Desktop-App für macOS (Apple Silicon), Windows oder Linux von GitHub Releases laden. Oder per pip install kaisho && kai serve installieren. Aufgaben, Zeiten, Kunden, Notizen und KB liegen als Klartext auf deinem Rechner.
Den Kaisho-MCP-Server mit einer Zeile Konfiguration zu Claude Code, Cursor oder Claude Desktop hinzufügen. Deine KI kann jetzt Aufgaben lesen und schreiben, einen Kunden nachschlagen, Zeiten buchen, die KB abfragen und freigegebene Shell-Befehle ausführen — ohne den Editor zu verlassen.
Cron-KI-Agenten planen, die die mühsame Arbeit übernehmen: ein Montag-Morgen-Briefing zur letzten Woche, ein Rechnungsentwurf am Freitag, eine tägliche KB-Zusammenfassung. Sie laufen lokal auf deiner Hardware (Local) oder über unser gehostetes Token-Kontingent (Companion / Pro).
Kaisho ist das, was dein KI-Begleiter im Alltag braucht: belastbares Gedächtnis, geplante Läufe, MCP-native Integration mit dem Editor, den du sowieso nutzt — und ein echtes Aufgaben/Zeit/Kunden-Werkzeug darunter.
Aufgaben, Zeiteinträge, Kunden, Notizen und Wissensdatenbank — alles als Klartext, alles auf deinem Rechner, alles per MCP für deine KI abfragbar. Sessions in Claude Code oder Cursor verlieren das Kurzzeitgedächtnis nicht mehr.
Cron-KI-Jobs laufen nach deinem Zeitplan, mit dem Modell und API-Schlüssel deiner Wahl. Ein Montag-Morgen-Briefing zur letzten Woche. Ein Rechnungsentwurf am Freitag. Eine nächtliche KB-Zusammenfassung. Der Agent liest deine Kaisho-Daten, erledigt die Arbeit und hinterlässt ein Artefakt.
Erstklassiger MCP-Server. Einzeilige Einrichtung für Claude Code, Cursor und Claude Desktop. Premium-MCP-Integrationen auf Pro: Linear, GitHub Projects, Google Calendar, Slack — sodass deine KI in einer Kette Aufgaben aus Linear liest, per GitHub-MCP einen Pull-Request einreicht und die Zeit in Kaisho bucht.
Local läuft komplett auf deinem Rechner — kein Konto, keine Cloud, eigener API-Schlüssel. Companion und Pro ergänzen ein gehostetes Token-Kontingent und Geräte-Sync, aber die Quelle der Wahrheit bleibt dein Klartext-Verzeichnis.
Claude, GPT, Gemini, lokales Ollama, LM Studio, jeder OpenAI-kompatible Endpunkt. Local ist BYO-Key. Companion und Pro enthalten ein Kontingent eines Frontier-Modells — oder behalt deinen eigenen Schlüssel für sensible Arbeit.
Unter der KI-Schicht: Drag-and-Drop-Kanban, Start/Stopp-Timer, Verträge und Budgets pro Kunde, Vorschau offener Einträge plus CSV-Export für die Buchhaltung, Wochen- und Monats-Dashboards. Das Produktivitätswerkzeug ist das, woran sich die KI erinnern kann.
Jede Aktion füttert die nächste. Kaisho macht aus Zeiterfassung Kontext, aus Kontext Automatisierung und aus Automatisierung wieder Wissen — so schließt sich der Kreis, statt zu lecken.
Zeit buchen, Aufgabe schließen, Kundenbudget aktualisieren — aus dem CLI, dem Editor oder per Klartext-Anfrage an deine KI.
$ kai book 30m "RIDING BYTES" --tag dev
Frag den Advisor alles, was in echten Zahlen verankert ist. "Wer ist am nächsten am Budget?" zieht Stunden aus den Clocks. "Was ist aus Mai unverrechnet?" summiert pro Kunde.
advisor › wer ist am nächsten am budget? RIDING BYTES 147h / 200h · 73%
Cron-KI-Jobs erledigen die langweiligen Teile nach deinem Plan: Montag-Briefing der Vorwoche, Freitag-Rechnungsentwurf aus unverrechneten Stunden, nächtliches KB-Digest.
@cron freitag 17:00 rechnung aus unverrechneten ziehen
Der Advisor schreibt Erkenntnisse zurück in deine Wissensdatenbank: Kundenbesonderheiten, Deploy-Stolpersteine, Code-Muster. Die nächste Sitzung startet bereits gebrieft, nicht bei null.
+ kb/customers/RIDING-BYTES/billing.md
capture → track — the loop closes
OpenClaw und Hermes Agent von Nous Research haben das Muster autonomer Agenten geprägt: cron-geplante Jobs, persistente Skills, ein persönlicher Kontext, den das Modell bei jedem Lauf liest. Kaisho liefert dieselben Bausteine — geplante Agenten, ein SKILLS/-Verzeichnis, SOUL.md und USER.md Identitätsdateien, die zur Laufzeit injiziert werden — eingegrenzt auf deine Produktivitätsdomäne. Der Agent liest deine Aufgaben, bucht deine Zeit, entwirft deine Rechnung und schreibt zurück in deine KB. Er steuert nicht deinen Browser, führt keine Shell-Befehle aus, die du nicht freigegeben hast, und ruft keine APIs auf, die du nicht konfiguriert hast. Dieselbe Agentenschleife, kleinerer Wirkungsbereich.
Plane Prompts so, wie OpenClaw Systemjobs und Hermes natürlichsprachigen Cron plant. Montag-Briefing der Vorwoche, Freitag-Rechnungsentwurf aus unverrechneten Stunden, nächtliches KB-Digest, wöchentlicher Kundenpuls. Definiere sie in YAML, tausche das Modell mit einer Zeile.
@cron mo 08:30 brief letzte woche clocks + aufgaben
Jeder Skill ist eine Markdown-Datei im SKILLS/-Ordner deines Profils. Kaisho zieht die relevanten pro Lauf in den Kontext — so wie OpenClaws ClawHub Marketplace-Skills hinzufügt und Hermes neue auto-generiert. Du lieferst eigene oder leihst dir welche aus der Community.
SKILLS/budget-review.md SKILLS/import-github-tickets.md SKILLS/week-summary.md
Zwei Dateien pro Profil, die bei jedem Advisor- und Cron-Lauf geladen werden. SOUL.md setzt den Ton, USER.md die Fakten. Dasselbe Persistent-Context-Muster, das OpenClaw und Hermes nutzen — auditierbar als reines Markdown, das du selbst bearbeitest.
USER.md wer du bist SOUL.md wie der agent spricht SKILLS/* was er kann
OpenClaw-Alternative · Hermes Agent-Alternative · bewusst eingegrenzt
Aufgaben werden geschlossen. Clocks rollen weiter. Die Wissensdatenbank wächst. Erkenntnisse aus einer KI-Sitzung werden zum MCP-lesbaren Kontext für die nächste — einmal in einfachem Markdown geschrieben, per Pfad adressierbar, von deiner KI über denselben MCP-Server durchsuchbar, den sie für alles andere nutzt.
KAISHO
kb/auth/jwt-rotation-gotcha.md
Warum unser Token-Refresh stillschweigend fehlschlägt, wenn die Clock-Skew > 30s ist — und der Einzeilen-Fix.
kb/customers/RIDING-BYTES/billing-quirks.md
USt-Befreiungsregeln pro Projekttyp, bevorzugtes Rechnungsformat des Steuerberaters, wer monatlich ins CC gehört.
kb/ops/cron-scheduling-notes.md
Warum APScheduler an Sommer-/Winterzeit-Grenzen fehlzündet und der Zeitzonen-Stolperstein, der uns im März erwischt hat.
kb/kaisho/release-checklist.md
Vier Versionsdateien bumpen, CHANGELOG regenerieren, taggen, pushen, Draft auf published umlegen.
Alle Einträge sind reines Markdown. Deine KI liest sie, schreibt in sie hinein und stellt dir nie dieselbe Frage zweimal.
Die Web-Oberfläche ist optional. Jede Funktion in Kaisho ist ein kai-Unterbefehl — und jeder kai-Unterbefehl ist gleichzeitig ein MCP-Tool. Timer starten, die KB abfragen, Zeit buchen, einen Agenten laufen lassen — aus der Shell, dem Editor oder deiner KI-Session. Gleiche Oberfläche, drei Eintrittspunkte.
kaisho-mode ist ein optionales Emacs-Paket, das deinen Timer in der Mode-Line anzeigt und dir ermöglicht, Timer zu starten, stoppen und fortzusetzen, ohne das Fenster zu wechseln. Es verbindet sich per WebSocket mit dem laufenden Kaisho-Backend — so erscheinen in der Web-UI gestartete Timer sofort in Emacs und umgekehrt.
Funktioniert mit jedem Backend. Kein Org-mode erforderlich. Alle Operationen laufen über die kai-CLI und REST-API.
Setzt den letzten Timer beim nächsten Umschalten fort.
Verbindet sich automatisch neu, wenn das Backend neustartet.
Kaisho ist backend-agnostisch. Halte alles in menschenlesbarem Klartext, den du versionieren kannst, in portablem JSON oder in einer SQL-Datenbank für gleichzeitigen Zugriff auf Team-Ebene. Web-Oberfläche, CLI, MCP-Server und mobile App funktionieren über alle hinweg identisch.
Org-mode- oder Markdown-Dateien auf deiner Festplatte. Einsehbar, diff-bar, Git-freundlich.
Ein strukturierter Dokumentensatz. Einfach zu sichern, zu skripten und zu integrieren.
SQLite oder Postgres für gleichzeitigen Zugriff und Skalierung. Gebaut für Teams und professionelle Deployments.
Die Klartext-Backends sind durchgängig menschenlesbar:
Durch die Desktop- und Mobilansichten scrollen. Zum Vergrößern auf einen Screenshot klicken.
Die mobile PWA zeigt dieselben Daten, mit denen dein Editor spricht: Aufgaben, Zeiten, Kunden, Dashboards. Unterwegs mit dem Berater chatten — gleiches Modell, gleiches Gedächtnis, gleicher MCP-Kontext wie am Laptop. In Companion und Pro enthalten.
Erstklassiges MCP für Claude Code, Cursor und Claude Desktop. Jedes OpenAI-kompatible Modell im Hintergrund. Offene Speicherung — Klartext, JSON oder SQL —, die du in alles Weitere pipen kannst. Kein Lock-in, auf keiner Seite.
Wenn Kaisho läuft, erreicht jeder MCP-kompatible Client deine Aufgaben, Zeiten, Kunden und KB an einem lokalen HTTP-Endpunkt. Das Token bleibt auf deinem Rechner; nichts verlässt ihn.
claude mcp add --transport http kaisho \
http://localhost:8765/mcp/ \
--header "Authorization: Bearer <your-token>"„In Kaisho öffnen" benötigt die Desktop-App (v2.3.1 oder neuer). Wenn beim Klick nichts passiert, installiere Kaisho zuerst und komm dann zurück.
Local ist der Open-Source-Desktop. Companion und Pro ergänzen eine gehostete Gedächtnisschicht, geplante KI-Läufe und MCP-Integrationen mit dem Editor deiner Wahl.
Kaisho im Team einführen? Sprich mit uns über Multi-Seat-Pläne und eine gemeinsame Wissensdatenbank.
Keine Kreditkarte für Local. Companion und Pro sind privat-karten-tauglich — keine Freigabe nötig.
add_task, book_time, list_customers, search_knowledge und so weiter. Eine Zeile in deine Claude-Code- oder Cursor-Konfiguration genügt, damit die KI deine Kaisho-Daten lesen und schreiben kann — ohne Copy-Paste.Kaisho ist MIT-lizenziert. Desktop-App, MCP-Server und Sync-Schicht komplett auf eigener Hardware betreiben — oder das gehostete Token-Kontingent bezahlen und das Setup überspringen. So oder so: Quellcode auf GitHub, Daten gehören dir, Architektur funktioniert ohne uns.
In den japanischen Kampfkünsten bedeutet kaisho (開手) „offene Hand“ — die Position der Bereitschaft. Das Zeichen ist eine offene Klammer mit drei Linien: die Klammer ist die Handfläche, die Linien sind das, was du trägst — Aufgaben, Stunden, Ideen.
Die Klammer ist nicht geschlossen. Sie nimmt neue Einträge auf, hält fest, was zählt, und wächst, wenn du es brauchst. Struktur ohne Starrheit.