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# CasaDePrompt
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Dein privates Zuhause für gute Prompts. Ein Python-Prozess, eine SQLite-Datei, ein Container. Kein PostgreSQL, Redis oder externer Suchdienst. Dunkle, responsive Weboberfläche ohne CDN oder Build-Schritt.
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Eine optionale Sammlung mit sechs Beispielen liegt in `beispiel-prompts.json` und lässt sich über die Einstellungen importieren. Neue Installationen starten leer.
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## Was drin ist
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- Prompt-Bibliothek mit Kategorien, Tags, Favoriten, Papierkorb und Duplikaten.
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- Versionierung des vollständigen Prompts, Versionsvorschau und Wiederherstellung als neue Version. Gleichzeitige Änderungen werden erkannt.
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- Textsuche und Bedeutungssuche mit Embeddings. „Auto“ kombiniert beide; ähnliche Ergebnisse sind Vorschläge, keine garantierten Treffer.
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- OpenAI-kompatible API-Basis-URL, optionaler API-Key, Modellscan über `/models`, getrennte Chat- und Embedding-Modelle. Optional separater Embedding-Endpoint.
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- KI-Vorschläge für Kategorie, Tags und Kurzbeschreibung; vor dem Speichern manuell übernehmen.
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- Zweiter Modellaufruf prüft die Bedeutungstreue. Bei Abweichungen folgen höchstens eine Korrektur und eine erneute Prüfung (2–4 Aufrufe). Befunde und Fehler erscheinen am Entwurf; Modellprüfung ist keine Garantie. Manuelle Änderungen am Vorschlag setzen den Prüfstatus zurück.
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- KI-Überarbeitung als bearbeitbarer Vorschlag neben dem Original. Erst Übernehmen und Speichern ändert den Prompt.
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- Privater MCP-Server über Streamable HTTP, nur lesend: `search_prompts`, `get_prompt`, `list_categories`, `get_prompt_versions`.
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- JSON-Export und Import inklusive Versionen, ohne Modell-API-Keys.
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- Zugangsschlüssel für die Weboberfläche, separater MCP-Schlüssel. Keine Registrierung, keine öffentlichen Profile, keine Telemetrie.
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## Unraid: normaler Python-Alpine-Container
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### 1. Dateien auf dem NAS ablegen
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```text
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/mnt/user/appdata/CasaDePrompt/
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├── bootstrap/
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│ └── Startpunkt.sh
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└── data/ # wird dauerhaft gespeichert
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```
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`Startpunkt.sh` aus diesem Repository nach `bootstrap/` kopieren. Der Download erfolgt ausschließlich über HTTPS aus dem öffentlich lesbaren Repository. Keine SSH-Keys oder anderen Git-Zugangsdaten mounten oder kopieren.
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### 2. Unraid-Vorlage einspielen
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`unraid/CasaDePrompt.xml` nach
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```text
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/boot/config/plugins/dockerMan/templates-user/my-CasaDePrompt.xml
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```
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kopieren. In **Docker → Container hinzufügen → Vorlage** `CasaDePrompt` auswählen. Falls die Auswahl noch nicht aktualisiert ist, die Seite neu laden.
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Vorbelegt sind:
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| Einstellung | Wert |
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| Image | `python:3.13-alpine` |
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| Netzwerk | `bridge` (normales Unraid-Netz über Portfreigabe) |
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| Web-Port | Host `8765` → Container `8000` |
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| Repository | `https://git.casaderoll.de/michael/CasaDePrompt.git` |
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| Branch | `main` |
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| Startbefehl / Post Arguments | `/bin/sh /bootstrap/Startpunkt.sh` |
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| App-Benutzer | `99:100` |
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Beim Start installiert das Skript Git und Python-Pakete, lädt den gewählten Branch bzw. Tag und startet die Anwendung ohne root-Rechte. Dafür benötigt es Zugriff auf dein Git, Alpine-Paketserver und PyPI. Ein Neustart lädt den aktuellen Stand erneut. Bei Download-/Installationsfehlern stoppt es mit einer Meldung, statt eine halb installierte App zu starten. Für reproduzierbare Updates einen Release-Tag in `APP_REF` verwenden.
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### 3. Anmelden
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Öffnen: `http://UNRAID-IP:8765`
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Den automatisch erzeugten Zugangsschlüssel in der Unraid-Konsole auslesen:
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```sh
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docker exec CasaDePrompt cat /data/admin-token
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```
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In der Anmeldemaske eingeben. Der Browser erhält ein HttpOnly-Sitzungscookie (24 Stunden). Der Schlüssel wird nicht im Browser-LocalStorage gespeichert. Sitzungen enden auch bei einem Serverneustart.
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### 4. Modelle verbinden
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Unter **Einstellungen** beispielsweise `http://192.168.1.20:1234/v1` eintragen. Aus dem Container bedeutet `localhost` der Container selbst; für einen anderen Server dessen LAN-IP verwenden.
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Optional API-Key eingeben → **Modelle scannen** → Modell-ID auswählen. Alternativ direkt eintippen. Der Scan speichert zunächst die Verbindungsfelder. Leere Schlüssel-Felder behalten gespeicherte Keys; zum Löschen gibt es eine eigene Checkbox.
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- **Chatmodell:** für „Mit KI verfeinern“, verwendet `/chat/completions`.
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- **Embedding-Modell:** für Bedeutungssuche, verwendet `/embeddings`. Ein Chatmodell kann diese Aufgabe nicht automatisch ersetzen.
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Danach **Index ergänzen**. Neue/geänderte Prompts werden beim Speichern indexiert. Bei einem Fehler bleibt der Prompt gespeichert und die Oberfläche zeigt einen Hinweis. Nach Wechsel von Embedding-Modell oder URL sind alte Vektoren nicht mehr gültig. Wenn hinter derselben Modell-ID ein anderes Modell läuft, **Komplett neu aufbauen** wählen.
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Ohne Embeddings funktioniert die Textsuche. Es gibt keine versteckte Behauptung von Bedeutungssuche: Der verwendete Suchmodus und Fehler werden angezeigt. Die Embedding-Suche erfolgt im Python-Prozess, die Vektoren liegen in SQLite; gedacht für ein persönliches Archiv, nicht Millionen Dokumente.
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## MCP / OpenClaw
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**Einstellungen → MCP → Verbindungsdaten anzeigen** liefert URL und separaten Bearer-Token.
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```text
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Transport: Streamable HTTP
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URL: http://UNRAID-IP:8765/mcp/
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Header: Authorization: Bearer DEIN_MCP_TOKEN
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```
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Diese Angaben in einem MCP-fähigen Client bzw. dessen MCP-Bridge eintragen. Die konkrete OpenClaw-Konfiguration hängt von dessen installierter Version und MCP-Anbindung ab; das angezeigte JSON beschreibt die Verbindung und ist keine zugesicherte OpenClaw-Konfigurationsdatei.
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Beispielauftrag: „Suche in CasaDePrompt nach einem Prompt, um einem Kunden höflich abzusagen.“
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`search_prompts` akzeptiert `query`, `limit` und `mode` (`auto`, `text`, `semantic`). Ergebnisse enthalten Titel, vollständigen Prompt, Kategorie, Tags, Version und gegebenenfalls Ähnlichkeit sowie Suchhinweise. `get_prompt` kann gezielt eine frühere Version abrufen. Papierkorb-Inhalte werden nicht über MCP ausgegeben. MCP darf keine Prompts ändern und verwendet weder deinen Web-Zugangsschlüssel noch deinen Modell-API-Key.
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## Alternative: fest gebautes Image
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```sh
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docker compose up -d --build
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docker compose exec casadeprompt cat /data/admin-token
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```
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Das beiliegende Dockerfile nutzt ebenfalls `python:3.13-alpine`; der App-Code wird beim Build eingebaut. Es braucht beim Start keinen Git-Key und keine Paketdownloads. Daten liegen in einem Docker-Volume. Dieser Weg ist unabhängig vom gewünschten Unraid-Bootstrap nutzbar.
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## Lokal entwickeln
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Python 3.13 oder neuer:
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```sh
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python3 -m venv .venv
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. .venv/bin/activate
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pip install -r requirements.txt
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DATA_DIR=./data uvicorn atelier.app:create_app --factory --host 127.0.0.1 --port 8765
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```
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Tests:
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```sh
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pip install pytest
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python -m pytest tests -q
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```
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Der interne Python-Paketname `atelier` ist nur ein Implementierungsdetail.
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## Daten, Backup und Betrieb
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- `/data/atelier.sqlite3`: Prompts, Versionen und Vektoren.
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- `/data/settings.json`: Endpoint-Einstellungen und API-Keys. Nur serverseitig; in Exporten nicht enthalten.
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- `/data/admin-token`, `/data/mcp-token`: Zugangsschlüssel.
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- Gesamten Datenordner **bei gestopptem Container** sichern; bei laufender SQLite-WAL-Datenbank nicht nur die Hauptdatei kopieren. JSON-Export ist jederzeit für Prompts/Versionen nutzbar.
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- Import legt neue IDs an, erhält Versionen, löscht nichts. Danach Index ergänzen.
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- API-Keys sind durch Dateirechte geschützt, nicht separat verschlüsselt. Wer Host-/Root-Zugriff hat, kann sie lesen.
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- Für Zugriff außerhalb eines vertrauenswürdigen LANs HTTPS über einen Reverse Proxy nutzen. Bei HTTPS `COOKIE_SECURE=1` setzen. Keine CORS-Freigabe; Weboberfläche und API verwenden denselben Origin.
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- Ein uvicorn-Prozess; keine zusätzlichen Worker verwenden, da Sitzungen im Arbeitsspeicher liegen.
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- `GET /health` ist ein öffentlicher einfacher Healthcheck.
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- Schlüssel rotieren: Container stoppen, entsprechende Token-Datei löschen, starten. Bestehende Clients müssen den neuen Schlüssel erhalten. Alternativ `ADMIN_TOKEN`/`MCP_TOKEN` als Umgebungsvariablen setzen; dann gelten diese statt der Dateien.
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## Stand und Grenzen
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Erste eigenständige Version. Die KI-Überarbeitung ist absichtlich ein manueller Entwurf; ein grafischer Wort-für-Wort-Diff ist noch nicht enthalten. Versionsvorschau und Wiederherstellung sind vorhanden. Die Tests nutzen einen simulierten OpenAI-kompatiblen Modellserver; ein konkretes lokales Modell muss beim Einrichten noch geprüft werden. Docker/Unraid wird über die beiliegenden Dateien vorbereitet, ein echter Container-Test muss auf einer Maschine mit Docker erfolgen.
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