43 MCP-Tools · Rust · $0,00/Anfrage

Dein KI-Agent hat Amnesie.
m1nd erinnert sich.

Jedes Tool findet, was existiert. m1nd findet, was fehlt.

Jede Sitzung liest dein Agent die gesamte Codebase erneut — verbrennt $0,05–$0,50 pro Suchzyklus an LLM-Tokens und vergisst alles bis zur naechsten Sitzung. m1nd ersetzt diesen Kreislauf durch einen persistenten Code-Graphen, der aus Nutzung lernt, strukturelle Luecken erkennt, die kein grep je finden koennte, und in 31ms fuer $0,00 antwortet. Lokale Rust-Binary. Keine API-Keys. Kein Zaehler tickt.

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9,767 nodes · 26,557 edges · 335 files

Das Problem

KI-Agenten sind starke Denker.
Furchtbare Navigatoren.

Jedes Mal, wenn ein Agent Kontext braucht, feuert er LLM-Aufrufe zum Suchen, Lesen und Raten. Bei einer 10.000-Dateien-Codebase sind das Hunderte Dollar pro Woche — und er uebersieht trotzdem, was nicht da ist.

"Was beeinflusst diese Aenderung?"

Der Blast-Radius ist ohne strukturelle Analyse unsichtbar.

m1nd.impact

"Was uebersehe ich?"

Strukturelle Luecken sind durch Stichwortsuche nicht auffindbar.

m1nd.missing

"Was aendert sich noch?"

Co-Change-Muster erfordern historischen Kontext.

m1nd.predict

"Wie haengen diese zusammen?"

Abhaengigkeitsketten erstrecken sich ueber Dateien, Module und Abstraktionsebenen.

m1nd.why

Ansatz	Was es tut	Warum es scheitert
Volltextsuche	Findet Token-Treffer	Findet, was du gesagt hast, nicht was du meintest
RAG	Embeddet Chunks, Top-K	Jeder Abruf ist amnesisch. Keine Beziehungen.
Statische Analyse	AST, Call-Graphen	Eingefrorener Snapshot. Kann kein "Was waere wenn?" beantworten. Kann nicht lernen.
Wissensgraphen	Triple-Stores	Manuelle Pflege. Gibt nur zurueck, was explizit kodiert wurde.

Was m1nd anders macht

Sechs Faehigkeiten, die kein anderes Tool hat.

Keine inkrementellen Verbesserungen. Strukturelle Unterschiede.

Der Graph lernt

Hebbian Plasticity

Wenn Ergebnisse korrekt sind, verstaerken sich Pfade. Wenn falsch, schwaecken sie sich ab. Jede Anfrage macht die naechste praeziser. Der Graph passt sich deiner Codebase an, nicht umgekehrt.

Der Graph unterdrueckt Rauschen

XLR Differential Processing

Entlehnt aus der Audiotechnik. Zwei Signale auf demselben Pfad -- die Differenz enthuellt die Wahrheit. Falsch-positive Kanten werden eliminiert, bevor sie Ergebnisse verschmutzen.

Der Graph erinnert sich

Trail-System

Ermittlungszustand ueber Sitzungen hinweg speichern, fortsetzen und zusammenfuehren. Ein Agent setzt exakt dort an, wo ein anderer aufgehoert hat. Kein erneutes Entdecken. Kein verlorener Kontext.

Der Graph testet Behauptungen

Hypothesen-Engine

25.015 Pfade in 58ms exploriert. Bayesian-Konfidenz-Scoring. Der Graph ruft nicht nur ab -- er bewertet, ob eine strukturelle Behauptung plausibel ist.

Der Graph simuliert Alternativen

Kontrafaktuale Engine

4.189 betroffene Knoten in 3ms analysiert. Ein Modul virtuell entfernen, sehen was bricht, Kaskadenriefe messen -- bevor eine einzige Codezeile angefasst wird.

Der Graph laesst dich navigieren

Perspective System

Zustandsbasierte Exploration mit Historie, Verzweigung und Undo. Eine Perspektive betreten, Routen folgen, Untersuchung aufteilen, Pfade vergleichen. 12 Tools. Wie ein Chirurg in deiner Codebase.

Funktionsweise

Der Kernzyklus

m1nd durchsucht deine Daten nicht -- es aktiviert sie. Frag nach einem Konzept, und der Graph leuchtet auf.

Klicke auf den Graphen, um Spreading Activation in Aktion zu sehen

Ingest

Property-Graph aus Quelldaten bauen. Code, JSON, jede Domaene.

Activate

Spreading Activation ueber 4 Dimensionen mit XLR-Rauschunterdrueckung.

Learn

Hebbian Plasticity: Korrekte Ergebnisse verstaerken Verbindungen, falsche schwaecchen sie.

Persist

Graph + Plastizitaetszustand auf Disk gespeichert. Naechste Sitzung beginnt, wo diese aufgehoert hat.

Vier Aktivierungsdimensionen

Strukturell

Graph-Topologie: Kanten, PageRank, Community-Struktur. Wie Dinge verdrahtet sind.

Semantisch

Label-Aehnlichkeit: Char-N-Gramme, Ko-Okkurrenz (PPMI), Synonym-Expansion.

Temporal

Zeitdynamik: Aktualitaets-Decay, Aenderungsgeschwindigkeit, Co-Change-Historie.

Kausal

Abhaengigkeitsfluss: Gerichtete Kausalitaet entlang Import-, Aufruf- und Enthaelt-Kanten.

Der Paradigmenwechsel

Jedes Such-Tool wurde fuer Menschen gebaut.
m1nd wurde fuer Agenten gebaut.

2026 ist das Jahr des KI-Slop — Agenten, die sich mit Brute-Force durch Codebases schlagen, mit grep-Schleifen, Tokens verbrennend wie Zunder. grep, ripgrep, tree-sitter: brillante Werkzeuge. Fuer Menschen, die Terminals lesen. Aber ein KI-Agent will keine 200 Zeilen Output linear interpretieren. Er will einen Graphen mit Gewichten, Dimensionen und einer direkten Antwort: "was relevant ist und was fehlt" — bereit zur Entscheidung, nicht zum Parsen.

Das Ende des Context-Window-Theaters. Schluss damit, Suchergebnisse an ein LLM zu fuettern, damit es erneut suchen kann.

Der Slop-Zyklus

1. Agent ruft grep auf → 200 Zeilen Rauschen
2. Fuettert gesamten Output ans LLM → verbrennt Tokens beim Text-Parsen
3. LLM entscheidet, erneut zu greppen → 3–5 Mal wiederholen
4. Handelt schliesslich auf unvollstaendigem Bild

$0,30–$0,50 verbrannt pro Suche. 10 Sekunden verloren. Strukturelle blinde Flecken bleiben.

Praezisionschirurgie

1. Agent ruft m1nd.activate auf
2. Erhaelt gewichteten Subgraphen mit Konfidenz-Scores
3. Sieht strukturelle Luecken, die keine Textsuche finden kann
4. Handelt sofort mit vollstaendigem Bild

1 Aufruf. 31ms. $0,00. Null Tokens. Vollstaendiges strukturelles Verstaendnis.

m1nd gibt keinen Text aus, den ein LLM erneut interpretieren muss. Es liefert strukturierte Entscheidungen — gewichtete Knoten, Konfidenz-Scores, dimensionale Rankings, strukturelle Luecken. Das Format, das ein Agent tatsaechlich zum Handeln braucht, nicht mehr Slop zum Kauen.

Warum $0,00 echt ist — kein Marketing

Wenn ein KI-Agent deinen Code mit einem LLM durchsucht, sendet er deinen Code an eine Cloud-API, zahlt pro Token (Input + Output), wartet auf die Antwort und wiederholt das oft 3–5 Mal. Jeder Zyklus kostet $0,05–$0,50.

m1nd verwendet null LLM-Aufrufe. Deine Codebase lebt als gewichteter Graph im lokalen RAM. Anfragen sind reine Mathematik — Spreading Activation, Graph-Traversierung, lineare Algebra — ausgefuehrt durch eine Rust-Binary auf deinem Rechner. Kein API-Aufruf. Keine Tokens. Keine Daten verlassen deinen Computer. Deshalb kostet es $0,00 und laeuft in 31ms.

LLM-grep-Zyklus

Dein Code → Cloud-API → Tokens → $$
Wie jedes Mal Google Maps fragen, wenn du die Strasse ueberqueren willst

m1nd-Anfrage

Graph im RAM → Mathematik → Antwort → $0
Wie auf eine Karte schauen, die schon auf deinem Schreibtisch liegt

Perspektiven

Navigiere Code wie ein Chirurg.

grep ist zustandslos. Jede Suche beginnt bei null. m1nd Perspectives pflegen eine lebende Navigationssitzung — mit Historie, Verzweigungen und Vorschlaegen.

🔍

start

Eine Perspektive betreten. Eine navigierbare Oberflaeche bildet sich um deine Anfrage.

🧭

routes

Gewichtete Routen durchstoebern — gewichtete Pfade durch den Graphen.

🎯

Fokus auf ein Ziel bewegen. Neue Routen werden automatisch synthetisiert.

🔀

branch

Exploration aufteilen. Wie Git-Branches, aber fuer Ermittlungen.

💡

suggest

m1nd empfiehlt deinen naechsten Schritt basierend auf der Navigationshistorie.

⚖️

compare

Zwei Perspektiven vergleichen. Gemeinsame Knoten, einzigartige Pfade, Dimensions-Deltas.

12 Tools. Zustandsbasierte Exploration mit Gedaechtnis, Verzweigung und Undo.
Kein anderes Code-Navigationstool auf dem Markt kann das.

Perspektiv-Sitzung

$ m1nd.perspective_start --query "payment flow"
Perspective p-7a3f opened · 6 routes synthesized

$ m1nd.perspective_follow --route "checkout → stripe"
Focus moved to stripe/client.rs · 4 new routes from this node

$ m1nd.perspective_branch --name "refund-path"
Branch created · forked from stripe/client.rs

$ m1nd.perspective_suggest
→ refund/handler.rs (affinity: 0.91, structural + causal)
"Based on 3 hops: this is the most likely next dependency"

$ m1nd.perspective_compare --a "main" --b "refund-path"
Shared: 12 nodes · Unique to refund-path: 5 nodes · Divergence: 0.34

43 MCP-Tools

Alles, was ein Agent braucht.

Aufrufbar von jedem MCP-Client via JSON-RPC stdio. Kein SDK noetig.

Grundlagen (13)

m1nd.ingest

Daten in den Graphen laden. Code-Extraktor oder JSON-Deskriptor.

m1nd.activate

Spreading-Activation-Anfrage -- "Was haengt mit X zusammen?"

m1nd.impact

Blast-Radius -- "Was beeinflusst eine Aenderung an X?"

m1nd.why

Pfaderklaerung -- "Wie sind A und B verbunden?"

m1nd.learn

Hebbian-Feedback -- "Dieses Ergebnis war korrekt / falsch / teilweise."

m1nd.drift

Gewichtsdrift-Analyse -- "Was hat sich seit der letzten Sitzung geaendert?"

m1nd.health

Diagnostik -- Knoten-/Kanten-Anzahl, Sitzungen, Persistenz-Status.

m1nd.seek

Gezielte Knotensuche -- bestimmte Entitaeten nach ID oder Muster finden.

m1nd.scan

Breiter Graph-Scan -- Knoten nach Typ, Label oder Nachbarschaft auflisten.

m1nd.timeline

Zeitliche Abfolge -- wie sich Knoten ueber die Zeit veraendert haben.

m1nd.diverge

Branch-Analyse -- wo divergieren zwei Pfade?

m1nd.warmup

Kontext-Priming -- "Bereite dich auf Aufgabe X vor."

m1nd.federate

Multi-Repo-Federation -- Graphen ueber Repositories vernaehen.

Perspektiv-Navigation (12)

perspective.start

Neue Perspektive oeffnen -- eine begrenzte, filterbare Sicht in den Graphen.

perspective.routes

Alle Pfade zwischen zwei Knoten innerhalb der Perspektive finden.

perspective.follow

Vorwaerts navigieren -- einer Kante von der aktuellen Position folgen.

perspective.back

Rueckwaerts navigieren -- zu einer vorherigen Position zurueckgehen.

perspective.peek

Nachbarn vorschauen ohne sich zu bewegen -- erst schauen, dann springen.

perspective.inspect

Vollstaendige Details zum aktuellen Knoten -- Kanten, Gewichte, Metadaten.

perspective.suggest

KI-gestuetzte Navigation -- "Wohin soll ich als naechstes?"

perspective.affinity

Bewerten, wie verwandt zwei Knoten von diesem Standpunkt aus sind.

perspective.branch

Aktuelle Perspektive in parallele Explorationen aufteilen.

perspective.compare

Zwei Perspektiven vergleichen -- was sieht jede, das die andere nicht sieht?

perspective.list

Alle aktiven Perspektiven und ihre Positionen auflisten.

perspective.close

Perspektive schliessen und ihre Ressourcen freigeben.

Lock-System (5)

lock.create

Graph-Zustand snapshotten -- Baseline fuer Vergleich erstellen.

lock.watch

Aenderungen gegen den Lock ueberwachen -- Echtzeit-Drift-Erkennung.

lock.diff

Aktuellen Zustand gegen Lock vergleichen -- was hat sich geaendert?

lock.rebase

Lock auf aktuellen Zustand aktualisieren -- alle Aenderungen akzeptieren.

lock.release

Lock freigeben und Snapshot-Speicher loeschen.

Superkraefte (13)

m1nd.hypothesize

Strukturelle Behauptung testen -- Bayesian-Konfidenz ueber 25K+ Pfade.

m1nd.counterfactual

Entfernungssimulation -- "Was bricht, wenn wir X entfernen?"

m1nd.missing

Strukturelle-Luecken-Erkennung -- "Was fehlt in diesem Bild?"

m1nd.resonate

Harmonische Analyse -- stehende Wellen, Resonanzfrequenzen.

m1nd.fingerprint

Aequivalenzerkennung -- "Sind diese zwei Dinge Duplikate?"

m1nd.trace

Vollstaendiger Aktivierungs-Trace -- jeder Hop, jedes Gewicht, jede Entscheidung.

m1nd.validate_plan

Implementierungsplan gegen die Graph-Struktur validieren.

m1nd.predict

Co-Change-Vorhersage -- "Was muss sich noch aendern?"

m1nd.differential

XLR-Differential -- Signal von Rauschen zwischen zwei Anfragen trennen.

trail.save

Aktuellen Ermittlungszustand speichern -- alle Aktivierungen, Perspektiven, Kontext.

trail.resume

Gespeicherten Trail fortsetzen -- exakt dort weitermachen, wo aufgehoert wurde.

trail.merge

Zwei Trails zusammenfuehren -- parallele Ermittlungen kombinieren.

trail.list

Alle gespeicherten Trails mit Metadaten und Zeitstempeln auflisten.

Im Vergleich

m1nd vs. die Alternativen.

Andere Kategorie, nicht nur eine bessere Version.

Die Token-Steuer ist echt

Jedes Mal, wenn ein KI-Agent deine Codebase grepped und Ergebnisse ans LLM fuettert, zahlst du. Cursor-Nutzer berichten von $22K/Monat an Ueberziehungen. Teams mit Copilot + Frontier-Modellen auf grossen Repos sehen $200–$500/Monat allein an unsichtbaren Suchkosten.

100 Suchen/Tag × $0,30/Suche = $9/Tag = $270/Monat
Das sind $3.240/Jahr nur fuer Suche. Pro Entwickler.

m1nd

/Anfrage. /Tag. /Monat. /Fuer immer.

Lokale Rust-Binary. Keine API-Keys. Keine Cloud.
Keine Daten verlassen deinen Rechner. Niemals.

	m1nd	Sourcegraph	Cursor	Copilot	Greptile
Code-Graph	Vollstaendiger Property-Graph	Symbol-Index	Keiner	Keiner	AST-Index
Lernt aus Nutzung	Hebbian plasticity	No	No	No	No
Persistiert Ermittlungen	Trail system	No	No	No	No
Testet Hypothesen	Bayesian engine	No	No	No	No
Simuliert Entfernung	Counterfactual	No	No	No	No
Multi-Agent-Locks	Lock-System (funktioniert)	No	Versucht, gescheitert	No	No
Multi-Repo	Federation	Yes	No	No	Per-repo
Suchlatenz	31ms (lokal)	~200ms (Cloud)	320ms+ (Cloud)	500–800ms	Cloud-abhaengig
Agent-Schnittstelle	43 MCP tools	API	Nur integriert	Nur integriert	API
Monatliche Kosten	$0 (fuer immer)	$59/user/mo	$20+/mo (overages to $22K)	$19+/mo	$30/dev/mo
Faehigkeiten (von 16)	16/16	1/16	0/16	0/16	1/16

Der messbare Vorsprung

3–4 Jahre voraus. Gemessen.

Wir haben m1nd gegen jedes Tool der Kategorie ueber 16 Faehigkeiten gebenchmarkt. m1nd erreicht 16/16. Der beste Wettbewerber erreicht 3. Cursor und Copilot erreichen null.

Abgedeckte Faehigkeiten (von 16)

m1nd

16/16

100%

CodeGraphCtx

3/16

Joern

2/16

CodeQL

2/16

ast-grep

2/16

Letta Code

2/16

Sourcegraph

1/16

Augment

1/16

Greptile

1/16

Cursor

0/16

Copilot

0/16

Sechs Dinge, die niemand sonst behaupten kann

01 — NULL WETTBEWERBER

Hebbian Plasticity auf Code-Graphen

Der Graph verdrahtet sich selbst basierend darauf, welche Anfragepfade zu korrekten Ergebnissen fuehren. Kein anderes Tool tut das. Keine publizierte Arbeit beschreibt das fuer Code.

02 — 10-30x SCHNELLER

$0.00/query at 31ms

Lokale Rust-Binary. Keine LLM-Tokens pro Anfrage verbrannt. Jedes LLM-abhaengige Tool zahlt $0,10-$0,50 pro Suche und wartet 300ms-2s auf Ergebnisse.

03 — NULL VORARBEITEN

Findet, was im Code FEHLT

Strukturelle Luecken-Erkennung aus Burts Soziologietheorie, angewandt auf Code-Graphen. Findet Luecken in deiner Architektur, die keine Suche aufdecken kann.

04 — GROESSTE OBERFLAECHE

43 MCP-Tools = vollstaendiger kognitiver Zyklus

Ingest, Aktivierung, Hypothesentest, Simulation, Lernen, Navigation, Federation. Der groesste Wettbewerber bietet ~15 Tools. Die meisten bieten 3-5.

05 — UNPUBLIZIERTE TECHNIK

XLR noise cancellation

Entlehnt aus der Audiotechnik: Cross-Layer-Resonance-Filterung unterdrueckt falsch-positive Kanten waehrend der Spreading Activation. Keine Vorarbeiten fuer Code-Graphen. Null Wettbewerber, null Paper.

06 — ANDERE HABEN VERSUCHT UND VERSAGT

Multi-Agent-Graph-Locking

Cursor hat Multi-Agent-File-Locking versucht und aufgegeben. m1nd liefert 5 Lock-Tools, die funktionieren: Snapshot, Watch, Diff, Rebase, Release. Mehrere Agenten, ein konsistenter Graph.

3–4 Jahre voraus

Gebaut auf 6 Disziplinen, die kein einzelner Wettbewerber abdeckt: Kognitionswissenschaft, Soziologie, Neurowissenschaft, Signalverarbeitung, Physik und verteilte Systeme.

Vollstaendige Wettbewerbsanalyse lesen →

Echte Ausgabe

Eine vollstaendige Sitzung, von Anfang bis Ende.

m1nd beim Einlesen und Analysieren einer Produktions-Codebase. Jede Zahl ist echt.

m1nd Produktions-Sitzung

1. Ingest > m1nd.ingest path=./
Scanned 335 source files across 3 languages
9,767 nodes, 26,557 edges built in 910ms
Co-change history: 214 commit groups analyzed

2. Activate > m1nd.activate query="spreading activation"
Seeds: activation.rs, graph.rs, xlr.rs
Wavefront: 3 → 18 → 47 nodes
0.94 fn::propagate_wavefront (structural 0.97)
0.91 fn::score_candidates (semantic 0.93)
0.87 fn::xlr_gate (causal 0.89)
0.72 fn::compute_pagerank (structural 0.78)
XLR cancelled 12 noise edges · 31ms

3. Impact > m1nd.impact targets=["graph.rs"]
Blast radius: 23 nodes across 4 hops
Direct: activation.rs, xlr.rs, temporal.rs, builder.rs
Indirect: server.rs, tools.rs, session.rs
High-impact: graph.rs is a keystone (PageRank top 3%)

4. Hypothesize > m1nd.hypothesize "graph.rs depends on temporal.rs"
Explored 25,015 paths in 58ms
Confidence: 0.87 (strong structural + temporal evidence)
Supporting: 14 direct paths, 3 co-change clusters
Weakening: 2 paths through deprecated module

5. Counterfactual > m1nd.counterfactual remove=["graph.rs"]
CASCADE: 4,189 affected nodes in 3ms
ORPHANED: 8 functions become unreachable
RESILIENT: temporal.rs, domain.rs survive via alternate paths
Simulation complete: graph.rs is load-bearing

6. Learn > m1nd.learn feedback=correct nodes=[activation.rs, xlr.rs]
LTP applied: 14 edges strengthened (avg +0.12)
Plasticity state persisted · 2,847 modified weights total

Los geht's

In 60 Sekunden einsatzbereit.

Bauen

cargo build --release

Ausfuehren

m1nd startet als JSON-RPC-stdio-Server. MCP-kompatibel ab Werk.

./target/release/m1nd-mcp

Einlesen & Abfragen

MCP-Nachrichten ueber stdin senden. Zustand wird automatisch persistiert.

              // Ingest a codebase

              {"method":"tools/call","params":{"name":"m1nd.ingest",

                "arguments":{"path":"/your/project","agent_id":"my-agent"}}}

              // Query

              {"method":"tools/call","params":{"name":"m1nd.activate",

                "arguments":{"query":"authentication","agent_id":"my-agent"}}}

              // Learn from results

              {"method":"tools/call","params":{"name":"m1nd.learn",

                "arguments":{"feedback":"correct","node_ids":["file::src/auth.rs"]}}}

Jede Domaene

Nicht nur Code. Jeden Wissensgraphen aus JSON einlesen.

              // JSON descriptor -- works for any domain

              {"nodes": [

                {"id":"concept::activation", "label":"Spreading Activation", "type":"Concept"},

                {"id":"concept::plasticity", "label":"Hebbian Plasticity", "type":"Process"}

              ],

              "edges": [

                {"source":"concept::activation", "target":"concept::plasticity",

                 "relation":"enables", "weight":0.8}

              ]}

Ehrliche Einschraenkungen

Was m1nd nicht ist.

Kein Tool kann alles. Hier sind die Grenzen von m1nd.

Kein Code-Editor

m1nd navigiert und analysiert. Es schreibt nicht, refaktoriert nicht und wendet keine Patches an. Kombiniere es mit einem Agenten, der das tut.

Keine Suchmaschine

Es findet strukturelle Beziehungen, keine String-Treffer. Fuer wortwoertliche Textsuche: grep. Fuer strukturelles Verstaendnis: m1nd.

Graph lebt im Speicher

Der vollstaendige Graph wird fuer Geschwindigkeit im RAM gehalten. Grosse Monorepos (100K+ Dateien) benoetigen viel Speicher. Persistenz auf Disk beim Herunterfahren.

Heute Einzelrechner

Federation vernaeht Graphen aus mehreren Repos, aber der Server selbst laeuft auf einem Rechner. Verteilter Modus ist noch nicht implementiert.

Dein KI-Agent hat Amnesie.
m1nd erinnert sich.

KI-Agenten sind starke Denker.
Furchtbare Navigatoren.

Sechs Faehigkeiten, die kein anderes Tool hat.

Der Kernzyklus

Vier Aktivierungsdimensionen

Jedes Such-Tool wurde fuer Menschen gebaut.
m1nd wurde fuer Agenten gebaut.

Navigiere Code wie ein Chirurg.

Alles, was ein Agent braucht.

Echte Zahlen von einer echten Codebase.

m1nd vs. die Alternativen.

3–4 Jahre voraus. Gemessen.

Eine vollstaendige Sitzung, von Anfang bis Ende.

In 60 Sekunden einsatzbereit.

Bauen

Ausfuehren

Einlesen & Abfragen

Jede Domaene

Was m1nd nicht ist.

Hoer auf, fuer Amnesie zu zahlen.
Gib deinen Agenten einen m1nd.

Dein KI-Agent hat Amnesie.m1nd erinnert sich.

KI-Agenten sind starke Denker.Furchtbare Navigatoren.

Sechs Faehigkeiten, die kein anderes Tool hat.

Der Kernzyklus

Vier Aktivierungsdimensionen

Jedes Such-Tool wurde fuer Menschen gebaut.m1nd wurde fuer Agenten gebaut.

Navigiere Code wie ein Chirurg.

Alles, was ein Agent braucht.

Echte Zahlen von einer echten Codebase.

m1nd vs. die Alternativen.

3–4 Jahre voraus. Gemessen.

Eine vollstaendige Sitzung, von Anfang bis Ende.

In 60 Sekunden einsatzbereit.

Bauen

Ausfuehren

Einlesen & Abfragen

Jede Domaene

Was m1nd nicht ist.

Hoer auf, fuer Amnesie zu zahlen.Gib deinen Agenten einen m1nd.

Dein KI-Agent hat Amnesie.
m1nd erinnert sich.

KI-Agenten sind starke Denker.
Furchtbare Navigatoren.

Jedes Such-Tool wurde fuer Menschen gebaut.
m1nd wurde fuer Agenten gebaut.

Hoer auf, fuer Amnesie zu zahlen.
Gib deinen Agenten einen m1nd.