LINZA: Локальный MCP-сервер для структурирования документов
«Не меняет данные. Меняет взгляд».
LINZA-MCP — это локальный интеллектуальный сайдкар на базе Model Context Protocol. Он подключается к любой вашей директории с Markdown-файлами или документами, строит изолированную семантическую карту во внутренней SQLite-базе (.linza/linza.db) и дает ИИ-агенту четкую рабочую карту ваших знаний, не прикасаясь к тексту исходных файлов.
🎯 Философия проекта: Принцип невмешательства
Главный манифест LINZA — строгий суверенитет ваших данных.
Некоторые современные AI-инструменты пытаются переписывать документы из базы на основании даже не подтверждённых выводов и связей, но LINZA работает принципиально иначе:
- Семантический вакуум для исходников: Сервер сканирует файлы, вычисляет их векторные смыслы и строит связи исключительно внутри своей изолированной базы.
- Контур одобрения: ИИ-агент под управлением LINZA ничего не решает за вашей спиной. Если он находит закономерность, он генерирует интент (предложение). Вы видите обоснование: почему ИИ так думает и что изменится в его карте восприятия. Вы одобряете — система учится.
- Защита от промпт-инъекций: Входящие материалы (чужие логи, статьи из веба, PDF) воспринимаются сервером исключительно как объект анализа, но не как инструкция к действию. Зашитые внутри документов вредоносные инструкции сервером полностью игнорируются.
🚀 Практические сценарии
LINZA создана для трех базовых задач, где обычного поиска или простого RAG уже недостаточно.
1. Тематическое картографирование «диких» папок
- Ситуация: Вы скачали архив чужой документации, выгрузили логи разработки или открыли старую папку с черновиками. Там сотни файлов без структуры.
- Как помогает LINZA: Сервер нащупывает семантическую близость документов и объединяет их в области (кластеры). ИИ-агент видит карту этих областей, дает им временные технические имена (например,
type-001) и предлагает вам на этапе ревью утвердить или переименовать их. Вы получаете структуру без ручного разбора.
2. Распознавание форматов без тегов
- Ситуация: В базе вперемешку лежат мимолетные заметки, готовые спецификации, куски кода, логи.
- Как помогает LINZA: Вместо чтения текста ИИ анализирует его архитектуру — длину, списки, плотность таблиц или кода. Она вычленяет повторяющиеся паттерны форм и сообщает агенту: «Это формат Логи, а это формат Спецификация». Агент мгновенно понимает «жанр» документа, с которым работает.
3. Точечная сборка контекста
- Ситуация: Вам нужно решить сложную задачу, опираясь на разрозненные черновики в папке.
- Как помогает LINZA: Чтобы не «кормить» модель тысячами токенов всей папки, LINZA собирает Пакет контекста. Это выжимка: только релевантные вырезки из файлов, подтвержденные вами связи и жесткие смысловые границы.
Что изучать дальше?
Для последовательного погружения в работу с сайдкаром используйте навигационное меню:
- Как LINZA устроена — Подробный разбор внутренней SQLite-архитектуры, работы с интентами и логики ревью.
- Быстрый старт — Пошаговая инструкция по установке сервера через
pipи его подключению к Claude Desktop. - Инструменты — Справочник MCP-команд, которые сервер предоставляет вашей языковой модели.