docbrain

Статус проекта: исходный код клиента открыт, сервер закрыт. Исходный код всего, что DocBrain запускает на вашей стороне сетевой границы — CLI docbrain и IDE MCP-сервер — находится в этом репозитории в crates/, под лицензией MIT, собирается и тестируется в публичном CI — как и всё остальное в этом репозитории. Проверяйте точно, что работает в вашем окружении и что его покидает. Сервер поставляется как бесплатные production Docker-образы (BSL 1.1 разрешает использование в production) с полными Helm-чартами, полной конфигурацией, моделью угроз и всей документацией для self-hosted развёртывания в production. Исходный код сервера пока остаётся закрытым — изначально мы планировали опубликовать его в первой половине 2026 года, мы не уложились в этот срок и не будем называть новую дату, пока не будем уверены, что сможем её выдержать. Если закрытый сервер для вас неприемлем — это рациональная позиция, и мы её уважаем: как DocBrain заслуживает доверие. Вклад: PR с кодом для клиентских крейтов, а также документация, конфигурация и отчёты об ошибках. Когда исходный код сервера будет опубликован, он будет опубликован под лицензией Business Source License 1.1.

Проблема

В любой организации есть знания, которые никогда не записываются: решение с совещания, фикс, найденный в 2 часа ночи, обходной путь, известный только одному человеку. Они живут в PR, чат-тредах, тикетах и головах людей. Когда такой человек меняет команду или увольняется, годы контекста уходят вместе с ним.

Инструменты, которые «индексируют ваши документы и добавляют чат-бот», решают не ту половину проблемы: они чуть быстрее выдают ваш устаревший, неполный вики. Знания, на которых на самом деле держится ваша организация, изначально нигде не фиксировались. И становится только хуже: ИИ теперь создаёт код, изменения и связную документацию быстрее, чем человек успевает это осмыслить — ваши агенты тоже читают эти документы. Много документации — легко. Документация, которой ваша организация может доверять, — вот что редкость.

Related MCP server: MCPDocSearch

Как работает DocBrain

DocBrain фиксирует знания в источнике, в момент их создания:

  Someone merges a change      ──→  decisions, caveats, procedures extracted
  A team works through chat    ──→  the answer, distilled from the thread
  A deploy goes out            ──→  what changed and why
  On-call resolves an incident ──→  the fix and the root cause
  Any other system you run     ──→  ingested via the Connector SDK

С первого дня он также читает назад. Укажите ему на системы, которыми вы пользуетесь годами — архивные Slack-каналы, закрытые тикеты, смерженные пул-реквесты, вики, в который никто не заходил с 2022 года — и он поглотит их на месте, в режиме только чтения. Ваш первый ответ может прийти из треда, который никто не помнит, как писал. Ничего не мигрирует, и никому не нужно ничего перекладывать.

Захваченные фрагменты получают оценку уверенности, связываются в единую память и компонуются в документацию с провенансом каждого тезиса. Черновики проходят человеческую проверку до публикации. Затем DocBrain следит за честностью результата: отслеживание актуальности, обнаружение противоречий и оповещения об устаревании по мере изменения реальности. Задайте вопрос — получите ответ с цитатами — или честное «я не знаю» вместо догадки.

Быстрый старт

git clone https://github.com/docbrain-ai/docbrain.git && cd docbrain
./scripts/setup.sh    # interactive wizard: picks provider, sets keys, starts services

Или вручную:

cp .env.example .env   # set LLM_PROVIDER and API keys
docker compose up -d

# Get the auto-generated admin API key
docker compose exec server cat /app/admin-bootstrap-key.txt

# Open the web dashboard
open http://localhost:3001

# Or ask a question via API
curl -H "Authorization: Bearer <key>" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"question":"How do I deploy to production?"}' \
     http://localhost:3001/api/v1/ask

Полное руководство по установке: docs/quickstart.md

Обучите своего агента

Если ваша команда использует Claude Code или Cursor, сервер docbrain-mcp уже даёт вашему агенту инструменты захвата — большинство команд просто никогда не говорят агенту ими пользоваться. Три строки в вашем CLAUDE.md превращают каждую отладочную сессию в документацию:

When we resolve an error or discover non-obvious behavior, call
docbrain_suggest_capture for the files involved. If a gap exists, draft a
3–5 line capture and ask me to approve it before calling docbrain_annotate.

Ваш агент что-то чинит, проверяет, знает ли организация это уже, и — с вашего одобрения — отправляет недостающее в очередь на ревью. Знание фиксируется в единственный момент, когда это бесплатно: через секунды после фикса. Полное руководство, включая настройку Cursor и модель приватности: docs/agents.md

Что вы получаете

• Захват из 13 встроенных источников — Confluence, Slack, Teams, GitHub, GitLab, Jira, PagerDuty, Linear, OpsGenie, Rootly, Zendesk, Intercom и локальные файлы, плюс языконезависимый Connector SDK для всего остального. Руководство по приёму данных →

• Спрашивайте — с цитатами — гибридный векторный + ключевой поиск, ответы с оценкой уверенности; при низкой уверенности задаются уточняющие вопросы вместо догадок. API →

• docbrain generate — документация по запросу, основанная на ваших собственных runbook, инцидентах, тредах и PR, с провенансом каждого тезиса и честным needs_input для того, на что знания не могут ответить. Руководство по generate →

• Контроль качества каждого документа — структурная, стилевая (ваш стайл-гайд, применяемый автоматически) и семантическая оценка; ничто без оценки не попадает в систему. Политика стиля →

• Процессы ревью и владение — многоэтапные согласования, владельцы пространств, SLA и дашборды управления, чтобы у документации была ответственность. Управление → · Ревью →

• Автопилот — группирует безответные вопросы в пробелы, создаёт черновики исправлений и направляет их на человеческое ревью. Ничто не публикуется без надзора. Автопилот →

• Живой интеллект — читает подключённые системы в момент вашего вопроса, а затем согласует это с проиндексированной историей в одном ответе с цитатами. Инструменты с правом записи отбрасываются при обнаружении, так что у него никогда нет возможности что-либо изменить. MCP-инструменты →

• Обнаружение устаревания и противоречий — устаревшие документы помечаются, конфликтующие всплывают, каскадное устаревание прослеживается по зависимым документам. Интеллект знаний →

• Обучающий конвейер (опционально, выключен по умолчанию) — обратная связь по ответам может дообучать модель эмбеддингов на вашем корпусе, чтобы поиск учился тому, что значит «похожее» в вашей кодовой базе. Версии проходят проверку качества перед продвижением и автоматически откатываются при регрессии. Работает полностью на вашей инфраструктуре. Обучение →

• Предиктивный интеллект — обнаружение пробелов онбординга по вопросам новичков за первые 30 дней, сезонное прогнозирование запросов и ревью документации по триггерам изменений кода. Интеллект знаний →

• Зеркалирование ACL исходных систем — ограничения Confluence, членство в Slack-каналах и видимость репозиториев применяются в момент запроса. Контроль доступа →

• RBAC, SSO, аудит-логи — 4 уровня ролей, SSO через GitHub/GitLab/OIDC, изоляция пространств. RBAC →

• Везде, где работает ваша команда — веб-дашборд, Slack-команды, CLI, CI-хуки и MCP-инструменты для Claude Code, Cursor и любого MCP-совместимого редактора. Slack →

Архитектура

graph TB
    subgraph "Capture Layer"
        CI["CI/CD Pipelines"]
        IDE["IDE (MCP)"]
        SLACK["Slack / Teams"]
        WEB["Web UI"]
        CLI["CLI"]
        API_EXT["External APIs"]
    end

    subgraph "DocBrain Server (Rust / Axum)"
        FRAG["Fragment Router"]
        QUAL["Quality Pipeline"]
        CLUST["Clustering Engine"]
        COMP["Composition Engine"]
        REV["Review Workflows"]
        RAG["RAG Pipeline"]
        AUTO["Autopilot"]
        GOV["Governance"]
        EVT["Event Bus + Webhooks"]
    end

    subgraph "Storage"
        PG["PostgreSQL"]
        OS["OpenSearch<br/><i>vector + keyword</i>"]
        RD["Redis"]
    end

    CI & IDE & SLACK & WEB & CLI & API_EXT --> FRAG
    FRAG --> QUAL --> CLUST --> COMP --> REV
    WEB & CLI & SLACK --> RAG
    RAG & AUTO & GOV --> PG & OS
    EVT --> PG

Rust-сервер, PostgreSQL, OpenSearch, Redis. Полный дизайн: docs/architecture.md

Безопасность

DocBrain работает полностью в вашей инфраструктуре, в режиме только чтения по отношению к вашим источникам. Вы выбираете, где работает модель: полностью локально через Ollama (ноль исходящего трафика), в вашем собственном облачном аккаунте (Bedrock, Azure, Vertex — ваш KMS, ваш аудит-трейл) или через API провайдера. Документы, эмбеддинги и индексы никогда не покидают вашу сеть; до выбранной вами LLM доходят только запрос и релевантные фрагменты.

Ключи API хешируются Argon2, каждая конечная точка применяет RBAC, лимиты скорости — на ключ, а действия администратора логируются в аудит. Клиентский код, который вы устанавливаете, — открытый исходный код в crates/. Полная модель угроз — 11 проанализированных векторов атак и чек-лист оператора — опубликована: THREAT_MODEL.md

LLM-провайдеры (14): Anthropic, OpenAI, AWS Bedrock, Ollama, Google Gemini, Vertex AI, Azure OpenAI, DeepSeek, Groq, Mistral, xAI, OpenRouter, Together AI, Cohere. Настройка провайдеров →

Развёртывание

# Docker Compose — everything behind a single origin at localhost:3001
docker compose up -d

# Kubernetes
helm install docbrain ./helm/docbrain \
  --set llm.provider=anthropic \
  --set llm.anthropicApiKey=sk-ant-...

Руководство по Kubernetes → · Конфигурация →

Документация

Посмотрите в действии

▶ Быстрый старт, записанный без монтажа — установка → приём данных → ответ с цитатами → generate, превращающий сырые заметки дежурного в runbook с цитируемыми источниками. 90 секунд, готовые образы, 100% локальные модели, ничего не постановочного.

Независимая оценка

Мы открыли собственный ИИ-ассистент Atlassian, попросили его сравнить себя с DocBrain и опубликовали полный ответ без редактирования — включая то, в чём он выигрывает.

«Способность DocBrain „фиксировать знания, которые никогда не были записаны", решает проблему, которую я в принципе не могу решить.» — Rovo, отвечая на прямой запрос сравнения

Где Rovo выигрывает: нативная интеграция с Atlassian, нулевая настройка для существующих команд Atlassian Cloud, широкое выполнение задач и 3M+ пользователей. Полная стенограмма →

Что мы ещё не доказали

Проект, построенный на отказе от преувеличений, не должен преувеличивать о себе.

• Сервер имеет закрытый исходный код. Клиент, который работает внутри вашей сети, распространяется под лицензией MIT и доступен для аудита, в crates/. Сервер не опубликован. Мы планировали выпустить его в первой половине 2026 года, не уложились в срок и не назовём новую дату, пока не будем в ней уверены.

• Мы не публикуем измеренных показателей точности. Привязка к источникам (grounding) измеряется внутренне и является условием для каждого обновления модели, но ни одна цифра не попадёт в этот README, пока она не будет измерена на реальных корпусах клиентов и мы не сможем опубликовать методологию вместе с ней.

• Самостоятельное размещение — не наша уникальная особенность. Существуют альтернативы с открытым исходным кодом, и некоторые из них действительно хороши в поиске информации — некоторые имеют более разрешительные лицензии, чем у нас. Чего они не делают, так это не фиксируют то, что никогда не было записано. Судите нас по этому.

• Наша доказательная база наиболее сильна для команд разработчиков ПО. Механизм обобщается на поддержку, эксплуатацию и остальные подразделения бизнеса; опубликованная статистика измерена не везде, и мы не будем утверждать обратное.

Сообщество

• GitHub Issues: Отчёты об ошибках и запросы функций

• GitHub Discussions: Вопросы и обсуждения в сообществе

• Электронная почта: hello@docbrainapi.com

Вклад в проект

Мы приветствуем вклад. Исходный код клиентских инструментов (crates/) принимает PR с кодом; вклад в серверную часть лучше всего оформлять в виде документации, конфигурации и отчётов об ошибках. См. Руководство по вкладу.

Сообщения о безопасности

Чтобы сообщить об уязвимости в безопасности, см. SECURITY.md. Не создавайте публичный issue.

Лицензия

Этот репозиторий распространяется под лицензией MIT — CLI docbrain, MCP-сервер, Helm-чарты, конфигурация, примеры и документация.

Бинарные файлы и контейнерные образы сервера DocBrain распространяются под Business Source License 1.1. Разрешено производственное использование, за исключением предоставления DocBrain как хостинг-сервиса. Для альтернативного лицензирования: licensing@docbrainapi.com.

Кодекс поведения

Кодекс поведения Contributor Covenant. Сообщайте о проблемах на hello@docbrainapi.com.