teambrain 1.0.0

Mémoire décisionnelle d'équipe, git-native. CLI + interface web + serveur MCP pour capturer, indexer et consulter les ADR depuis n'importe quel agent IA.

TeamBrain

Mémoire décisionnelle d'équipe, git-native.

TeamBrain capture et retrouve les décisions d'architecture (ADR) directement dans ton repo git — avec une interface web, un serveur MCP pour les agents IA, et un bot Slack optionnel.

pip install teambrain
teambrain init
teambrain ui

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Pourquoi TeamBrain ?

Les décisions d'architecture se perdent dans Slack, les PR, les réunions. Six mois plus tard, personne ne sait pourquoi on a choisi telle bibliothèque ou abandonnée telle approche.

TeamBrain stocke ces décisions en Markdown versionné dans .decisions/ — dans le repo git lui-même. Pas de service externe, pas de base de données à maintenir.

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Ce que ça fait

• CLI — créer, lister, rechercher, afficher les ADR depuis le terminal
• Interface web — lire et créer des ADR sans passer par le terminal (pour les chefs de projet, designers, PO)
• Brouillons IA — génération automatique via Ollama (facultatif)
• Serveur MCP — expose les ADR aux agents IA (Claude, Cursor, Cline…)
• Scanner git/code — détecte les décisions implicites dans les commits et commentaires
• Bot Slack — capture les décisions prises en réunion Slack, propose un ADR à valider (optionnel)

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Prérequis

• Python 3.13+
• Ollama avec qwen3:1.7b — facultatif, pour la génération de brouillons et la recherche sémantique

Sans Ollama : teambrain add, teambrain search et teambrain ui fonctionnent, mais sans brouillon automatique ni recherche sémantique.

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Installation

Core (CLI + interface web + MCP) :

pip install teambrain

Avec une fenêtre native (PyWebView, recommandé pour teambrain ui) :

pip install "teambrain[desktop]"

Avec le bot Slack :

pip install "teambrain[bot]"

Avec les dépendances HTTP (si tu utilises teambrain serve --http seul) :

pip install "teambrain[http]"

teambrain ui embarque déjà tout ce qu'il faut — pas besoin de [http] séparément. Sans l'extra [desktop], lance teambrain ui --browser pour ouvrir dans le navigateur système.

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Démarrage rapide

# 1. Initialise TeamBrain dans le repo courant
teambrain init

# 2. Lance l'interface web (API + UI dans le navigateur)
teambrain ui

# 3. Ou crée un ADR depuis le terminal
teambrain add "Choix de SQLite plutôt que PostgreSQL"

teambrain init crée .decisions/ et met à jour .gitignore automatiquement.

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CLI — Commandes

Gestion des ADR

teambrain add "Titre de la décision"   # nouvel ADR (brouillon Ollama si disponible)
teambrain list                          # liste tous les ADR
teambrain show 3                        # affiche l'ADR #003
teambrain search "JWT"                  # recherche texte

Recherche sémantique

teambrain index                         # indexe les ADR dans sqlite-vec
teambrain search "authentification"     # recherche plein texte

Interface web

teambrain ui                            # fenêtre native PyWebView (port 8003)
teambrain ui --browser                  # ouverture dans le navigateur système
teambrain ui --repo /chemin/vers/repo   # repo spécifique
teambrain ui --repo /repo1 --repo /repo2  # multi-projets
teambrain ui --base /dossier/projets    # tous les repos du dossier

Serveur MCP (agents IA)

teambrain serve                         # serveur MCP stdio
teambrain setup                         # configure Claude Code et Cursor automatiquement

Scanner git/code

teambrain scan-commits                  # scanne les commits récents (7 derniers jours)
teambrain scan-commits --depuis 1m      # 1 mois d'historique
teambrain scan-commits --semantic       # comparaison sémantique avec l'index ADR
teambrain scan-commits --no-ai          # sans scoring Ollama (plus rapide)
teambrain scan-code                     # scanne les marqueurs DECISION:, ADR: dans le code

Bot Slack

teambrain setup slack                   # assistant de configuration (génère l'app manifest)
teambrain bot                           # lance le bot
teambrain bot --check                   # vérifie les tokens et la présence dans les canaux

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Interface web

teambrain ui ouvre http://localhost:8003 dans le navigateur.

Fonctionnalités :

• Liste paginée des ADR avec filtres (statut, module)
• Vue détail en Markdown rendu
• Création guidée : titre → contexte → décision → conséquences (brouillon Ollama si disponible)
• Recherche plein texte

Accès équipe : le tech lead lance teambrain ui, les collègues accèdent via l'IP locale ou un SSH forward. Aucune authentification — réseau local de confiance.

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Sans Ollama

TeamBrain fonctionne sans Ollama. Dans ce cas :

• teambrain add crée un ADR vide à remplir manuellement (fichier Markdown dans .decisions/)
• teambrain ui affiche la page de création sans le champ "Générer un brouillon"
• teambrain search effectue une recherche texte brute
• teambrain scan-commits --no-ai retourne les candidats bruts sans scoring

Pour installer Ollama et les modèles requis :

# macOS
brew install ollama
ollama pull qwen3:1.7b             # génération de brouillons
ollama pull qwen3-embedding:0.6b   # recherche sémantique (teambrain index)

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Multi-projets

Surveiller plusieurs repos depuis une seule interface :

# Deux repos explicites
teambrain ui --repo /projets/backend --repo /projets/frontend

# Tous les repos d'un dossier (auto-détection des .decisions/)
teambrain ui --base /projets/

L'interface web affiche un sélecteur de projet en haut à gauche.

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Configuration

TeamBrain se configure via .decisions/.teambrain.json :

{
  "model": "qwen3:1.7b",
  "embedding_model": "qwen3-embedding:0.6b",
  "module_mappings": {
    "src/auth/":   "auth",
    "src/api/":    ["api", "http"],
    "src/models/": "core"
  },
  "commit_patterns": [
    "migrer",
    "remplacer .+ par",
    "architecture"
  ],
  "code_patterns": [
    "CHOIX_ARCHI:"
  ],
  "chat": {
    "channels": ["#architecture", "#decisions"],
    "confidence_threshold": 0.7
  }
}

Clé	Défaut	Description
model	qwen3:1.7b	Modèle Ollama pour la génération de brouillons
embedding_model	qwen3-embedding:0.6b	Modèle Ollama pour les embeddings
module_mappings	{}	Mapping chemin → modules ADR (voir EXAMPLE_CONFIG.md)
commit_patterns	[]	Patterns regex supplémentaires pour scan-commits
code_patterns	[]	Patterns regex supplémentaires pour scan-code
chat.channels	[]	Canaux Slack à surveiller
chat.confidence_threshold	0.7	Seuil de confiance pour la détection (0-1)

Voir EXAMPLE_CONFIG.md pour les cas avancés (multi-modules, patterns regex, fallback).

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Intégration MCP (agents IA)

TeamBrain expose les ADR via le Model Context Protocol — les agents IA peuvent interroger la mémoire décisionnelle du repo.

Configuration automatique :

teambrain setup   # configure Claude Code (~/.claude.json) et Cursor (.cursor/mcp.json)

Configuration manuelle (Claude Code) — dans ~/.claude.json :

{
  "mcpServers": {
    "teambrain": {
      "command": "teambrain",
      "args": ["serve"],
      "cwd": "/chemin/vers/ton/repo"
    }
  }
}

Outils MCP disponibles :

• search_decisions — recherche dans les ADR
• get_decision — récupère un ADR par ID
• list_decisions — liste tous les ADR
• get_context_for_file — ADR liés à un fichier (via module_mappings)

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Bot Slack (optionnel)

Le bot écoute les canaux Slack, détecte les messages qui ressemblent à des décisions d'architecture, et propose au tech lead de créer un ADR via un DM avec boutons Block Kit.

Prérequis : pip install "teambrain[bot]" + un workspace Slack avec permissions admin.

Configuration en 3 étapes :

# 1. Génère l'app manifest Slack
teambrain setup slack

# 2. Colle le manifest sur api.slack.com → Create New App → From an app manifest
# 3. Récupère les tokens et configure les variables d'env

export SLACK_BOT_TOKEN="xoxb-..."
export SLACK_APP_TOKEN="xapp-..."
export TEAMBRAIN_LEAD="U0XXXXXXX"   # ton ID utilisateur Slack

# 4. Vérifie la configuration
teambrain bot --check

# 5. Lance le bot
teambrain bot

Variables optionnelles (création de PR automatique) :

export GITHUB_TOKEN="ghp-..."
export GITHUB_REPO="organisation/repo"

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Format ADR

Les ADR sont des fichiers Markdown avec frontmatter YAML dans .decisions/ :

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id: 1
titre: Choix de SQLite plutôt que PostgreSQL
date: 2026-05-20
statut: accepte       # accepte | propose | deprecie | remplace
modules: [core, data]
decideurs: [alice, bob]
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## Contexte

Application desktop mono-utilisateur, zéro infrastructure à maintenir.

## Décision

On utilise SQLite. Zéro service, fichier unique, suffisant pour <100k lignes.

## Conséquences

- Pas de requêtes concurrentes multi-process
- Migration vers PostgreSQL possible si besoin multi-utilisateurs

Les fichiers sont versionnés avec git — l'historique et les git blame sont disponibles naturellement.

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Développement

git clone https://github.com/OnyxynO/teambrain
cd teambrain

pip install -e ".[dev,http,bot]"
pytest                    # 107 tests

# Interface web (développement)
cd teambrain-web
bun install
bun run dev               # http://localhost:3003

# Rebuilder le frontend statique (avant pip install en prod)
bash scripts/build_frontend.sh

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Licence

MIT