Protokoll #12801

{
    "event": "PreToolUse",
    "tool_name": "mcp__mcp-tasks__tasks_create",
    "tool_input": {
        "title": "DB-Schemas aus Import-Doku in RAG-Prozess integrieren",
        "description": "# Auftrag\n\nÜbernimm die detaillierten Datenbank-Schemas aus der Import-Dokumentation in das RAG-Prozess-Dokument, um eine vollständige technische Referenz zu schaffen.\n\n## Kontext\n\n**Quelle:** `\/anwendungen\/content-pipeline\/import` (Doc-ID: 88)\n- Enthält vollständige Tabellen-Definitionen mit Feldern, Typen, Constraints\n- Zeigt aktuellen IST-Zustand der Implementierung\n- Dokumentiert Verknüpfungstabellen und Datenfluss\n\n**Ziel:** `\/prozesse\/rag-prozess` (Doc-ID: 100)\n- Aktuell nur konzeptionelle Architektur\n- Fehlt: konkrete Tabellen-Schemas\n- Fehlt: Zuordnung Tabelle → Phase\n\n**MCP-Tools:**\n```\ndocs_get(path=\"\/anwendungen\/content-pipeline\/import\")  # Quelle lesen\ndocs_get(path=\"\/prozesse\/rag-prozess\")                 # Ziel lesen\ndocs_update(id=100, content=...)                       # Ziel aktualisieren\ndb_describe(table, database=\"ki_content\")              # Aktuellen Stand prüfen\n```\n\n---\n\n## Zu übernehmende Schemas\n\n### Kern-Tabellen (aus Import-Doku)\n\n#### 1. documents\n```sql\nid INT PK AUTO\nsource_path VARCHAR(500)\nfolder_path VARCHAR(500)\nfilename VARCHAR(255)\nmime_type VARCHAR(100)\nfile_hash VARCHAR(64)        -- SHA256 für Änderungserkennung\nfile_size INT\nlanguage VARCHAR(10) DEFAULT 'de'\nimported_at DATETIME\nprocessed_at DATETIME\nstatus ENUM('pending','processing','done','error')\nerror_message TEXT\n```\n**Phase:** 0-1 (Detect, Extract)\n\n#### 2. chunks\n```sql\nid INT PK AUTO\ndocument_id INT FK\nchunk_index INT\ncontent TEXT\ntoken_count INT\nheading_path JSON            -- [\"H1\", \"H2\", ...]\nmetadata JSON\nqdrant_id VARCHAR(36)        -- UUID in Qdrant\ncreated_at DATETIME\n```\n**Phase:** 3-4 (Chunk, Embed)\n\n#### 3. entities\n```sql\nid INT PK AUTO\nname VARCHAR(255)\ntype ENUM('PERSON','ORGANIZATION','LOCATION','CONCEPT','METHOD','TOOL','EVENT','OTHER')\ndescription TEXT\ncanonical_name VARCHAR(255)  -- Deduplizierung\ncreated_at DATETIME\nupdated_at DATETIME\n```\n**Phase:** 5-6 (Entity-Extract, Entity-Normalize)\n\n#### 4. entity_relations\n```sql\nid INT PK AUTO\nsource_entity_id INT FK\ntarget_entity_id INT FK\nrelation_type VARCHAR(100)   -- z.B. DEVELOPED_BY, RELATED_TO\nstrength FLOAT DEFAULT 1\ncontext TEXT\nchunk_id INT FK              -- Herkunft\ncreated_at DATETIME\n```\n**Phase:** 8 (Relation-Build)\n\n#### 5. taxonomy_terms\n```sql\nid INT PK AUTO\nname VARCHAR(255)\nslug VARCHAR(255) UNIQUE\nparent_id INT FK (self-ref)\ndescription TEXT\ndepth INT DEFAULT 0\npath VARCHAR(1000)           -- z.B. \"\/Methoden\/Systemisch\"\ncreated_at DATETIME\n```\n**Phase:** 10 (Taxonomy-Build)\n\n### Verknüpfungstabellen\n\n#### 6. chunk_entities\n```sql\nchunk_id INT FK\nentity_id INT FK\nrelevance_score FLOAT\nmention_count INT\n```\n**Phase:** 5 (Entity-Extract)\n\n#### 7. chunk_taxonomy\n```sql\nchunk_id INT FK\ntaxonomy_term_id INT FK\nconfidence FLOAT\n```\n**Phase:** 10 (Taxonomy-Build)\n\n#### 8. chunk_semantics\n```sql\nchunk_id INT FK\nsummary TEXT\nkeywords JSON\nsentiment VARCHAR(50)\ntopics JSON\nanalysis_model VARCHAR(100)\n```\n**Phase:** 5-7 (Semantic Analysis)\n\n---\n\n## Aufgaben\n\n### 1. Aktuelle Schemas verifizieren\n\nPrüfe mit `db_describe()` ob die Tabellen dem dokumentierten Stand entsprechen:\n\n```\ndb_describe(\"documents\", \"ki_content\")\ndb_describe(\"chunks\", \"ki_content\")\ndb_describe(\"entities\", \"ki_content\")\ndb_describe(\"entity_relations\", \"ki_content\")\ndb_describe(\"taxonomy_terms\", \"ki_content\")\ndb_describe(\"chunk_entities\", \"ki_content\")\ndb_describe(\"chunk_taxonomy\", \"ki_content\")\ndb_describe(\"chunk_semantics\", \"ki_content\")\n```\n\n### 2. Abweichungen dokumentieren\n\nFalls IST ≠ SOLL:\n- Fehlende Felder notieren\n- Zusätzliche Felder notieren\n- Typ-Unterschiede notieren\n\n### 3. RAG-Prozess-Dokument erweitern\n\nFüge neue Sektion hinzu nach \"Technische Konfiguration\":\n\n```html\n<section>\n    <h2>Datenbank-Schemas<\/h2>\n    <p>Die folgenden Tabellen bilden den persistenten Kern des RAG-Systems. \n    Alle Tabellen befinden sich in der Datenbank <code>ki_content<\/code>.<\/p>\n    \n    <h3>Phasen-Zuordnung<\/h3>\n    <table>\n        <thead><tr><th>Phase<\/th><th>Tabellen<\/th><\/tr><\/thead>\n        <tbody>\n            <tr><td>0-1 Detect\/Extract<\/td><td>documents<\/td><\/tr>\n            <tr><td>3-4 Chunk\/Embed<\/td><td>chunks<\/td><\/tr>\n            <tr><td>5-6 Entity<\/td><td>entities, chunk_entities, entity_synonyms<\/td><\/tr>\n            <tr><td>7 Statements<\/td><td>chunk_semantics, (statements)<\/td><\/tr>\n            <tr><td>8 Relations<\/td><td>entity_relations<\/td><\/tr>\n            <tr><td>9 Ontology<\/td><td>ontology_classes, entity_ontology<\/td><\/tr>\n            <tr><td>10 Taxonomy<\/td><td>taxonomy_terms, chunk_taxonomy, entity_taxonomy_mapping<\/td><\/tr>\n        <\/tbody>\n    <\/table>\n    \n    <h3>Tabellen-Definitionen<\/h3>\n    \n    <h4>documents<\/h4>\n    <pre>\nid INT PK AUTO\nsource_path VARCHAR(500)\n...\n    <\/pre>\n    \n    <!-- Weitere Tabellen -->\n<\/section>\n```\n\n### 4. Fehlende Tabellen identifizieren\n\nPrüfe ob diese Tabellen existieren (werden in Architektur erwähnt aber evtl. nicht implementiert):\n\n```\ndb_tables(\"ki_content\")\n```\n\nErwartete aber möglicherweise fehlende:\n- `statements` (Phase 7 - S-P-O Tripel)\n- `entity_synonyms` (Phase 6 - Normalisierung)\n- `entity_ontology` (Phase 9 - Ontologie-Zuordnung)\n- `document_sections` (Phase 2 - Struktur)\n\n### 5. TODO-Liste erstellen\n\nFalls Tabellen fehlen, dokumentiere als TODO im RAG-Prozess:\n\n```html\n<section>\n    <h2>Implementierungs-Status<\/h2>\n    <table>\n        <thead><tr><th>Komponente<\/th><th>Status<\/th><th>Tabelle<\/th><\/tr><\/thead>\n        <tbody>\n            <tr><td>Dokument-Import<\/td><td>✅ Implementiert<\/td><td>documents<\/td><\/tr>\n            <tr><td>Chunking<\/td><td>✅ Implementiert<\/td><td>chunks<\/td><\/tr>\n            <tr><td>Embedding<\/td><td>✅ Implementiert<\/td><td>chunks.qdrant_id<\/td><\/tr>\n            <tr><td>Entity-Extraktion<\/td><td>✅ Implementiert<\/td><td>entities<\/td><\/tr>\n            <tr><td>Statements (S-P-O)<\/td><td>❌ Fehlt<\/td><td>statements<\/td><\/tr>\n            <tr><td>Ontologie-Zuordnung<\/td><td>❌ Fehlt<\/td><td>entity_ontology<\/td><\/tr>\n        <\/tbody>\n    <\/table>\n<\/section>\n```\n\n---\n\n## Erwartetes Ergebnis\n\n1. **RAG-Prozess-Dokument (Doc 100)** enthält vollständige DB-Schemas\n2. **Phasen-Zuordnung** zeigt welche Tabelle zu welcher Phase gehört\n3. **IST-SOLL-Vergleich** dokumentiert Abweichungen\n4. **Implementierungs-Status** zeigt was fehlt\n\n---\n\n## Qualitätskriterien\n\n- [ ] Alle 8+ Kern-Tabellen dokumentiert\n- [ ] Jede Tabelle einer Phase zugeordnet\n- [ ] Aktueller DB-Stand mit `db_describe()` verifiziert\n- [ ] Abweichungen IST\/SOLL dokumentiert\n- [ ] Fehlende Tabellen als TODO markiert\n- [ ] RAG-Prozess-Dokument aktualisiert",
        "type": "ai_task"
    }
}

{
    "tool_response": [
        {
            "type": "text",
            "text": "{\n  \"success\": true,\n  \"task\": {\n    \"id\": 299,\n    \"uuid\": \"c759c632-8564-4f16-a1ff-878053537ea8\",\n    \"title\": \"DB-Schemas aus Import-Doku in RAG-Prozess integrieren\",\n    \"description\": \"# Auftrag\\n\\nÜbernimm die detaillierten Datenbank-Schemas aus der Import-Dokumentation in das RAG-Prozess-Dokument, um eine vollständige technische Referenz zu schaffen.\\n\\n## Kontext\\n\\n**Quelle:** `\/anwendungen\/content-pipeline\/import` (Doc-ID: 88)\\n- Enthält vollständige Tabellen-Definitionen mit Feldern, Typen, Constraints\\n- Zeigt aktuellen IST-Zustand der Implementierung\\n- Dokumentiert Verknüpfungstabellen und Datenfluss\\n\\n**Ziel:** `\/prozesse\/rag-prozess` (Doc-ID: 100)\\n- Aktuell nur konzeptionelle Architektur\\n- Fehlt: konkrete Tabellen-Schemas\\n- Fehlt: Zuordnung Tabelle → Phase\\n\\n**MCP-Tools:**\\n```\\ndocs_get(path=\\\"\/anwendungen\/content-pipeline\/import\\\")  # Quelle lesen\\ndocs_get(path=\\\"\/prozesse\/rag-prozess\\\")                 # Ziel lesen\\ndocs_update(id=100, content=...)                       # Ziel aktualisieren\\ndb_describe(table, database=\\\"ki_content\\\")              # Aktuellen Stand prüfen\\n```\\n\\n---\\n\\n## Zu übernehmende Schemas\\n\\n### Kern-Tabellen (aus Import-Doku)\\n\\n#### 1. documents\\n```sql\\nid INT PK AUTO\\nsource_path VARCHAR(500)\\nfolder_path VARCHAR(500)\\nfilename VARCHAR(255)\\nmime_type VARCHAR(100)\\nfile_hash VARCHAR(64)        -- SHA256 für Änderungserkennung\\nfile_size INT\\nlanguage VARCHAR(10) DEFAULT 'de'\\nimported_at DATETIME\\nprocessed_at DATETIME\\nstatus ENUM('pending','processing','done','error')\\nerror_message TEXT\\n```\\n**Phase:** 0-1 (Detect, Extract)\\n\\n#### 2. chunks\\n```sql\\nid INT PK AUTO\\ndocument_id INT FK\\nchunk_index INT\\ncontent TEXT\\ntoken_count INT\\nheading_path JSON            -- [\\\"H1\\\", \\\"H2\\\", ...]\\nmetadata JSON\\nqdrant_id VARCHAR(36)        -- UUID in Qdrant\\ncreated_at DATETIME\\n```\\n**Phase:** 3-4 (Chunk, Embed)\\n\\n#### 3. entities\\n```sql\\nid INT PK AUTO\\nname VARCHAR(255)\\ntype ENUM('PERSON','ORGANIZATION','LOCATION','CONCEPT','METHOD','TOOL','EVENT','OTHER')\\ndescription TEXT\\ncanonical_name VARCHAR(255)  -- Deduplizierung\\ncreated_at DATETIME\\nupdated_at DATETIME\\n```\\n**Phase:** 5-6 (Entity-Extract, Entity-Normalize)\\n\\n#### 4. entity_relations\\n```sql\\nid INT PK AUTO\\nsource_entity_id INT FK\\ntarget_entity_id INT FK\\nrelation_type VARCHAR(100)   -- z.B. 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Aktuelle Schemas verifizieren\\n\\nPrüfe mit `db_describe()` ob die Tabellen dem dokumentierten Stand entsprechen:\\n\\n```\\ndb_describe(\\\"documents\\\", \\\"ki_content\\\")\\ndb_describe(\\\"chunks\\\", \\\"ki_content\\\")\\ndb_describe(\\\"entities\\\", \\\"ki_content\\\")\\ndb_describe(\\\"entity_relations\\\", \\\"ki_content\\\")\\ndb_describe(\\\"taxonomy_terms\\\", \\\"ki_content\\\")\\ndb_describe(\\\"chunk_entities\\\", \\\"ki_content\\\")\\ndb_describe(\\\"chunk_taxonomy\\\", \\\"ki_content\\\")\\ndb_describe(\\\"chunk_semantics\\\", \\\"ki_content\\\")\\n```\\n\\n### 2. Abweichungen dokumentieren\\n\\nFalls IST ≠ SOLL:\\n- Fehlende Felder notieren\\n- Zusätzliche Felder notieren\\n- Typ-Unterschiede notieren\\n\\n### 3. RAG-Prozess-Dokument erweitern\\n\\nFüge neue Sektion hinzu nach \\\"Technische Konfiguration\\\":\\n\\n```html\\n<section>\\n    <h2>Datenbank-Schemas<\/h2>\\n    <p>Die folgenden Tabellen bilden den persistenten Kern des RAG-Systems. \\n    Alle Tabellen befinden sich in der Datenbank <code>ki_content<\/code>.<\/p>\\n    \\n    <h3>Phasen-Zuordnung<\/h3>\\n    <table>\\n        <thead><tr><th>Phase<\/th><th>Tabellen<\/th><\/tr><\/thead>\\n        <tbody>\\n            <tr><td>0-1 Detect\/Extract<\/td><td>documents<\/td><\/tr>\\n            <tr><td>3-4 Chunk\/Embed<\/td><td>chunks<\/td><\/tr>\\n            <tr><td>5-6 Entity<\/td><td>entities, chunk_entities, entity_synonyms<\/td><\/tr>\\n            <tr><td>7 Statements<\/td><td>chunk_semantics, (statements)<\/td><\/tr>\\n            <tr><td>8 Relations<\/td><td>entity_relations<\/td><\/tr>\\n            <tr><td>9 Ontology<\/td><td>ontology_classes, entity_ontology<\/td><\/tr>\\n            <tr><td>10 Taxonomy<\/td><td>taxonomy_terms, chunk_taxonomy, entity_taxonomy_mapping<\/td><\/tr>\\n        <\/tbody>\\n    <\/table>\\n    \\n    <h3>Tabellen-Definitionen<\/h3>\\n    \\n    <h4>documents<\/h4>\\n    <pre>\\nid INT PK AUTO\\nsource_path VARCHAR(500)\\n...\\n    <\/pre>\\n    \\n    <!-- Weitere Tabellen -->\\n<\/section>\\n```\\n\\n### 4. Fehlende Tabellen identifizieren\\n\\nPrüfe ob diese Tabellen existieren (werden in Architektur erwähnt aber evtl. nicht implementiert):\\n\\n```\\ndb_tables(\\\"ki_content\\\")\\n```\\n\\nErwartete aber möglicherweise fehlende:\\n- `statements` (Phase 7 - S-P-O Tripel)\\n- `entity_synonyms` (Phase 6 - Normalisierung)\\n- `entity_ontology` (Phase 9 - Ontologie-Zuordnung)\\n- `document_sections` (Phase 2 - Struktur)\\n\\n### 5. TODO-Liste erstellen\\n\\nFalls Tabellen fehlen, dokumentiere als TODO im RAG-Prozess:\\n\\n```html\\n<section>\\n    <h2>Implementierungs-Status<\/h2>\\n    <table>\\n        <thead><tr><th>Komponente<\/th><th>Status<\/th><th>Tabelle<\/th><\/tr><\/thead>\\n        <tbody>\\n            <tr><td>Dokument-Import<\/td><td>✅ Implementiert<\/td><td>documents<\/td><\/tr>\\n            <tr><td>Chunking<\/td><td>✅ Implementiert<\/td><td>chunks<\/td><\/tr>\\n            <tr><td>Embedding<\/td><td>✅ Implementiert<\/td><td>chunks.qdrant_id<\/td><\/tr>\\n            <tr><td>Entity-Extraktion<\/td><td>✅ Implementiert<\/td><td>entities<\/td><\/tr>\\n            <tr><td>Statements (S-P-O)<\/td><td>❌ Fehlt<\/td><td>statements<\/td><\/tr>\\n            <tr><td>Ontologie-Zuordnung<\/td><td>❌ Fehlt<\/td><td>entity_ontology<\/td><\/tr>\\n        <\/tbody>\\n    <\/table>\\n<\/section>\\n```\\n\\n---\\n\\n## Erwartetes Ergebnis\\n\\n1. **RAG-Prozess-Dokument (Doc 100)** enthält vollständige DB-Schemas\\n2. **Phasen-Zuordnung** zeigt welche Tabelle zu welcher Phase gehört\\n3. **IST-SOLL-Vergleich** dokumentiert Abweichungen\\n4. **Implementierungs-Status** zeigt was fehlt\\n\\n---\\n\\n## Qualitätskriterien\\n\\n- [ ] Alle 8+ Kern-Tabellen dokumentiert\\n- [ ] Jede Tabelle einer Phase zugeordnet\\n- [ ] Aktueller DB-Stand mit `db_describe()` verifiziert\\n- [ ] Abweichungen IST\/SOLL dokumentiert\\n- [ ] Fehlende Tabellen als TODO markiert\\n- [ ] RAG-Prozess-Dokument aktualisiert\",\n    \"type\": \"ai_task\",\n    \"status\": \"pending\",\n    \"created_by\": \"mcp-tasks\",\n    \"created_by_type\": \"ai\",\n    \"parent_task_id\": null,\n    \"due_date\": null,\n    \"created_at\": \"2025-12-24T10:51:18.592392\",\n    \"updated_at\": \"2025-12-24T10:51:18.592395\",\n    \"completed_at\": null,\n    \"metadata\": {}\n  },\n  \"message\": \"Task #299 created\"\n}"
        }
    ]
}