{
"event": "PreToolUse",
"tool_name": "mcp__mcp-tasks__tasks_result",
"tool_input": {
"id": 242,
"response": "## Lösung implementiert: Zentrale Model-Registry\n\n### Durchgeführte Änderungen\n\n1. **DB-Tabelle `ki_dev.ai_models` erstellt**\n - Single Source of Truth für alle KI-Modelle\n - Felder: provider, model_id, display_name, full_key, is_available, is_chat, is_embedding, is_vision, priority\n - 10 Modelle eingetragen (2 Anthropic + 8 Ollama)\n\n2. **PHP ModelRegistry Service** (`\/src\/Infrastructure\/AI\/ModelRegistry.php`)\n - Liest Modelle dynamisch aus Datenbank\n - getChatModels(), getVisionModels(), getEmbeddingModels()\n - syncFromOllama() für automatische Ollama-Erkennung\n - Caching für Performance\n\n3. **PHP ModelConfig angepasst** (`\/src\/Infrastructure\/AI\/ModelConfig.php`)\n - Delegiert an ModelRegistry statt statischer Arrays\n - Rückwärtskompatible Schnittstelle (getAll(), getLabel(), isValid())\n - Neue Methoden: getDefaultModel(), getDefaultVisionModel()\n\n4. **Python Model Registry** (`\/opt\/scripts\/pipeline\/model_registry.py`)\n - Gleiche Datenquelle wie PHP (ki_dev.ai_models)\n - Synchrone Modell-Verfügbarkeit über beide Systeme\n\n5. **Python config.py angepasst**\n - OLLAMA_CHAT_MODEL wird dynamisch aus DB geladen\n\n6. **Views aktualisiert**\n - ContentPipelineController.php\n - ChatController.php\n - model-select.php Partial\n - content-pipeline\/show.php\n\n### Ergebnis\n\n- **gemma3:27b-it-qat** erscheint jetzt korrekt im Pipeline-Dropdown\n- Alle 8 Chat-Modelle werden angezeigt:\n - Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4\n - Gemma 3 27B, GPT-OSS 20B, MiniCPM-V, Mistral, Gemma 3 4B, Llama 3.2\n- PHP und Python nutzen dieselbe zentrale Datenquelle\n- Neue Ollama-Modelle können per `syncFromOllama()` automatisch erkannt werden",
"executor": "Claude Opus 4.5",
"executor_type": "claude",
"model_name": "claude-opus-4-5-20251101",
"status": "success"
}
}
{
"tool_response": [
{
"type": "text",
"text": "{\n \"success\": true,\n \"result\": {\n \"id\": 235,\n \"task_id\": 242,\n \"executor\": \"Claude Opus 4.5\",\n \"executor_type\": \"claude\",\n \"model_name\": \"claude-opus-4-5-20251101\",\n \"request\": null,\n \"response\": \"## Lösung implementiert: Zentrale Model-Registry\\n\\n### Durchgeführte Änderungen\\n\\n1. **DB-Tabelle `ki_dev.ai_models` erstellt**\\n - Single Source of Truth für alle KI-Modelle\\n - Felder: provider, model_id, display_name, full_key, is_available, is_chat, is_embedding, is_vision, priority\\n - 10 Modelle eingetragen (2 Anthropic + 8 Ollama)\\n\\n2. **PHP ModelRegistry Service** (`\/src\/Infrastructure\/AI\/ModelRegistry.php`)\\n - Liest Modelle dynamisch aus Datenbank\\n - getChatModels(), getVisionModels(), getEmbeddingModels()\\n - syncFromOllama() für automatische Ollama-Erkennung\\n - Caching für Performance\\n\\n3. **PHP ModelConfig angepasst** (`\/src\/Infrastructure\/AI\/ModelConfig.php`)\\n - Delegiert an ModelRegistry statt statischer Arrays\\n - Rückwärtskompatible Schnittstelle (getAll(), getLabel(), isValid())\\n - Neue Methoden: getDefaultModel(), getDefaultVisionModel()\\n\\n4. **Python Model Registry** (`\/opt\/scripts\/pipeline\/model_registry.py`)\\n - Gleiche Datenquelle wie PHP (ki_dev.ai_mod...\",\n \"status\": \"success\",\n \"error_message\": null,\n \"tokens_input\": 0,\n \"tokens_output\": 0,\n \"tokens_total\": 0,\n \"cost_usd\": 0.0,\n \"duration_ms\": 1,\n \"created_at\": \"2025-12-23T07:46:33.152343\"\n },\n \"message\": \"Result saved for Task #242\"\n}"
}
]
}