GBrain
Garry Tan · Produktivität
GBrain ist eine Gedächtnisschicht für KI: ChatGPT, Claude, Cursor und andere Werkzeuge teilen dieselben Notizen, verbundenen Apps und geplanten Aufgaben, unter Ihrer Kontrolle.
Über GBrain
About
Was ist GBrain
GBrain ist ein Arbeitsbereich, der festhält, was Ihre KI weiß, auf welche Konten sie zugreifen darf und welche Aufgaben sie ohne Sie erledigt. Sie schreiben das Wissen einmal hinein, und jede verbundene KI liest es am selben Ort.
Garry Tan hat das System für seine eigenen Agenten gebaut und den Code später unter der MIT-Lizenz veröffentlicht. Sie können es kostenlos selbst hosten. Die Bezahlversion auf gbrain.io kümmert sich um Server, Updates und Anmeldung.
Das Problem ist klar umrissen. Chatbots vergessen zwischen zwei Sitzungen, und das Wenige, das sie behalten, bleibt in einer einzigen Anwendung eingesperrt. GBrain legt das Gedächtnis als Ordner mit Markdown-Dateien auf einer Maschine des Arbeitsbereichs ab. Jeder Assistent, der MCP spricht, kann diesen Ordner lesen und ergänzen. Eine Notiz aus Claude Code steht also noch da, wenn Sie ChatGPT öffnen. Genau dieses gemeinsame Gedächtnis unterscheidet GBrain von dem KI-Agenten-Gedächtnis, das in einem einzelnen Assistenten steckt.
Erste Schritte
- Melden Sie sich mit Google auf gbrain.io an, und der Arbeitsbereich läuft nach etwa zwei Minuten. Beim eigenen Hosten dauert es mit dem Kommandozeilenwerkzeug eher eine halbe Stunde.
- Binden Sie Ihre erste KI über ihren MCP-Client ein und stellen Sie die Berechtigung auf Lesen oder Voll.
- Schreiben Sie ein paar Notizen, oder lassen Sie den Agenten sie beim Arbeiten anlegen. Jede Person, jede Firma und jede Idee bekommt eine Datei, mit den aktuellen Fakten oben und der datierten Vorgeschichte darunter.
- Wählen Sie einen Skill für eine Aufgabe, die erledigt werden soll, etwa die morgendliche Postzusammenfassung, und legen Sie fest, ob er einmal oder nach Zeitplan läuft.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von GBrain.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Gründer und Menschen aus dem Betrieb, die aus Mails, Anrufen und Meeting-Notizen entscheiden
- Entwickler, die in Claude Code, Codex oder Cursor arbeiten
- Teams von fünf bis fünfzig Personen
- Berater und Forschende mit wiederkehrender Einarbeitung
Aufgaben
- Ein Gespräch vorbereiten
- Etwas wiederfinden, das Sie vor Monaten geschrieben haben
- Arbeit aus Mail, Kalender und Slack holen
- Einen wiederkehrenden Bericht automatisieren
Szenarien
- Das Firmengedächtnis über ein Team verteilen
- Beruf und Privates trennen
- Jemanden von außen lesen lassen, ohne etwas zu ändern
Wichtigste Funktionen
Ein Gedächtnis für jede KI
Dieselben Notizen versorgen ChatGPT, Claude, Claude Code, Codex, Cursor und alles andere, was sich über MCP verbindet. Eine Korrektur in einem Client erscheint in den übrigen, weil alle einen Ordner lesen statt Kopien abzugleichen. Hier zeigt sich der Unterschied zum eingebauten Gedächtnis eines einzelnen Assistenten.
Eigene Rechte pro KI
Jede verbundene KI bekommt Lesen oder Voll, eingestellt pro Client. Auf Lesen gestellt holt sie Kontext, schreibt aber nichts, und ein abgeschalteter Client verliert den Zugriff, ohne dass die Notizen sich ändern. In einem Team ist das der Unterschied zwischen geteiltem Wissen und ausgehändigten Schlüsseln.
Verbundene Apps hinter einem KI-Passwortmanager
GBrain meldet sich für Sie bei Gmail, Outlook, Calendar, Slack, Stripe, GitHub und Notion an und reicht der KI das Ergebnis eines Aufrufs weiter, nie den Zugangsdaten selbst. Die KI sieht das Passwort nicht. Fehlt eine App, fügen Sie einen MCP-Server über seine Adresse hinzu, und das offizielle Verzeichnis listet mehr als 10.000 davon.
Skills, die nach Zeitplan laufen
KI-Skills sind festgeschriebene Verfahren, die der Arbeitsbereich ausführen kann, etwa Post sortieren oder ein Wochenbriefing entwerfen. Einige sind fertig dabei, andere schreiben Sie in Markdown. Sie starten auf Zuruf oder nach einem Zeitplan in der Cloud, die Arbeit läuft also bei geschlossenem Laptop, und jeder Skill meldet sich am Ende zurück.
Antworten mit Quellen statt Seitenlisten
GBrain liefert eine ausformulierte Antwort mit Belegen und einem Hinweis darauf, was das Gedächtnis noch nicht weiß. Dazu baut es einen typisierten Graphen aus Personen, Firmen und Ideen auf, sodass eine Frage nach Beschäftigten an einem Ort Beziehungen abläuft statt aus dem Text zu raten. Bei LongMemEval, dem Standardtest für Langzeitgedächtnis, lag die richtige Unterhaltung bei 449 von 470 Fragen unter den ersten fünf Treffern, und Lauf wie Einstellungen sind veröffentlicht.
Gäste, Teams und getrennte Arbeitsbereiche
Der Arbeitsbereich ist die Einheit, die Sie zahlen, und das Team darin teilt Gedächtnis, Apps und Skills. Gäste bekommen einen Link, der Fragen aus dem Gedächtnis beantwortet und nichts daran verändert. Wer GBrain für andere einrichtet, sieht in einer Expertenansicht jede Installation auf einer Seite, erreichbar über Browser oder Terminal.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Das Gedächtnis besteht aus Markdown-Dateien, die Sie öffnen, ändern, kopieren oder mitnehmen können, nichts steckt in einer geschlossenen Datenbank fest.
- Eine Verbindung deckt jeden MCP-fähigen Assistenten ab, womit das Kopieren zwischen ChatGPT, Claude und Cursor endet.
- Zugangsdaten bleiben bei GBrain, die KI erhält ein Ergebnis statt eines Passworts, ein saubereres Rechtemodell als API-Schlüssel in Konfigurationsdateien.
- Skills laufen nach Zeitplan in der Cloud, wiederkehrende Arbeit hängt also nicht am eingeschalteten Laptop.
- Die MIT-Lizenz erlaubt kostenloses Selbsthosten, und die verwalteten Tarife sind pauschal: 199 Dollar decken das ganze Team, nicht jeden Platz.
Nachteile
- Die verwaltete Nutzung beginnt bei 19 Dollar im Monat für Tools und 49 für Personal, ohne dauerhaft kostenlosen Tarif auf gbrain.io. Kostenlos bleibt nur die eigene Installation, die einen Server und etwas Vertrautheit mit dem Terminal verlangt.
- Beim Selbsthosten bleiben Updates, Sicherungen und Modellkosten bei Ihnen. Das README sagt offen, dass die Anreicherung eigene Rechenleistung und eigene API-Abrechnung braucht.
- Die Qualität der Antworten folgt dem, was im Gedächtnis steht. Ein dünner Ordner liefert dünne Antworten, und Quellen allein trennen nicht jeden Aufrufer, was zählt, bevor Sie das Gehirn außerhalb eines vertrauten Kreises teilen.
Häufige Fragen
GBrain gibt mehreren KI-Assistenten ein gemeinsames Gedächtnis und einen gemeinsamen Satz verbundener Apps. Sie nutzen es, um Kontext nicht zu wiederholen, eine KI in Mail oder Kalender lesen zu lassen und wiederkehrende Aufgaben wie eine Wochenübersicht laufen zu lassen, ohne sie in jedem Werkzeug einzurichten.
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