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INDUSTRIALBRAINMCP - INSTALLATION & SETUP GUIDE / BEDIENUNGSANLEITUNG
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WICHTIG / IMPORTANT:
Bitte lesen Sie vor der Verwendung die Datei "license.txt". Mit der Nutzung 
dieser Software erklären Sie sich mit der PolyForm Noncommercial Lizenz 
völlig einverstanden. Jegliche kommerzielle Nutzung ist untersagt.

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1. DEUTSCH (DE)
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VORAUSSETZUNGEN:
- Ein Linux-System (z. B. Ubuntu, Debian, Fedora)
- Python 3.10 oder höher installiert
- Eine laufende Instanz von Neo4j (lokal über Neo4j Desktop, Docker oder AuraDB)

SCHRITT 1: NEO4J INSTALLIEREN & STARTEN
1. Laden Sie Neo4j Desktop herunter oder installieren Sie Neo4j über Docker.
2. Erstellen Sie eine neue lokale Graph-Datenbank.
3. Starten Sie die Datenbank und notieren Sie sich die Verbindungsdaten:
   - URL (Standard: bolt://localhost:7687)
   - Benutzername (Standard: neo4j)
   - Passwort (Ihr gewähltes Passwort)

SCHRITT 2: ORDNERSTRUKTUR GENERIEREN (BOOTSTRAP)
1. Kopieren Sie die Datei "memory_system_bootstrap_v1.sh" in den Ordner,
   in dem Ihr Memory-System und Ihre Struktur generiert werden sollen.
2. Öffnen Sie ein Terminal in diesem Ordner.
3. Machen Sie das Skript ausführbar:
   chmod +x memory_system_bootstrap_v1.sh
4. Führen Sie das Skript aus:
   ./memory_system_bootstrap_v1.sh
5. Das Skript erstellt den Hauptordner "memory-system" und alle nötigen 
   Unterordner (wie "Software"). Zusätzlich wird ein "Software-Scan-Skript" 
   generiert.

SCHRITT 3: PYTHON UMGEBUNG (VENV) EINRICHTEN
1. Kopieren Sie die Datei "mcp_server.py" direkt neben den neu erstellten
   Ordner "memory-system".
2. Öffnen Sie ein Terminal an diesem Ort und erstellen Sie eine isolierte
   virtuelle Python-Umgebung (venv):
   python3 -m venv venv
3. Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung:
   source venv/bin/activate
4. Installieren Sie die notwendigen Abhängigkeiten (Treiber & MCP-Kern):
   pip install mcp neo4j python-dotenv
5. (Hinweis: Beim ersten Start des Servers generiert Python automatisch 
   den internen Ordner "__pycache__" zur Performance-Optimierung. Dieser 
   Schritt erfordert kein manuelles Eingreifen von Ihnen).

SCHRITT 4: MCP SERVER IN KI-SOFTWARE INKLUDIEREN
1. Starten Sie Ihre bevorzugte lokale KI-Software (z. B. LM Studio).
2. Navigieren Sie zu den MCP-Einstellungen (häufig zu finden unter 
   "Developer Tools" / "MCP" oder über eine "mcp-config.json" Datei).
3. Registrieren Sie Ihren neuen Server mit folgenden Parametern:
   - Command: python3
   - Arguments: [Absoluter_Pfad_zu_ihrer]/mcp_server.py
4. Stellen Sie sicher, dass Ihre Umgebungsvariablen (.env) mit den 
   korrekten Passwörtern und Verbindungsdaten zu Ihrer Neo4j-Datenbank 
   hinterlegt sind.
5. Kopieren Sie den Text aus "SYSTEM_PROMPT_DE.txt" in den System-Prompt 
   Ihrer KI-Software. Fertig!


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2. ENGLISH (EN)
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PREREQUISITES:
- A Linux system (e.g., Ubuntu, Debian, Fedora)
- Python 3.10 or higher installed
- A running instance of Neo4j (local via Neo4j Desktop, Docker, or AuraDB)

STEP 1: INSTALL & START NEO4J
1. Download Neo4j Desktop or deploy Neo4j using Docker.
2. Initialize a new local graph database instance.
3. Start the database and note down your credentials:
   - URL (Default: bolt://localhost:7687)
   - Username (Default: neo4j)
   - Password (Your chosen password)

STEP 2: GENERATE THE STRUCTURE (BOOTSTRAP)
1. Move the "memory_system_bootstrap_v1.sh" file to the exact directory 
   where you want your memory architecture to reside.
2. Open a terminal within that specific folder.
3. Make the bootstrap script executable:
   chmod +x memory_system_bootstrap_v1.sh
4. Run the script:
   ./memory_system_bootstrap_v1.sh
5. The script generates the "memory-system" root directory and all required 
   subfolders (including "Software"). It also compiles the software scanner.

STEP 3: SET UP THE PYTHON ENVIRONMENT (VENV)
1. Position the "mcp_server.py" file directly next to the newly created 
   "memory-system" folder.
2. Open a terminal at this path and set up a virtual python environment:
   python3 -m venv venv
3. Activate the environment:
   source venv/bin/activate
4. Install the mandatory core dependencies via pip:
   pip install mcp neo4j python-dotenv
5. (Note: Upon your first server execution, Python will automatically compile 
   the "__pycache__" folder to enhance performance. No manual action is needed).

STEP 4: INTEGRATE THE MCP SERVER INTO YOUR AI FRONTEND
1. Launch your local AI frontend software (e.g., LM Studio).
2. Head to the MCP configurations panel (Developer Tools / MCP settings).
3. Register the new server using these explicit parameters:
   - Command: python3
   - Arguments: [Absolute_Path_To_Your]/mcp_server.py
4. Ensure your local environments (.env file) match your Neo4j database 
   passwords and access URLs.
5. Feed the contents of "SYSTEM_PROMPT_EN.txt" into your local LLM's 
   system prompt frame. Ready!

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3. SPANISCH (ES)
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PASO 1: INSTALAR NEO4J
1. Descargue Neo4j Desktop o use Docker. Instancie una base de datos local 
   y anote la URL, usuario y contraseña.

PASO 2: EJECUTAR BOOTSTRAP
1. Copie "memory_system_bootstrap_v1.sh" en el directorio de destino.
2. Abra la terminal y ejecute:
   chmod +x memory_system_bootstrap_v1.sh && ./memory_system_bootstrap_v1.sh
3. El script creará la carpeta "memory-system" y subcarpetas necesarias.

PASO 3: CONFIGURAR ENTORNO VIRTUAL (VENV)
1. Coloque "mcp_server.py" junto a la carpeta "memory-system".
2. Cree y active el entorno de python en la terminal:
   python3 -m venv venv && source venv/bin/activate
3. Instale las librerías necesarias: pip install mcp neo4j python-dotenv
4. (Nota: La carpeta interna "__pycache__" se generará automáticamente 
   al iniciar el servidor para optimizar el rendimiento).

PASO 4: INCLUIR EN SOFTWARE DE IA (LM STUDIO)
1. Abra LM Studio, vaya a la sección MCP y configure el nuevo servidor:
   - Comando: python3
   - Argumentos: [Ruta_Absoluta]/mcp_server.py
2. Asegúrese de configurar las credenciales de Neo4j mediante variables 
   de entorno (.env). Aplique el prompt del sistema correspondiente. ¡Listo!


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4. CHINESISCH (CN)
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第一步：安装并启动 NEO4J
1. 下载安装 Neo4j Desktop 或通过 Docker 运行。
2. 创建一个新的本地图数据库实例并启动它。
3. 记录您的连接凭据：URL（默认：bolt://localhost:7687）、用户名（默认：neo4j）和密码。

第二步：生成目录结构 (BOOTSTRAP)
1. 将 "memory_system_bootstrap_v1.sh" 复制到您希望生成记忆系统架构的文件夹中。
2. 在该文件夹中打开终端。
3. 赋予脚本执行权限：chmod +x memory_system_bootstrap_v1.sh
4. 运行脚本：./memory_system_bootstrap_v1.sh
5. 脚本将自动生成名为 "memory-system" 的主文件夹和所有必要的子文件夹（如 "Software"），并附带软件扫描脚本。

第三步：配置 PYTHON 虚拟环境 (VENV)
1. 将 "mcp_server.py" 文件复制到刚刚生成的 "memory-system" 文件夹的同级目录下。
2. 在该路径下打开终端，创建 Python 虚拟环境：python3 -m venv venv
3. 激活虚拟环境：source venv/bin/activate
4. 使用 pip 安装必要的依赖包：pip install mcp neo4j python-dotenv
5. （注意：在服务器首次启动时，Python 会自动生成用于性能优化的 "__pycache__" 内部文件夹，无需进行任何手动操作）。

第四步：将 MCP 服务器集成到您的人工智能（AI）软件中
1. 启动您的本地 AI 软件（例如 LM Studio）。
2. 导航至 MCP 配置面板（通常位于开发者工具 / MCP 设置或通过 "mcp-config.json" 文件）。
3. 使用以下参数注册您的新服务器：
   - 命令 (Command): python3
   - 参数 (Arguments): [您的绝对路径]/mcp_server.py
4. 确保在环境变量（.env 文件）中配置了正确的 Neo4j 数据库密码和连接 URL。
5. 将 "SYSTEM_PROMPT_EN.txt" 中的文本复制到您 AI 软件的系统提示词（System Prompt）中。大功告成！

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5. RUSSISCH (RU)
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ШАГ 1: УСТАНОВКА И ЗАПУСК NEO4J
1. Скачайте Neo4j Desktop или запустите экземпляр через Docker.
2. Создайте новую локальную базу данных графов и запустите её.
3. Запишите данные для подключения: URL (bolt://localhost:7687), имя 
   пользователя (neo4j) и ваш пароль.

ШАГ 2: ГЕНЕРАЦИЯ СТРУКТУРЫ ПАПОК (BOOTSTRAP)
1. Скопируйте файл "memory_system_bootstrap_v1.sh" в папку, где должна 
   быть создана архитектура системы памяти.
2. Откройте терминал в этой папке.
3. Сделайте скрипт исполняемым: chmod +x memory_system_bootstrap_v1.sh
4. Запустите скрипт: ./memory_system_bootstrap_v1.sh
5. Скрипт создаст корневую папку "memory-system" и необходимые подпапки.

ШАГ 3: НАСТРОЙКА ВИРТУАЛЬНОГО ОКРУЖЕНИЯ (VENV)
1. Поместите файл "mcp_server.py" рядом с созданной папкой "memory-system".
2. Откройте терминал в этом месте и создайте виртуальное окружение:
   python3 -m venv venv
3. Активируйте окружение: source venv/bin/activate
4. Установите зависимости: pip install mcp neo4j python-dotenv
5. (Примечание: При первом запуске сервера Python автоматически создаст 
   внутреннюю папку "__pycache__" для оптимизации производительности).

ШАГ 4: ИНТЕГРАЦИЯ MCP-СЕРВЕРА В ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ИИ
1. Запустите локальное ПО для работы с ИИ (например, LM Studio).
2. Перейдите в настройки MCP (Developer Tools / MCP).
3. Зарегистрируйте новый сервер со следующими параметрами:
   - Команда (Command): python3
   - Аргументы (Arguments): [Абсолютный_путь_к]/mcp_server.py
4. Убедитесь, что переменные окружения (.env) содержат корректные данные.
5. Скопируйте текст из системного промпта. Готово!
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