Maki ist ein quelloffener Coding-Agent für das Terminal: Er liest Codebasen über ein tree-sitter-basiertes Index-Tool, bearbeitet Dateien, führt Befehle in einer Sandbox aus und lässt sich mit einer breiten Auswahl an Modell-Providern verbinden, um aus einem beliebigen Sprachmodell einen im Terminal arbeitsfähigen AI Harness zu machen. Entwickelt wird Maki von Tony Solomonik (GitHub: tontinton) als MIT-lizenziertes Open-Source-Projekt. Stand: 20. September 2026.
Was ist Maki?
Maki stammt laut offiziellem GitHub-Repository von Tony Solomonik, veröffentlicht unter der MIT-Lizenz; das Repository wurde im Februar 2026 angelegt. Installiert wird Maki über curl -fsSL https://maki.sh/install.sh | sh (Linux/macOS) oder ein PowerShell-Skript unter Windows, alternativ per cargo install --locked --git https://github.com/tontinton/maki.git maki oder nix run github:tontinton/maki. Gestartet wird die Anwendung mit dem Befehl maki im Projektverzeichnis. Die Oberfläche ist eine leichtgewichtige Terminal-UI auf Basis von ratatui, ohne JavaScript-Laufzeit, mit laut README hoher Bildwiederholrate und geringem Speicherbedarf. Über das Agent Client Protocol (ACP, maki acp) lässt sich Maki zudem in ACP-fähige Editoren wie Zed einbinden.
Maki als AI Harness
Maki verfolgt laut eigener Beschreibung das Ziel, mit möglichst wenig Kontext-Tokens auszukommen: Das index-Tool verdichtet Dateien mit tree-sitter zu einem Gerüst aus Importen, Typdefinitionen und Funktionssignaturen samt exakten Zeilenbereichen, was laut README Lesezugriffe deutlich günstiger macht als vollständige Datei-Reads. Das code_execution-Tool führt über den Interpreter monty weitere Werkzeuge in einer zeit- und speicherbegrenzten Sandbox aus, ohne Zwischenergebnisse in den sichtbaren Kontext zu schreiben. Rechte werden nicht pauschal nach Tool-Namen vergeben: tree-sitter parst Bash-Befehle und unterscheidet laut README etwa bei git diff && rm -rf / zwischen den Rechten git * und rm *; --yolo schaltet diese Rückfragen vollständig ab. Ein memory-Tool, verwaltet über /memory, hält dauerhaften Kontext über Sitzungen hinweg fest. Über das task-Tool delegiert Maki Teilaufgaben an Sub-Agenten mit wählbarer Modellstärke (schwach, mittel, stark) und eigenem, über /tasks erreichbarem Chat-Fenster. Erweiterungen laufen über Skills, MCP-Server und neovim-artige Lua-Plugins, konfiguriert in init.lua.
Modelle und Modellzugang
Maki ist bewusst modellunabhängig: Laut README werden unter anderem Anthropic-Claude-Modelle über ANTHROPIC_API_KEY, OpenAI-GPT-Modelle über OPENAI_API_KEY oder OAuth, außerdem xAI, Google Gemini, GitHub Copilot, Mistral, DeepSeek, OpenRouter sowie lokale Modelle über Ollama und llama.cpp unterstützt; für Anthropic ist laut README ausdrücklich nur der API-Schlüssel-Zugang vorgesehen, da OAuth gegen die Nutzungsbedingungen von Anthropic verstoße. Über Umgebungsvariablen wie OLLAMA_HOST oder LLAMA_CPP_HOST sowie über ein eigenes Skript in ~/.config/maki/providers/ lässt sich Maki zudem an einen selbst betriebenen, OpenAI-kompatiblen Endpunkt binden – das eignet sich, um Maki über das AI Gateway von innFactory zu betreiben, das Agent-Harnesses als zentralen, OpenAI-kompatiblen Proxy mit Budgets, Kostenstellen und Authentifizierung über Microsoft Entra ID bereitstellt.
Einsatz im Unternehmen: Datenschutz und Governance
Maki ist lokal installierte Open-Source-Software ohne zentralen Betreiber; eigene Server oder eine Datenverarbeitung durch das Projekt selbst sind laut Dokumentation nicht vorgesehen. Prompts und Quellcode gehen direkt an den vom Nutzer gewählten Modell-Provider – Anthropic, OpenAI, Google und die übrigen unterstützten Anbieter haben jeweils eigene Datenschutz- und Aufbewahrungsbedingungen, die vorab zu prüfen sind. Telemetrie ist laut README standardmäßig deaktiviert und lässt sich optional als OpenTelemetry-Export im selben Format wie bei Claude Code aktivieren. Zentrale Enterprise-Funktionen wie SSO, eine Admin-Konsole oder eine Auftragsverarbeitungsvereinbarung sind für das Community-Projekt nicht dokumentiert. Wichtig für die Praxis: Quellcode und Prompts gehen an den jeweils konfigurierten Modellanbieter – dieser Datenfluss gehört vorab ins Verzeichnis der Verarbeitungstätigkeiten.
Maki mit herdr orchestrieren
Laut Dokumentation des Terminal-Orchestrierers herdr erkennt dieser Maki-Sitzungen über ein Screen-Manifest, ohne dabei auf Zustands- oder Sitzungsinformationen von Maki selbst zuzugreifen. Das erlaubt eine oberflächliche Statusanzeige von Maki-Instanzen neben anderen Coding-Agenten in einer gemeinsamen Terminal-Oberfläche, jedoch keine tiefere Integration, wie sie herdr für andere unterstützte Agenten dokumentiert.
Einordnung: Entwickler-Harness und Unternehmens-Harness
Maki ist ein Harness für Entwickler, die im eigenen Terminal möglichst kontexteffizient und provider-unabhängig arbeiten wollen. Für Fachanwender außerhalb der Entwicklung ist CompanyGPT der passende Harness: Werkzeuge über MCP-Server und n8n-Workflows, Kontext über companyRAG, Rollen aus Entra ID oder Keycloak und Audit-Logs für Fachabteilungen. Das AI Gateway bildet dabei die gemeinsame Kosten- und Governance-Schicht für beide Welten. Einen Überblick über weitere Coding-Agenten und Orchestrierer finden Sie in unserer Übersicht aller AI Harnesses. Wir unterstützen Unternehmen dabei, auch Open-Source-Harnesses wie Maki sicher, governance-konform und mit zentraler Kostenkontrolle über ein AI Gateway einzuführen.