AIBrain

AIBrain es un gestor de memoria de IA local-first y respetuoso con la privacidad para desarrolladores que ejecutan agentes de codificación. Cada agente que uses — opencode, Claude Code, Codex, Cursor, Zed y más de 15 — lee y escribe en la misma carpeta de memoria Markdown a través de un servidor MCP local, con búsqueda semántica totalmente offline (embeddings ONNX all-MiniLM-L6-v2 incluidos), chat RAG con citas numeradas y un ciclo de vida de memoria similar al cerebro humano: el ruido se filtra al escribir, los hechos duraderos se promueven a la biblioteca y las entradas antiguas se archivan. Tu memoria nunca sale de tu máquina — sin nube, sin telemetría.

✨ ¿Por qué AIBrain?

• Un cerebro, todos los agentes — una memoria compartida que toda tu flota de agentes lee y escribe mediante el Model Context Protocol (MCP). Se acabaron los silos de memoria por herramienta o tener que reexplicar tu proyecto a cada agente nuevo.

• Realmente offline — los embeddings se calculan en tu máquina con un modelo ONNX incluido; sin claves de API, sin exfiltración de datos, sin llamadas a modelos remotos.

• Semántico, no solo por palabras clave — encuentra notas por significado con búsqueda vectorial local, o haz preguntas en lenguaje natural y obtén respuestas fundamentadas en tu memoria con citas numeradas.

• Memoria que se comporta como un cerebro — escritura con filtro de ruido, curación con promoción/despromoción, diario de mutaciones con deshacer en un clic y retención con un mínimo de seguridad de 7 días. Nada se elimina nunca en silencio.

• Gratis y de código abierto — licencia MIT, Rust + Tauri 2 + React, sin niveles de pago.

Related MCP server: Stoa

✨ Características

🔎 Búsqueda vectorial semántica

• Embeddings totalmente offline — el modelo ONNX all-MiniLM-L6-v2 (384 dimensiones) y su runtime WASM están incluidos en la app; la descarga de modelos remotos está deshabilitada.

• Almacén vectorial SQLite ({brain}/.aibrain/vec.db) con búsqueda de coseno por fuerza bruta — más que suficiente para un cerebro personal de cientos de entradas.

• Reindexado automático por hash de contenido — cada entrada se procesa con hash FNV-1a; solo se recalculan los embeddings de las entradas modificadas, de modo que las ediciones de solo formato nunca disparan un reindexado.

• Seguridad ante cambios de modelo: los vectores de un modelo de embeddings distinto nunca coinciden.

💬 Pregunta a tu cerebro

• Chat RAG sobre tu memoria: los mejores resultados vectoriales se usan como contexto, el modelo responde solo a partir de esas notas, con citas numeradas 【n】 y chips de fuente (título, fecha, puntuación).

• Respaldado por OpenRouter (aporta una clave) o cualquier proveedor local compatible con OpenAI — LM Studio, Ollama o BionicGPT, autodetectado y aplicado con un clic.

• Completaciones de un solo paso (aún sin streaming).

🧠 Ciclo de vida de memoria tipo cerebro humano

• Filtro de ruido al escribir — los saludos, acuses de recibo y comandos pegados sin más se clasifican como charla y se desvían a inbox/_buffer.md en lugar del registro de sesión fechado (por defecto nunca se pierde sustancia: el clasificador tiende a conservar).

• Diario de mutaciones + deshacer en un clic — cada anexión, promoción, despromoción y movimiento de archivo queda registrado y es reversible.

• Promover / desprometer — las entradas de la bandeja de entrada se promueven a library/concepts/ como notas curadas (slug por tema, secciones fechadas); desprometer las elimina de nuevo.

• Retención — los archivos de la bandeja de entrada con más de N días se archivan en archive/YYYY-MM-DD/, con un mínimo de seguridad de 7 días: nada más reciente se toca jamás y nada se elimina nunca.

• Bibliotecario en segundo plano — consolida periódicamente el buffer en el registro de hoy (filtro de ruido basado en reglas + deduplicación) y, opcionalmente, lo destila mediante tu LLM local configurado para que solo sobrevivan los hechos duraderos («modo cerebro humano»).

🔌 Servidor MCP para agentes

Un pequeño servidor stdio (mcp-server, incluido como binario hermano) expone la memoria a cualquier cliente compatible con MCP — 12 herramientas, ver más abajo. El panel escanea tu máquina, lista solo los agentes instalados y conecta cada uno con un handshake MCP real (sin auto-conexión). Las conexiones apuntan a una copia estable del servidor en el directorio de datos de la app, de modo que sobreviven a reinstalaciones — y el escaneo se autocura de entradas obsoletas. Funciona con opencode, Claude Code, Claude Desktop, Codex, Cursor, VS Code, Zed, Windsurf, Cline, Continue, Gemini CLI, Antigravity, Goose, Aider, Qwen Code, Kimi CLI, Crush, Amp, OpenHands y Copilot CLI — o con cualquier archivo de configuración mediante conexión universal.

🛰️ Interfaz Synapse Observatory

• 14 temas (Synapse, Midnight, Aurora, Dracula, Gruvbox, Nord, Forest, Hacker, Terminal, Paper Dark, Graphite, Solarized Light, One Light, Paper), oscuros y claros, con tinta de acento verificada según WCAG.

• Fuentes offline — IBM Plex Sans + JetBrains Mono incluidas en la app; nada se descarga de la web.

• Páginas: Dashboard (conexiones de agentes), Memoria (línea de tiempo buscable y atribuida), Preguntar (chat RAG), Ajustes (proveedores, bibliotecario, temas) y Onboarding (elige o crea tu carpeta de memoria).

🔐 Privacidad local-first

• Sin telemetría, sin nube. El único tráfico saliente es la comprobación opcional de actualizaciones y una clave de OpenRouter opcional que añades tú para el chat.

• Los embeddings nunca salen de la máquina: los vectores de la app se calculan localmente; el recall del lado del agente solo habla con un endpoint de localhost que tú configuraste (cualquier otra cosa recurre a la búsqueda por palabras clave).

• La herramienta MCP audit informa exactamente de qué llamadas de red puede hacer AIBrain.

• La CSP bloquea la webview a recursos locales y al endpoint de actualizaciones.

• Eliminación completa: el desinstalador ofrece una casilla «Eliminar todo de este sistema» que retira cada conexión de agente, bloque de instrucciones inyectado, archivo de copia de seguridad y dato de la app — o usa Ajustes → Eliminar todo y desinstalar dentro de la app. Una carpeta de memoria personalizada que hayas elegido tú nunca la elimina el desinstalador.

📥 Instalación

Descarga la v0.3.0 desde la página de Releases:

La actualización automática está integrada: la app comprueba la página de Releases (latest.json) y se mantiene al día; los artefactos están firmados y verificados contra una clave que solo reside en la máquina del mantenedor.

🚀 Inicio rápido

1. Instala la app para tu plataforma (arriba).

2. Elige o crea una carpeta de memoria — una carpeta normal de Markdown. La estructura del cerebro (library/, inbox/, index.md) se crea automáticamente si falta; las carpetas vacías funcionan.

3. Conecta tus agentes — el Dashboard lista lo que está instalado. Haz clic en Conectar y la configuración del agente recibe una entrada MCP estándar que apunta al cerebro. Los agentes Claude Code y Cursor pueden usar entonces las herramientas MCP directamente en sus sesiones.

4. Usa Preguntar — abre la página Preguntar, escribe una pregunta y obtén una respuesta fundamentada en tu memoria con citas 【n】. Opcionalmente, añade una clave de OpenRouter o apunta a un proveedor local en Ajustes primero.

5. Los agentes anexan hechos duraderos mediante append_log; consulta la página Memoria para ver todo lo registrado, atribuido por agente y proyecto.

🔌 Herramientas MCP

🛠 Desarrollo

Requisitos previos: Node 20, Rust stable y el toolchain de plataforma que usa la CI — en Ubuntu 22.04: libwebkit2gtk-4.1-dev libappindicator3-dev librsvg2-dev patchelf libgtk-3-dev; Windows necesita el toolchain MSVC; macOS necesita las herramientas de línea de comandos de Xcode.

PowerShell bloquea el shim npm.ps1 — en Windows invoca siempre npm.cmd.

# app/
npm.cmd install
npm.cmd run build          # tsc + vite build (+ WASM trim)
npm.cmd run tauri dev      # run with hot reload

# app/src-tauri/
cargo test                 # workspace tests (core, mcp-server)
cargo build -p aibrain-mcp-server --release   # agent server binary

# app/ — embedding pipeline smoke test (model, dims, similarity)
node scripts/embed-smoke.mjs

Estructura del workspace:

app/                        React 19 + Vite + TypeScript frontend
app/src-tauri/              Tauri 2 shell + Tauri commands
app/src-tauri/crates/core/  aibrain-core — vectors, lifecycle, librarian,
                            chat, locals, settings, journal, connectors
app/src-tauri/crates/mcp-server/   the stdio MCP server binary
app/public/models|wasm|fonts|       vendored assets — never fetched at runtime

La CI (.github/workflows/ci.yml) se ejecuta en cada push/PR: compilación del frontend + pruebas de Rust en Ubuntu 22.04 y Windows. Las releases (.github/workflows/release.yml) compilan los tres sistemas operativos en las etiquetas v*, ejecutan las pruebas y redactan una release firmada con instaladores + artefactos de actualización.

🗺 Hoja de ruta

• Chat con streaming (SSE) con visibilidad de llamadas a herramientas

• Vista de grafo de conocimiento de la memoria

• Lint de salud de la memoria (huérfanos, wikilinks rotos, hechos duplicados)

• Controles del ciclo de vida en la interfaz (deshacer / promover / retención), pruebas del frontend

❓ Preguntas frecuentes

¿Mi memoria es privada? Sí. AIBrain es local-first: las notas, los embeddings y las búsquedas nunca salen de tu máquina. El único tráfico saliente opcional es la comprobación de actualizaciones y una clave de OpenRouter que añades tú mismo para el chat RAG. Ejecuta audit (herramienta MCP) para ver exactamente qué llamadas de red puede hacer AIBrain.

¿Necesita una GPU o una clave de API? No. La búsqueda semántica se ejecuta totalmente offline en CPU con un modelo ONNX incluido. Para la página Preguntar (chat RAG) puedes aportar una clave de OpenRouter o apuntar a cualquier servidor local compatible con OpenAI (LM Studio, Ollama, BionicGPT) — o saltarte el chat por completo y usar AIBrain puramente como almacén de memoria para agentes.

¿Con qué agentes de IA funciona? opencode, Claude Code, Claude Desktop, Codex, Cursor, VS Code, Zed, Windsurf, Cline, Continue, Gemini CLI, Goose, Aider, Qwen Code, Kimi CLI, OpenHands, Copilot CLI y más — cualquier cosa que hable MCP, además de conexión universal por configuración para el resto.

¿En qué se diferencia esto de AGENTS.md / CLAUDE.md? Esos son archivos de reglas estáticos por proyecto. AIBrain es una memoria viva, buscable y entre proyectos: registros de sesión, conceptos y hilos seleccionados que cada agente puede recordar semánticamente, no solo el que escribió el archivo.

¿Se elimina algo alguna vez? No. La retención archiva las entradas antiguas del buzón en carpetas con fecha, con un mínimo de seguridad de 7 días, y cada mutación se registra en un diario para poder deshacerse.

📄 Licencia

MIT — consulta LICENSE.

Construido con Tauri 2 · núcleo Rust · React + TypeScript · funciona con opencode, Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Zed y amigos