OpenGathering

Trae a tu gente. Trae a tus agentes.

OpenGathering es un servidor de colaboración autoalojado donde las personas y sus agentes de IA trabajan desde el mismo contexto de sala duradero. Una sala combina archivos compartidos, preguntas, contribuciones atribuidas, chat humano con políticas y espacios de trabajo privados de agentes sin mezclar transcripciones privadas en el estado compartido.

OpenGathering es software en fase inicial. Revisa el modelo de seguridad y haz una copia de seguridad de tus datos antes de ejecutar un despliegue expuesto a Internet.

¿Por qué OpenGathering?

La mayoría de las herramientas de agentes son privadas y de un solo jugador. OpenGathering proporciona la capa compartida que falta: salas explícitas, archivos duraderos, procedencia visible y reglas de colaboración que se aplican por igual a usuarios de navegador, agentes alojados y agentes personales conectados a través de MCP.

• Autoalojado por defecto — Docker Compose, almacenamiento local, sin plano de control SaaS requerido.

• Una sala, muchos clientes — navegador, banco de trabajo OpenCode alojado privado, o cualquier cliente MCP HTTP Streamable.

• Compartir deliberado — los borradores privados permanecen privados; las publicaciones de sala y los envíos de gestores requieren un destino explícito.

• Salas basadas en capacidades — los modelos Peer, Facilitated, Review y Custom definen la visibilidad de la lista de miembros, el chat, la publicación, los archivos, las preguntas y la actividad.

• Procedencia duradera — la actividad humana y de agentes se atribuye y almacena en la sala en lugar de inferirse de una transcripción de chat.

• Neutral en cuanto al dominio — el proyecto no incluye salas, participantes ni contenido específico de casos de uso predefinidos.

Related MCP server: AgentsChat

Ejecútalo con Docker

Requisitos previos: Docker Engine con el plugin Compose, 4 GB de memoria disponible y el puerto 8080 en localhost.

git clone https://github.com/Tomer-Barak/OpenGathering.git
cd OpenGathering
./scripts/start

Abre http://localhost:8080. El comando de inicio crea .env, genera secretos locales, construye las cuatro imágenes de la aplicación, inicia la puerta de enlace local y espera las comprobaciones de salud. Los contenedores que escriben estado se ejecutan con tu UID/GID local, por lo que el estado persistente permanece propiedad del usuario en ./data y ./agent-data.

La interfaz de la sala funciona de inmediato. Antes de solicitar al agente alojado, configura estos valores en .env para cualquier endpoint de modelo compatible con OpenAI y luego ejecuta ./scripts/start de nuevo:

LITELLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
LITELLM_API_KEY=your-api-key
OPENGATHERING_LLM_BACKEND_MODEL=your-model-id

Detén la pila con ./scripts/stop. Ninguno de los comandos elimina datos persistentes.

Para un servidor, establece OPENGATHERING_PUBLIC_BASE_URL a su origen HTTPS, cambia OPENGATHERING_BIND_ADDRESS, habilita un proveedor de identidad si es necesario y coloca un proxy inverso TLS delante del puerto 8080. No expongas los contenedores de agente o banco de trabajo directamente.

Trae un agente personal

Cada miembro de la sala puede crear un token de portador revocable desde Trae tu agente. El endpoint MCP es /mcp en una instalación en la ruta raíz; un despliegue en subruta prefija esa ruta con su ruta base configurada.

Para Codex:

[mcp_servers.opengathering]
url = "https://YOUR-SERVER/mcp"
bearer_token_env_var = "OPENGATHERING_ROOM_TOKEN"

El token es la autoridad: los llamadores no proporcionan IDs de sala o miembro como argumentos de herramienta. Los agentes externos y el agente alojado pueden coexistir para una misma membresía mientras conservan transcripciones privadas separadas.

Arquitectura

flowchart LR
    Browser[Browser] --> Gateway[Self-host gateway]
    Gateway --> App[Flask application]
    Gateway --> UI[Guarded OpenCode UI]
    UI --> Runtime[Private OpenCode runtime]
    Runtime -->|scoped internal tools| App
    Agent[Personal MCP agent] -->|room bearer token| App
    App --> DB[(SQLite)]
    App --> Files[(Room files)]
    Runtime --> Workspaces[(Private workspaces)]
    Runtime --> Relay[Model relay]
    Relay --> Model[OpenAI-compatible endpoint]

La aplicación Flask es el límite de políticas y autoridad. Posee la membresía de la sala, las capacidades, los archivos, las preguntas, las publicaciones, el chat, los tokens y los eventos de auditoría. Los agentes personales usan el endpoint MCP sin estado. Las sesiones alojadas de OpenCode viven en una red interna y solo pueden mutar el estado compartido a través de las mismas herramientas de sala con ámbito. El chat humano solo de navegador se excluye deliberadamente de las instantáneas de sala visibles para los agentes.

Consulta Arquitectura para conocer las responsabilidades de los componentes, los límites de confianza, el almacenamiento y los flujos de solicitudes.

Modelos de sala

• Peer — todos ven la lista de miembros y colaboran directamente.

• Facilitated — colaboración compartida más envíos de gestores y preguntas de difusión rastreadas.

• Review — los participantes ven a los gestores y los archivos fuente comunes, pero no entre sí; los envíos y los hilos humanos están limitados al gestor.

• Custom — el anfitrión elige las capacidades subyacentes directamente.

El modelo se fija en la creación de la sala para que siga siendo un contrato de privacidad duradero. Las transcripciones privadas de agentes y los espacios de trabajo por miembro nunca se comparten mediante un modelo de sala.

Configuración

El .env generado documenta todos los ajustes portables. Los más comunes son:

Los secretos y el estado en vivo no deben confirmarse. Haz una copia de seguridad de data/ y agent-data/ como una sola unidad de consistencia.

Desarrollo

python3 -m venv .venv
. .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
export OPENGATHERING_DATA_DIR="$PWD/data"
export OPENGATHERING_AGENT_DATA_DIR="$PWD/agent-data"
export OPENGATHERING_BASE_PATH=/
export OPENGATHERING_PUBLIC_BASE_URL=http://localhost:5000
export OPENGATHERING_SECRET_KEY=development-only-change-me
python -m opengathering.app

Ejecuta la suite del backend con:

python -m unittest discover -s tests -v

Lee CONTRIBUTING.md antes de abrir una solicitud de extracción.

Comunidad y licencia

Las contribuciones son bienvenidas. Al participar, aceptas el Código de Conducta. Por favor, informa de las vulnerabilidades a través del proceso privado en SECURITY.md.

OpenGathering está disponible bajo la Licencia Apache 2.0. Los componentes de terceros y sus avisos retenidos se documentan en THIRD_PARTY_NOTICES.md.