# Project Memory 🧠

CRM personal inteligente que procesa conversaciones de WhatsApp para construir conocimiento sobre tus contactos, expuesto vía Model Context Protocol (MCP).

## ✨ Características

- **Procesamiento de Audio**: Diarización (pyannote) + Transcripción (Groq Whisper)
- **Identificación de Hablantes**: Distingue tu voz de la del contacto
- **Privacidad**: Sanitización de PII con Microsoft Presidio (RUT, teléfonos, emails)
- **Extracción Inteligente**: Qwen 3 32B via Groq para extraer hechos, sentimientos, temas
- **Búsqueda Semántica**: pgvector para encontrar conversaciones por contexto
- **MCP Server**: Expone tools para usar con Claude Desktop

## 🏗️ Arquitectura

```
WhatsApp → WaHA → n8n → Redis → Worker Python → PostgreSQL
                                      ↓
                              Claude Desktop ← MCP Server
```

## 🚀 Quick Start

```bash
# 1. Clonar
git clone https://github.com/crtormo/project-memory.git
cd project-memory

# 2. Configurar
cp .env.example .env
# Editar .env con tus API keys

# 3. Levantar
docker-compose up -d

# 4. Vincular WhatsApp
# Abrir http://localhost:3000 y escanear QR
```

## 🔧 Configuración

### Variables de Entorno

| Variable | Descripción |
|----------|-------------|
| `HUGGINGFACE_TOKEN` | Token para pyannote (diarización) |
| `GROQ_API_KEY` | API key de Groq (Whisper + Qwen) |
| `GOOGLE_API_KEY` | API key de Google AI Studio (fallback) |

### Servicios Docker

| Servicio | Puerto | Descripción |
|----------|--------|-------------|
| PostgreSQL | 5432 | Base de datos + pgvector |
| Redis | 6379 | Cola de mensajes |
| WaHA | 3000 | API WhatsApp |
| n8n | 5678 | Automatización |

## 🛠️ Herramientas MCP

| Tool | Descripción |
|------|-------------|
| `get_contact_summary` | Resumen completo de un contacto |
| `query_conversations` | Búsqueda semántica en historial |
| `add_reminder` | Crear recordatorio |
| `get_pending_reminders` | Ver recordatorios próximos |
| `list_contacts` | Listar todos los contactos |

### Configurar Claude Desktop

Agregar a `~/.claude/config.json`:

```json
{
  "mcpServers": {
    "project-memory": {
      "command": "docker",
      "args": ["exec", "-i", "project-memory-mcp", "python", "-m", "src.mcp_server.server"]
    }
  }
}
```

## 📁 Estructura

```
project-memory/
├── src/
│   ├── core/           # AudioProcessor, PrivacyService, Intelligence
│   ├── database/       # Models, Repositories, Connection
│   ├── services/       # BatchProcessor, MessageQueue, Notifications
│   └── mcp_server/     # Servidor MCP con tools
├── scripts/            # CLI utilities
├── docker/             # Dockerfiles
└── n8n/                # Workflows
```

## 📊 Stack Tecnológico

- **Python 3.11** + Poetry
- **PostgreSQL 16** + pgvector
- **Redis 7** para cola de mensajes
- **pyannote.audio** para diarización
- **Groq API** (Whisper + Qwen 3 32B)
- **Microsoft Presidio** para PII
- **MCP SDK** para Model Context Protocol

## 📝 Scripts CLI

```bash
# Verificar BD
python scripts/init_db.py

# Registrar tu voz
python scripts/enroll_voice.py

# Exportar datos
python scripts/export_data.py contacts --format csv

# Ver recordatorios
python scripts/check_reminders.py
```

## 🔒 Seguridad

- Las API keys nunca se commitean (están en `.env`)
- PII sanitizado antes de persistir
- Datos almacenados localmente (Home Lab)

## 📄 Licencia

MIT