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🎯 El Problema que Resolvemos

Todos los días tienes conversaciones brillantes con IA: sesiones de estrategia con GPT-4, revisiones de código con Claude, análisis con Gemini. Pero cuando cierras esa ventana de chat, todo ese conocimiento desaparece. Este es el problema de la "evaporación del conocimiento de IA".

💡 La Solución

plugged.in es el primer Sistema de Gestión de Contenido de IA (AI-CMS) del mundo: una plataforma que transforma las interacciones efímeras con IA en conocimiento organizacional persistente, versionado y buscable.

Piénsalo como "Git para contenido generado por IA" combinado con "WordPress para interacciones con IA".

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✨ Qué Hace Especial a plugged.in

🧠 Memoria de IA que Persiste

Tus conversaciones con IA se convierten en activos permanentes. Cada documento está versionado, atribuido y es buscable.

🤝 Colaboración Multi-Modelo

Claude escribe la v1, GPT-4 añade especificaciones técnicas en la v2, Gemini refina en la v3: todo rastreado y atribuido.

🔌 Integración MCP Universal

Funciona con más de 1,500 servidores MCP. Conecta cualquier herramienta, cualquier IA, cualquier flujo de trabajo, todo a través de una sola interfaz.

🔒 Seguridad de Nivel Empresarial

Cifrado de extremo a extremo, OAuth 2.1, limitación de velocidad y ejecución en entorno aislado para tu tranquilidad.

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📊 Estadísticas Reales de la Plataforma

Documents Managed: 90+ (72% AI-generated)
Integrated MCP Servers: 1,568
Active Versioning: Documents with up to 4 iterations
Model Attributions: 17 different AI models tracked
RAG Engine: Embedded zvec (RocksDB + HNSW) — zero external dependencies
Search Performance: Sub-second semantic search with cosine similarity
Security: AES-256-GCM encryption, Redis rate limiting

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🚀 Inicio Rápido

Docker (Recomendado - 2 minutos)

El autoalojamiento compila la imagen localmente

El docker-compose.yml predeterminado compila la imagen de la aplicación desde el código fuente (./Dockerfile) para tu plataforma. Intencionalmente no hay una imagen de autoalojamiento precompilada: el motor vectorial zvec integrado necesita indicadores/enlaces de compilación que una imagen de registro genérica no puede incluir, por lo que la imagen se compila localmente con la configuración supportedArchitectures adecuada.

El primer docker compose up --build tarda aproximadamente 10–15 minutos (instalación de dependencias + next build). Los inicios posteriores son instantáneos: la imagen está en caché. Requisitos: Docker con BuildKit (Docker Desktop, o docker buildx) y al menos ~8 GB de memoria asignados al motor Docker: next build consume mucha memoria y se abortará con "JavaScript heap out of memory" en límites más pequeños (auméntalo en Docker Desktop → Configuración → Recursos).

# Clone and setup
git clone https://github.com/VeriTeknik/pluggedin-app.git
cd pluggedin-app
cp .env.example .env

# Edit .env and set these three. Compose refuses to start without the last two,
# so there is no way to end up running with a password this repository knows.
#   NEXTAUTH_SECRET=$(openssl rand -base64 32)
#   POSTGRES_PASSWORD=$(openssl rand -hex 32)
#   REDIS_PASSWORD=$(openssl rand -hex 32)
#
# Use hex (or another URL-safe value) for the last two: they are interpolated
# into a postgresql:// / redis:// URL, so @ : / ? # would corrupt it.
# Compose builds DATABASE_URL and REDIS_URL from them — leave those alone.

# Build the app image and start the full stack (PostgreSQL 18 + pgvector,
# Redis, one-shot migration, then the app):
docker compose up --build -d

# Follow startup (migration runs first, then the app becomes healthy):
docker compose logs -f pluggedin-app

# Visit http://localhost:12005

Comandos útiles:

docker compose ps                       # service status
docker compose run --rm pluggedin-migrate   # re-run database migrations
docker compose down                     # stop (keeps data)
docker compose down -v                  # stop + wipe all volumes

Los despliegues de producción/alojados usan un archivo diferente: este docker-compose.yml es el predeterminado de autoalojamiento, no la pila de producción:

• docker-compose.production.yml — extrae la imagen veriteknik/pluggedin precompilada (la compilación alojada/nube)
• infra/docker-compose.yml — la pila de producción Traefik + SOPS utilizada por plugged.in

Qué incluye:

• ✅ PostgreSQL 18 con extensión pgvector para búsqueda vectorial
• ✅ Redis 7 para limitación de velocidad / caché
• ✅ Motor vectorial zvec integrado para RAG (sin necesidad de Milvus/Qdrant externo)
• ✅ Aplicación web Next.js 15 con compilación de producción optimizada
• ✅ Volúmenes persistentes para base de datos, cargas, vectores y registros
• ✅ Verificaciones de salud y reinicios automáticos

Arquitectura Docker:

Services:
  - pluggedin-migrate:  One-shot DB migration; reuses the app image, then exits
  - pluggedin-app:      Main web application (host port 12005 → container 3000),
                        starts only after migration completes successfully
  - pluggedin-postgres: PostgreSQL 18 + pgvector database (port 5432)
  - pluggedin-redis:    Redis 7 (port 6379)

Volumes:
  - pluggedin-postgres: Database data (persistent)
  - pluggedin-redis:    Redis append-only data (persistent)
  - zvec-data:          Vector collections (persistent)
  - app-uploads:        User uploaded files (persistent)
  - app-logs:           Application logs (persistent)
  - mcp-cache:          MCP package cache (persistent)

Actualización desde versiones anteriores:

# If upgrading from PostgreSQL 16 or earlier
# Option 1: Fresh start (data loss)
docker compose down -v && docker compose up --build -d

# Option 2: Migrate existing data
docker exec pluggedin-postgres pg_dump -U pluggedin pluggedin > backup.sql
docker compose down -v
docker compose up -d
docker exec -i pluggedin-postgres psql -U pluggedin -d pluggedin < backup.sql

Versión en la Nube

Visita plugged.in para acceso instantáneo: no se requiere instalación.

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🌟 Características Clave

📚 Gestión de Documentos y RAG

• Búsqueda Vectorial Integrada: motor zvec en proceso (RocksDB + HNSW) — sin servicios externos necesarios
• Indexación Automática: sube PDFs o texto, automáticamente fragmentado, incrustado e indexado
• Control de Versiones: rastrea cada cambio con historial estilo Git
• Atribución de Modelos: sabe qué IA contribuyó con qué
• Búsqueda Semántica: consulta tu base de conocimiento con lenguaje natural
• Recuperación de Re-indexación: re-indexación con un clic desde la interfaz de biblioteca para vectores corruptos

🔧 Centro de Servidores MCP

• Más de 1,500 Integraciones: conéctate a cualquier herramienta compatible con MCP
• Filtrado Avanzado de Selección Múltiple: filtra por múltiples tipos de paquetes simultáneamente (npm, PyPI, Docker, MCPB, NuGet)
• Búsqueda Inteligente: filtrado inteligente con recuentos de resultados en tiempo real y validación
• Auto-Descubrimiento: encuentra y configura servidores desde GitHub, npm, Smithery
• Integración de Registro: reclama y gestiona servidores con credenciales de GitHub
• Interfaz Unificada: una clave API, todas tus herramientas
• Prefijado de Herramientas: la gestión automática de espacios de nombres previene conflictos
• Soporte OAuth: manejo de OAuth del lado del servidor para servidores MCP

🎮 Área de Pruebas Interactiva

• Prueba Cualquier Modelo: Claude, GPT-4, Gemini y más
• Depuración en Vivo: ve interacciones MCP en tiempo real
• Integración RAG: usa tus documentos como contexto
• Instrucciones Personalizadas: configuración por servidor
• Registro Extenso: capacidades detalladas de depuración

🔔 Inteligencia en Tiempo Real

• Seguimiento de Actividad: monitorea todas las operaciones MCP
• Notificaciones por Correo: mantente informado sobre eventos importantes
• Análisis de Tendencias: ve qué herramientas son populares
• Registros de Auditoría: historial completo de actividad
• Notificaciones Bidireccionales: envía, recibe, marca como leído

🔐 Seguridad Primero

• Cifrado de Extremo a Extremo: AES-256-GCM para todos los datos sensibles
• Cifrado por Perfil: claves de cifrado aisladas por espacio de trabajo
• OAuth 2.1: flujos de autenticación modernos
• Ejecución en Entorno Aislado: aislamiento Firejail en Linux
• Limitación de Velocidad Redis: protección avanzada contra DDoS con respaldo
• Caché LRU: caché eficiente en memoria con desalojo automático
• Seguridad de Contraseñas Mejorada: factor de costo Bcrypt 14 (16,384 iteraciones)
• Nonces CSP Dinámicos: Política de Seguridad de Contenido criptográficamente segura
• Encabezados de Seguridad: HSTS, X-Frame-Options, X-Content-Type-Options

🏢 Gestión de Hubs y Espacios de Trabajo

• Arquitectura Multi-Hub: organiza proyectos en hubs separados
• Aislamiento de Espacios de Trabajo: cada hub contiene múltiples espacios de trabajo aislados
• Cambio Inteligente de Hub: selección automática de espacio de trabajo al cambiar de hub
• Alcance de Datos: aislamiento de datos a nivel de hub y espacio de trabajo
• Visualización del Hub Actual: el panel muestra el hub activo para conciencia contextual

📋 Sistema de Portapapeles y Memoria

• Entradas Nombradas: almacena pares clave-valor con nombres semánticos (p. ej., customer_context, last_analysis)
• Entradas Indexadas: almacenamiento tipo arreglo con índices autoincrementales para datos ordenados
• Operaciones de Pila: funcionalidad push/pop para flujos de trabajo y pipelines LIFO
• Soporte de Contenido Enriquecido: almacena texto, JSON, imágenes (base64) y cualquier tipo de contenido hasta 2MB
• Expiración TTL: tiempo de vida opcional para limpieza automática de datos temporales
• Controles de Visibilidad: privado, espacio de trabajo o público por entrada
• Atribución de Modelos: rastrea qué modelo de IA creó cada entrada del portapapeles
• Integración MCP: accede al portapapeles mediante 6 herramientas MCP integradas desde cualquier cliente de IA

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🏗️ Arquitectura

Descripción General de la Arquitectura

plugged.in actúa como el hub central que conecta varios clientes de IA, herramientas de desarrollo y lenguajes de programación con tu base de conocimiento y el ecosistema MCP más amplio. La arquitectura está diseñada para máxima flexibilidad y extensibilidad.

🟢 Integraciones Listas para Producción (Líneas Sólidas)

Interfaz de Proxy MCP

El Proxy MCP sirve como una puerta de enlace unificada que agrega múltiples servidores MCP en una sola interfaz:

• Claude Code: CLI oficial de Anthropic para Claude con soporte MCP nativo
• Cline: extensión de VS Code para desarrollo asistido por IA
• LM Studio: ejecución de modelos locales con integración MCP
• Claude Desktop: aplicación de escritorio de Anthropic

Cómo funciona: cada cliente de IA se conecta mediante STDIO, recibiendo acceso a todos tus servidores MCP configurados a través de una sola conexión. El proxy maneja:

• Prefijado de herramientas para prevenir conflictos de espacios de nombres
• Autenticación OAuth para servidores MCP
• Registro de actividad y notificaciones
• Manejo unificado de errores

Soporte SDK - Integración Multi-Lenguaje

Acceso programático directo a través de SDKs oficiales:

• SDK de JavaScript/TypeScript (@pluggedin/sdk): SDK completo para Node.js y navegador
• SDK de Python (pluggedin-sdk): interfaz pitónica para flujos de trabajo de IA
• SDK de Go (pluggedin-go): implementación de Go de alto rendimiento

Casos de Uso:

// Create documents programmatically
const doc = await client.documents.create({
  title: "API Analysis",
  content: "...",
  source: "api"
});

// Query RAG knowledge base
const results = await client.rag.query("How do we handle auth?");

Características Principales de la Plataforma

La plataforma web de plugged.in proporciona:

1. Base de Conocimiento (RAG Integrado)

   • Búsqueda vectorial en proceso mediante zvec (RocksDB + HNSW) — sin servicios externos
   • Fragmentación, incrustación e indexación automática de PDF/texto
   • Aislamiento con alcance de proyecto con validación de filtros por campo
   • Búsqueda de similitud coseno en menos de un segundo

2. Almacén de Documentos

   • Control de versiones para contenido generado por IA
   • Seguimiento de atribución multi-modelo
   • Deduplicación por hash de contenido
   • Soporte para cargas, contenido generado por IA y fuentes API

3. Registro MCP

   • Más de 1,500 servidores MCP seleccionados
   • Verificación y reclamo de GitHub
   • Seguimiento de instalaciones y tendencias
   • Auto-descubrimiento desde npm, GitHub, Smithery

4. Gestión de Herramientas

   • Descubre herramientas de todos los servidores conectados
   • Prueba herramientas en el área de pruebas interactiva
   • Instrucciones personalizadas por servidor
   • Registros de depuración en tiempo real

🟡 En Desarrollo (Líneas Discontinuas)

Conectores Nativos

Integraciones directas que omiten el Proxy MCP para rendimiento mejorado:

• Conector plugged.in para Claude Desktop: arquitectura de plugin nativa
• Conector plugged.in para ChatGPT: integración de plugin OpenAI
• Aplicación Móvil: aplicaciones nativas para iOS y Android

¿Por qué Conectores Nativos?

• Tiempos de respuesta más rápidos (sin sobrecarga del proxy)
• Integración de interfaz más rica
• Características específicas de la plataforma
• Capacidades sin conexión

Sistema de Memoria Avanzado

Memoria persistente entre sesiones:

• Los cuadros de Conocimiento + Memoria en el diagrama representan:
  • Continuidad de sesión entre diferentes clientes de IA
  • Inyección automática de contexto basada en el historial de conversación
  • Compartición de memoria entre modelos (Claude recuerda lo que GPT discutió)
  • Poda inteligente de contexto para mantenerse dentro de los límites de tokens

Ejemplo de Flujo de Trabajo:

1. Discute arquitectura con Claude Desktop → La memoria se guarda
2. Cambia al conector de ChatGPT → El contexto anterior está disponible automáticamente
3. La aplicación móvil accede al mismo historial de conversación
4. RAG proporciona documentos relevantes automáticamente

📊 Ejemplo de Flujo de Datos

Flujo de Solicitud del Usuario:

1. User asks question in Claude Desktop
2. MCP Proxy receives request
3. Proxy checks RAG for relevant context
4. Combines context + user question
5. Routes to appropriate MCP servers
6. Aggregates responses
7. Logs activity to database
8. Returns enriched response to user

Flujo de Creación de Documentos:

1. AI generates document via SDK or user uploads PDF/text
2. Content processed, chunked, and sanitized
3. Model attribution recorded
4. Version created in Document Store
5. Chunks stored in PostgreSQL, embeddings indexed in zvec
6. Document searchable immediately via semantic search

🔒 Arquitectura de Seguridad

Todas las conexiones usan:

• Cifrado de extremo a extremo (AES-256-GCM)
• Claves de cifrado por perfil (aislamiento de espacio de trabajo)
• Limitación de velocidad Redis con respaldo en memoria
• Ejecución en entorno aislado (Firejail en Linux)
• OAuth 2.1 para servicios externos

📈 Escalabilidad

La arquitectura soporta:

• Escalado horizontal de instancias del Proxy MCP
• Agrupación de conexiones de base de datos para PostgreSQL
• Caché Redis para datos de acceso frecuente
• Integración CDN para activos estáticos
• Procesamiento de trabajos en segundo plano para operaciones pesadas

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📚 Documentación

Visita nuestra documentación completa en docs.plugged.in

Para Usuarios

• Primeros Pasos - Descripción general de la plataforma e inicio rápido
• Guía de Instalación - Instrucciones de configuración paso a paso
• Biblioteca de Documentos - Gestión de tu base de conocimiento de IA
• Base de Conocimiento RAG - Configuración de RAG para contexto de IA
• Colaboración en Equipo - Trabajando con tu equipo

Para Desarrolladores

• Referencia de API - Documentación completa de la API
• Autenticación de API - Guía de claves de API y autenticación
• Guía de Autoalojamiento - Implementa tu propia instancia
• Despliegue con Docker - Despliegue basado en contenedores
• Resumen de Seguridad - Mejores prácticas de seguridad

Integración MCP

• Resumen del Proxy MCP - Comprendiendo la arquitectura del proxy
• Instalación del Proxy MCP - Configuración del proxy
• Servidores MCP Personalizados - Construyendo tus propios servidores

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🛠️ Opciones de Instalación

Requisitos

• Node.js 18+ (20+ recomendado)
• PostgreSQL 15+ (18+ recomendado)
• Redis (opcional, para limitación de velocidad)
• Docker y Docker Compose (para despliegue en contenedores)

Variables de Entorno

Crea un archivo .env con:

# Core (Required)
DATABASE_URL=postgresql://user:pass@localhost:5432/pluggedin
NEXTAUTH_URL=http://localhost:12005
NEXTAUTH_SECRET=your-secret-key # Generate: openssl rand -base64 32

# Security (Required)
NEXT_SERVER_ACTIONS_ENCRYPTION_KEY= # Generate: openssl rand -base64 32

# Features (Optional)
ENABLE_RAG=true
ENABLE_NOTIFICATIONS=true
ENABLE_EMAIL_VERIFICATION=true
REDIS_URL=redis://localhost:6379  # For Redis rate limiting

# RAG / Vector Search
ZVEC_DATA_PATH=./data/vectors     # Path to zvec collection files
EMBEDDING_MODEL=                   # OpenAI model (default: text-embedding-3-small)
RAG_SEARCH_TOP_K=5                 # Chunks returned per query
RAG_CACHE_TTL_MS=60000             # Storage stats cache TTL

# Email (For notifications)
EMAIL_SERVER_HOST=smtp.example.com
EMAIL_SERVER_PORT=587
EMAIL_FROM=noreply@example.com

Instalación Manual

# Install dependencies
pnpm install

# Setup database
pnpm db:migrate:auth
pnpm db:generate
pnpm db:migrate

# Build for production
NODE_ENV=production pnpm build

# Start the server
pnpm start

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🔌 Integración del Proxy MCP

Conecta tus clientes de IA a plugged.in:

Claude Desktop

{
  "mcpServers": {
    "pluggedin": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@pluggedin/pluggedin-mcp-proxy@latest"],
      "env": {
        "PLUGGEDIN_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Cursor IDE

npx -y @pluggedin/pluggedin-mcp-proxy@latest --pluggedin-api-key YOUR_API_KEY

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🎯 Casos de Uso

Para Desarrolladores

• Memoria de Revisión de Código: Mantén revisiones de código de IA entre sesiones
• Generación de Documentación: Genera y versiona automáticamente documentación técnica
• Archivo de Análisis de Errores: Almacena sesiones de depuración de IA para referencia futura

Para Equipos

• Base de Conocimiento: Construye memoria institucional a partir de interacciones de IA
• Resúmenes de Reuniones: Resúmenes generados por IA con atribución completa
• Documentos Estratégicos: Planificación colaborativa asistida por IA con control de versiones

Para Empresas

• Seguimiento de Cumplimiento: Registro de auditoría completo del contenido generado por IA
• Flujos de Trabajo Multi-Modelo: Orquesta diferentes IAs para tareas complejas
• Despliegue Seguro: Autoalojamiento con control total de datos

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📊 Por Qué los Equipos Eligen plugged.in

Característica	plugged.in	Chat de IA Tradicional	Solo Clientes MCP
Memoria Persistente	✅ Versionado completo	❌ Solo sesión	❌ Sin almacenamiento
Soporte Multi-Modelo	✅ Todos los modelos	⚠️ Un solo proveedor	✅ Múltiples
Gestión de Documentos	✅ CMS completo	❌ Ninguna	❌ Ninguna
Seguimiento de Atribución	✅ Registro de auditoría completo	❌ Ninguno	❌ Ninguno
Colaboración en Equipo	✅ Integrada	❌ Ninguna	❌ Limitada
Autoalojable	✅ Sí	⚠️ Varía	✅ Sí
Integración RAG	✅ Nativa	⚠️ Limitada	❌ Ninguna

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🤝 Comunidad y Soporte

• Discusiones de GitHub: Únete a la conversación
• Problemas de GitHub: Informes de errores y solicitudes de funciones
• Reddit: r/plugged_in
• Twitter/X: @PluggedIntoAI
• Correo Electrónico: team@plugged.in

Contribuciones

¡Nos encantan las contribuciones! Consulta nuestra Guía de Contribución para más detalles.

# Fork the repo, then:
git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/pluggedin-app.git
cd pluggedin-app
pnpm install
pnpm dev

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📜 Licencia

Licencia MIT - consulta LICENCIA para más detalles.

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🙏 Agradecimientos

Construido sobre estos increíbles proyectos:

• Model Context Protocol por Anthropic
• Next.js para el framework web
• PostgreSQL para almacenamiento de datos confiable
• Todos los creadores de servidores MCP en nuestra comunidad

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📝 Notas de Versión

Última Versión: v4.0.0 — Hubs, un conector MCP alojado y una revisión de seguridad

🎯 Novedades en v4.0.0

Mayor según Versionado Semántico: se eliminaron dos funciones y el modelo de datos bajo Hubs cambió.

🧭 Los Espacios de Trabajo son Hubs (Cambio Rupturista)

• Cada Espacio de Trabajo es su propio Hub, un Espacio de Trabajo por Hub; el selector de Espacios de Trabajo desapareció
• Los Espacios de Trabajo existentes fueron promovidos en su lugar — ninguna fila de datos de usuario se movió
• mcp_servers.slug no se tocó, por lo que las instrucciones guardadas que nombran {slug}__{tool} siguen resolviéndose

🔌 Conector MCP alojado

• /api/mcp sirve el conector, con un servidor de autorización OAuth 2.1 delante de él
• PKCE, rotación de tokens de refresco con detección de reutilización, descubrimiento RFC 9728
• Herramientas de la biblioteca expuestas a través de MCP, detrás de un límite de Hub que un llamador no puede eludir

🔒 Seguridad

• Cinco avisos corregidos y publicados, cada uno acreditado a su informante — consulta Agradecimientos
• Inyección de comandos en la ruta de instalación de pnpm/uv y en testMcpConnection
• Los guardas SSRF ahora clasifican la dirección analizada en lugar de comparar texto de hostname, y safeFetch se conecta a la dirección que validó en lugar de re-resolver
• Las acciones del servidor ya no confían en una identidad proporcionada por el llamador

🐳 Despliegue

• Docker + Traefik + SOPS; los secretos se descifran en tmpfs en el momento del despliegue
• infra/scripts/deploy.sh es el punto de entrada — ejecutar compose manualmente omite el descifrado
• Retención programada para artefactos de compilación, después de que una compilación de imagen de 4 GB por push llenara el disco

🗑️ Eliminado

• Descubrir / Red Social de IA. La infraestructura de intercambio subyacente permanece

⚠️ Notas de Migración

• Ejecuta pnpm db:migrate después de actualizar
• Los usuarios que encuentren la condición de carrera de Hub duplicado verán el segundo renombrado a "Default Hub 2"; nada se fusiona y nada se elimina

Consulta el registro de cambios completo en Lanzamientos de GitHub

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