Prism Coder

Prism Coder

Dale a tu agente de IA memoria que perdura. Sesiones persistentes, grafos de conocimiento y enrutamiento de herramientas sin conexión — totalmente local y gratuito.

Prism Coder es un servidor MCP que le da a Claude, Cursor y otras herramientas de IA memoria a largo plazo que sobrevive entre sesiones. Incluye la familia de modelos de peso abierto prism-coder (2B–27B) para enrutamiento de herramientas rápido y sin conexión — sin necesidad de nube.

No se necesita cuenta. No hay claves API. Se ejecuta en tu máquina.
Una suscripción de pago añade sincronización en la nube, niveles de modelo superiores y funciones de equipo a través del portal Synalux.

Lo que Prism te ofrece

• Memoria de sesión que sobrevive a los reinicios — retoma proyectos con notas de traspaso, trabajo reciente, TODOs abiertos y contexto rápido, estándar o profundo configurable.
• Inferencia local primero — el trabajo acotado se enruta primero a través de modelos locales de Ollama, con selección automática 2B/4B/9B/27B según los modelos instalados, la RAM disponible, el ajuste del contexto y los derechos de suscripción.
• Aplicación de la salida de ruta — el modo de ruta devuelve solo llamadas bien formadas a herramientas que el host realmente anunció. Los planes estándar y superiores pueden añadir corrección determinista autenticada; route_guard: "local" mantiene el prompt y el borrador completamente en el dispositivo.
• Una sola configuración para cada agente — prism connect configura Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Gemini CLI y Codex preservando la configuración no relacionada.
• Habilidades conscientes de la suscripción — las habilidades autorizadas se sincronizan antes de que el host se lance, con actualizaciones seguras, degradaciones, preservación de conflictos y recuperación sin conexión de la última versión buena.
• Inicio sin hooks — los metadatos MCP y las instrucciones nativas solicitan el contexto de inicio de Prism sin requerir hooks de ciclo de vida ni un lanzador propiedad de Prism.
• Escalada segura y observabilidad — los resultados de inferencia son explícitos, el contenido reservado permanece con fallo cerrado, y el uso local/nube se registra para revisión.

Comenzar

npm install -g prism-mcp-server
prism connect

Usa prism connect --dry-run para previsualizar cambios, prism connect --all para configurar cada host detectado, o prism connect --refresh para reconciliar las entradas gestionadas por Prism después de una actualización. Reinicia el host después de conectar.

Prism funciona localmente sin cuenta, clave API o suscripción en la nube. Añade una suscripción Synalux cuando quieras memoria en la nube, habilidades de nivel de pago o funciones de equipo.

Instalar como plugin

Prism también se distribuye como plugin, que registra el servidor MCP y la habilidad de inicio por ti.

Claude Code — desde el marketplace de la comunidad:

/plugin marketplace add anthropics/claude-plugins-community
/plugin install synalux-prism@claude-community

Codex — este repositorio es en sí mismo un marketplace de plugins:

codex plugin marketplace add dcostenco/prism-coder
codex plugin add synalux-prism@prism

El plugin registra prism-mcp a través de npx -y prism-mcp-server. Si ya configuraste Prism manualmente — prism connect escribe una entrada mcp_servers.prism-mcp — tienes ese servidor dos veces bajo una misma clave. Instala el plugin o ejecuta prism connect, no ambos.

Lo que prism connect cambia sobre los subagentes del host

connect dirige el trabajo acotado a prism_infer en tu máquina en lugar de a agentes generados por el host. Lo que escribe difiere según el host, y no desactiva los subagentes en todas partes — Claude Code los mantiene y se apunta a un modelo económico en su lugar. Los trabajadores locales de Prism permanecen disponibles a través de MCP en todos los casos.

Dos cosas que vale la pena saber:

• experimental es el espacio de nombres de Gemini, no nuestro. Prism no está habilitando nada experimental — escribe false en una bandera que Gemini ya define en esa ruta. Escribir en cualquier otro lugar no tendría efecto.
• Ese espacio de nombres es por definición temporal. Si Gemini promueve enableAgents fuera de experimental, Prism sigue escribiendo la ruta antigua, Gemini lee la nueva, y los subagentes del host se reactivan silenciosamente. Nada da error y el archivo de configuración sigue viéndose correcto. Si ves subagentes del host ejecutándose mientras enableAgents lee false, comprueba si la clave se ha movido antes de asumir que connect falló al escribirla.

Ambas escrituras son idempotentes en el sentido de que un host ya configurado de esta manera se deja intacto — pero se re-aplican en cada ejecución de prism connect, no solo en --refresh. Si re-habilitas deliberadamente los subagentes del host, la siguiente connect los desactivará de nuevo. Mantenlos activados no volviendo a ejecutar connect, o re-habilitándolos después de cada ejecución.

[SOURCE 1: ledger:8286581d (recorded 2025-05-29, 431 days ago)]

Inicio rápido

El nivel gratuito no necesita cuenta, ni clave API, ni nube. Instala Prism, luego regístralo con cada host MCP compatible ya instalado en tu máquina:

npm install --global prism-mcp-server
prism connect

prism connect detecta Claude Code, Claude Desktop (macOS/Windows/Linux), Cursor, Gemini CLI y Codex. Usa prism connect --all para apuntar a los cinco, --host <name> para un solo host, o --dry-run para previsualizar los archivos que cambiarían. Las entradas existentes de prism y prism-mcp nunca se sobrescriben por defecto. --refresh actualiza solo una entrada creada previamente por Prism; las entradas personalizadas permanecen intactas. Para Claude Code, tanto el comando predeterminado como --refresh también eliminan la entrada legada exacta de npx -y prism-mcp-server con ámbito de proyecto del .mcp.json ancestro efectivo después de que el registro de usuario nativo tenga éxito. No se modifica ninguna entrada de proyecto personalizada o de coincidencia aproximada. Cierra los hosts MCP de destino antes de un registro que no sea de prueba para que no puedan editar su configuración al mismo tiempo.

La misma conexión instala el contrato de orquestación local-primero:

Los cinco reciben PRISM_AGENT_POLICY=local-first en su entrada MCP gestionada de Prism. Las tareas rutinarias usan el trabajador local consciente de RAM; la expansión nativa/en segundo plano no es el flujo de trabajo predeterminado. session_task_route proporciona una pista de complejidad; prism_infer sigue siendo el único propietario de la selección de modelo y pensamiento y puede elegir 27B cuando sus puertas de viabilidad lo respalden.

Establece PRISM_STORAGE antes de ejecutar prism connect para preservar una elección explícita de almacenamiento en las entradas de host generadas. Esto no cambia el enrutamiento del modelo local; el almacenamiento en la nube de Synalux requiere por separado una habilitación activa de memoria en la nube.

El registro de Codex preserva el contenido no relacionado de ~/.codex/config.toml, agrega solo el bloque MCP marcado de Prism y actualiza solo las claves documentadas de funciones/agentes local-primero. CODEX_HOME se respeta cuando se establece y ya debe existir, coincidiendo con el propio contrato de Codex. Reinicia la CLI de Codex, la extensión del IDE o la aplicación de escritorio de ChatGPT después de conectarte.

Reinicia el host conectado y tu agente ahora tiene memoria respaldada por una base de datos SQLite local (~/.prism-mcp/data.db). Consulta Configuración del IDE para la configuración manual y las rutas específicas del host.

Opcional — flota de modelos local para enrutamiento de herramientas sin conexión. Descarga el que se ajuste a tu hardware:

ollama pull dcostenco/prism-coder:2b    # 3.3 GB  · on-device / lowest RAM · sees images (100% on our routing suite)
ollama pull dcostenco/prism-coder:4b    # 3.5 GB  · verifier · sees images (100%)
ollama pull dcostenco/prism-coder:9b    # 6.7 GB  · default router · sees images (95.7%, reasons before answering)
ollama pull dcostenco/prism-coder:27b   # 16.8 GB · complex code / quality · text only (100%)

Prism detecta automáticamente tanto las etiquetas de Ollama con espacio de nombres (dcostenco/prism-coder:9b) como las simples (prism-coder:9b).

Los niveles 2b/4b/9b llevan una torre de visión y aceptan capturas de pantalla a través de prism_infer({ images: [...] }) — pasa rutas absolutas o base64. Las solicitudes de imagen se rechazan en lugar de responderse a ciegas cuando ningún nivel (o el clasificador de seguridad de Capa 1) puede ver realmente la imagen, por lo que un modelo solo de texto nunca recibe un aviso sobre una captura de pantalla que nunca recibió. El 27b es solo texto.

Qué hace

Tu agente de IA olvida todo entre sesiones. Prism lo soluciona — y añade verificación, detección de desviación y coordinación multiagente encima.

Palacio de la Mente — memoria persistente que sobrevive entre sesiones

Cada conversación alimenta un almacén persistente. La siguiente sesión carga el contexto correcto automáticamente — sin re-explicar.

El panel muestra el estado actual de tu proyecto, TODOs pendientes, salud de intenciones y un grafo de conocimiento neuronal — todo construido automáticamente desde tus sesiones de agente.

Exportar — lee el registro fuera del agente

session_export_memory escribe tu memoria como archivos de texto plano que puedes leer, comparar y confirmar. Nada pasa por un modelo para producirlo.

markdown   human-readable — drop it in a PR to show what the agent actually did
json       machine-readable — import into another Prism instance
vault      zipped Markdown with YAML frontmatter and [[wikilinks]] (Obsidian, Logseq)

Esta es la superficie a la que recurrir cuando quieras responder "¿verificó el agente esto, o está afirmando que lo hizo?" — la exportación es un registro que revisas después del hecho, en una comparación o solicitud de extracción, en lugar de una vista en vivo que tienes que ir a abrir. Los mismos datos están disponibles desde los botones Exportar ZIP y Exportar Vault del panel.

Grafo de Conocimiento — búsqueda semántica + de palabras clave + de grafo

Pregunta "¿qué decidí sobre el flujo de autenticación el mes pasado?" y obtén una respuesta con citas, combinando similitud vectorial, búsqueda de texto completo y recorrido de grafo.

Historial de Sesiones — rastro de auditoría inmutable

Cada sesión se registra con archivos cambiados, decisiones tomadas y TODOs. Busca, filtra y reproduce cualquier sesión pasada.

Métricas de Inferencia — mira a dónde van tus tokens

Cada llamada a prism_infer rastrea qué modelo la manejó (Ollama local vs. nube) y cuántos tokens se consumieron. Cuando guardas una sesión, Prism muestra un resumen:

📊 Inference Metrics (this session):
  Total calls: 12 — Local: 10 (83%) | Cloud: 2 (17%)
  Prompt tokens: 7,840 evaluated / 8,420 submitted est.
  Completion tokens: 3,150
  Cloud tokens saved (est.): 11,570 — token volume handled locally instead of cloud
  Avg latency: 1,240ms
  By model:
    prism-coder:27b: 6 calls, 7,200 tokens, avg 1,800ms
    prism-coder:9b: 4 calls, 2,870 tokens, avg 620ms
    synalux-27b: 2 calls, 1,500 tokens, avg 1,100ms

Tokens de nube guardados es la métrica de enrutamiento honesta — se acumula solo cuando Ollama local maneja una llamada que de otro modo habría ido a la inferencia en la nube de Synalux. Una versión compacta aparece en línea después de cada 5ª llamada a prism_infer: 📊 local 10 (83%) · cloud 2 (17%) · ~11,570 tok · avg 1,240ms · 11,570 cloud tok saved.

Las llamadas locales usan recuentos reales de tokens de Ollama (prompt_eval_count / eval_count de Ollama); las llamadas en la nube usan estimaciones de char/4. Las métricas se rastrean localmente — sin dependencia del portal, sin variables de entorno, funciona sin conexión. Los datos por llamada también se reenvían al portal de Synalux como análisis de mejor esfuerzo (independiente de la visualización).

Detección de Desviación de Sesión

Las sesiones largas de agente pueden alejarse de su objetivo original. session_detect_drift compara el trabajo actual con el objetivo declarado y devuelve on_track / minor_drift / major_drift para que el agente pueda autocorregirse.

Verificación de Comportamiento — detecta ediciones incorrectas antes de que ocurran

Los agentes de IA aplican patrones de listas de verificación sin comprender el impacto en el mundo real. La herramienta verify_behavior desafía al agente con un escenario que debe responder antes de editar — forzándolo a pensar en lo que experimentará el usuario final.

Agent: "I'll revert this kitchen display change"
Prism: "⚠️ Scenario: A cook sees a 3-item ticket. One item is voided.
        What should the cook see after the void?"
Agent: "The ticket stays visible with the remaining 2 items."
Prism: "Correct — your revert would hide the ticket entirely."

17 dominios integrados (facturación, autenticación, pedidos, clínico, RRHH y más). Dominios personalizados por espacio de trabajo en Enterprise. Sin enganches necesarios — funciona en cualquier cliente MCP.

Viaje en el Tiempo

Revierte a cualquier estado de sesión anterior. Compara diferencias entre versiones. Restaura un estado conocido-bueno con un clic.

Enrutamiento Cognitivo

Tres tipos de memoria, ordenados automáticamente: episódica (lo que pasó — registros de sesión, decisiones), semántica (lo que es verdad — hechos, arquitectura) y procedimental (cómo hacer X — flujos de trabajo, patrones). Cuando buscas, el enrutador elige el almacén correcto en lugar de volcar todo.

Mente Colmena Multiagente

Coordina múltiples agentes de IA trabajando en el mismo proyecto. Cada agente tiene su propia sesión, pero comparten memoria a través del grafo de conocimiento. El Radar de Colmena muestra el estado del agente, las tareas y la actividad en tiempo real.

Búsqueda Neuronal

Busca en todas las memorias con resultados resaltados, edición del grafo de conocimiento y métricas de densidad de memoria.

Local-primero y privacidad

El nivel gratuito se ejecuta completamente en tu máquina. Los niveles de pago añaden sincronización en la nube a través del portal de Synalux, que es lo que permite la memoria entre dispositivos y el intercambio en equipo.

Manejo de datos sensibles. Las escrituras de memoria en la nube pasan por redacción automática (SSN, fechas de nacimiento, números de registro médico, números de teléfono, correos electrónicos e identificadores clínicos se eliminan antes del almacenamiento). La inferencia en la nube y la corrección de ruta envían la solicitud a través de TLS para su procesamiento y no la almacenan como memoria de Prism; usa route_guard: "local" o el nivel local para un aislamiento total. Enterprise incluye un Acuerdo de Asociación Comercial HIPAA.

Modelos

La flota prism-coder usa Qwen3.5 para el enrutamiento de herramientas MCP Y la inferencia general. El 9B y el 27B están ajustados con LoRA (r=128, las 64 capas incluyendo DeltaNet); el 2B y el 4B usan Qwen3.5-4B estándar en diferentes niveles de cuantización. El 27B obtuvo 100% en nuestra suite interna de 115 casos de enrutamiento de herramientas y 100% en una evaluación interna de codificación de 15 problemas, a un costo de inferencia de $0. Estas son evaluaciones auto-ejecutadas, no envíos a la tabla de clasificación BFCL.

prism_infer admite tres modos: route (enrutamiento de herramientas, rápido, sin pensar), chat (conversación con pensamiento) y code (generación de código con pensamiento). En los modos de chat/código, el modelo usa bloques <think> para el razonamiento de cadena de pensamiento, que se eliminan antes de que se sirva la respuesta. Si el modelo local falla un control de calidad (vacío, solo-pensamiento o truncado), los niveles de pago escalan automáticamente a Gemini 3.6 Flash a través del portal de Synalux.

Cada resultado del modo de ruta se analiza localmente y se verifica contra allowed_tools antes de que llegue al host. Las llamadas malformadas o no anunciadas se convierten en NO_TOOL. Con route_guard: "auto" (el predeterminado), los planes Standard y superiores también envían un borrador bien formado para una de las siete herramientas entrenadas de Prism—o un borrador no anunciado que puede necesitar corrección—a Synalux para una corrección determinista autenticada. Las herramientas de host personalizadas anunciadas permanecen locales. Establece route_guard: "local" para una ruta completamente en el dispositivo.

¹ Auto-ejecutado en una suite estrecha de 115 casos de selección de herramientas MCP, temperature: 0, medido a través de la ruta de llamada que prism_infer realmente usa (/api/chat, la plantilla propia de cada modelo). Dice que estos modelos eligen la herramienta correcta en nuestra propia evaluación, nada más — no es una medida de capacidad general, ni un resultado de benchmark independiente. Revisiones anteriores de esta tabla citaban 99.1–100% de un harness que improvisaba un aviso ChatML con raw: true, omitiendo la plantilla; esos números describían una ruta que ningún llamador ejercita. Advertencias completas de metodología a continuación.

² El 9B es el único nivel que razona antes de responder, y se mide con razonamiento habilitado: 95.7% con pensamiento, 83.5% sin. prism_infer establece esto por nivel (MODEL_TIERS.prefersThinking), por lo que los llamadores obtienen la ruta del 95.7% por defecto. El razonamiento cuesta aproximadamente 600 tokens, por eso el 9B también lleva un piso local de 2,048 tokens.

Visión. Las etiquetas 2B/4B/9B incluyen una capa separada de projector (0.68–0.92 GB) y leen imágenes; el 27B es solo texto. prism_infer sondea esa capa y omite un nivel sin visión en lugar de enviarle una imagen — preguntado directamente, un modelo solo de texto aún responderá con confianza sobre píxeles que nunca recibió. Ejercitado contra los modelos reales en tests/integration/visionScreenshot.test.ts.

Estos niveles controlan la selección automática de prism_infer, no a Ollama en sí. Cualquier usuario puede ejecutar cualquier modelo descargado en el dispositivo directamente a través de Ollama en cada plan. Pesos: huggingface.co/dcostenco (GGUF público). La latencia depende del tamaño del modelo y del hardware; consulta Puntos de referencia para medirla en tu propia máquina en lugar de confiar en un número impreso.

Cascade

query → prism-coder:9b (local router, default)
      → prism-coder:4b (grounding verifier)
      → prism-coder:2b (iPhone / mobile, auto-selected by RAM)
      → prism-coder:27b (complex tasks, on demand)
      → Gemini 3.6 Flash cloud fallback (paid tiers, for max quality)

Verificación multicapa

Las respuestas de salida de ruta y las basadas en evidencia utilizan compuertas separadas. Cada nivel obtiene el analizador de ruta local y el registro de herramientas anunciadas; los planes Standard y superiores pueden añadir la corrección de ruta determinista privada. La verificación de evidencia es opcional (o automática cuando se proporciona evidencia) y permanece separada de la selección de ruta.

Cierre ante fallo en la ruta verificada: cuando el verificador de fundamentación se ejecuta, el tiempo de espera, la ambigüedad o la falta de evidencia producen un rechazo, no un paso directo. Si la corrección de ruta de pago no está disponible, el registro local aún bloquea llamadas malformadas y no anunciadas e informa una ruta permitida preservada como degradada.

Puntos de referencia

Los números de referencia publicados son resúmenes concisos de la evaluación determinista interna. Los evaluadores, los casos exhaustivos, las matrices exactas de enrutamiento por niveles y las salidas brutas del modelo permanecen en el repositorio privado de ingeniería y no se incluyen en el paquete npm ni en el árbol de código fuente público.

Evaluación de enrutamiento. En un conjunto reducido de selección de herramientas, la flota logró resultados casi saturados en tres semillas. Esto mide la fiabilidad del enrutamiento MCP sin conexión, no la capacidad general del modelo.

Medido a través de /api/chat con la plantilla propia de cada modelo — la ruta que usa prism_infer. temperature: 0, por lo que las tres semillas solo reordenan el orden de los casos y no pueden discrepar; revisiones anteriores citaron ese acuerdo como confirmación, lo que nunca fue.

Mejora de memoria (LoCoMo-Plus, autopublicado). Un punto de referencia separado de diálogo de contexto largo (dcostenco/Locomo-Plus) mide cuánto ayuda la memoria estructurada a un modelo base a retener contexto de varios días. Los resultados muestran grandes ganancias cuando un modelo se combina con la memoria de Prism en comparación con ejecutarse en bruto. Ten en cuenta que este punto de referencia es creado, ejecutado y juzgado por LLM por este proyecto — trátalo como una demostración reproducible, no como un resultado independiente de terceros, y ejecútalo tú mismo con los comandos de ese repositorio.

Evaluación de generación de código. En una pequeña comprobación de ejecución determinista de julio de 2026, el 9B local pasó 2/3 tareas; el 27B local y Gemini 3.6 Flash pasaron cada uno 3/3. Esta es una señal de regresión autopublicada, no una tabla de clasificación independiente ni una afirmación de equivalencia amplia de modelos.

Escalada en la nube (cloud_fallback: true)

Prism siempre intenta primero un modelo local elegible. Si la compuerta de calidad detecta una respuesta vacía, truncada, solo de pensamiento o en bucle, los niveles de pago pueden reintentar la solicitud a través de Gemini 3.6 Flash. El enrutamiento del nivel gratuito permanece local e informa el resultado de la compuerta de calidad sin realizar una llamada a la nube.

Por qué Prism Coder

vs asistentes de codificación con IA

Las capacidades y planes de los productos cambian con frecuencia. La comparación a continuación se limita intencionalmente a diferencias documentadas públicamente; no es una afirmación de que otro producto carezca de una característica no listada.

Leyenda: ✅ documentado, ◐ condicional o dependiente del plan, — no comparado, ? verificar con el proveedor.

Los términos de cumplimiento, contractuales y de precios específicos de Prism están documentados en el acuerdo de servicio de Synalux. No infiera el estado de HIPAA, BAA o manejo de datos de un competidor a partir de esta tabla.

vs herramientas locales de IA / memoria

Precios

Los niveles publicados actuales de Prism se enumeran a continuación. Los precios de los competidores dependen del uso y del plan, así que consulte directamente al proveedor: https://github.com/features/copilot/plans, Cursor y Amazon Q Developer.

Planes

Todos los modelos en el dispositivo son gratuitos para ejecutarse localmente a través de Ollama en todos los niveles. Una suscripción controla las funciones en la nube, los techos más altos de enrutamiento automático y los límites aumentados. Los modelos en el dispositivo se ejecutan a través de tu Ollama independientemente del plan; el techo se aplica solo a la inferencia en la nube y al enrutamiento automático de prism_infer.

Prueba gratuita de 14 días en planes de pago. 25+ asientos: contactar ventas

Cómo lo usan los agentes

Prism expone más de 40 herramientas MCP. El bucle de memoria central:

query_memory_natural — memoria primero, fuentes actuales cuando sea necesario

Haz una pregunta en lenguaje natural en lugar de elegir herramientas separadas de memoria, búsqueda, raspado e inferencia. Prism primero busca en su memoria de proyecto acumulada. Si no existe evidencia útil, los niveles de pago ejecutan una búsqueda limitada de Synalux (Firecrawl, fundamentación de Búsqueda de Google de Gemini 3.6, luego respaldo heredado de Brave), resuelven y preservan las URL de origen, raspan la página principal y piden a un modelo local Prism Coder seguro para RAM que responda con esa evidencia. El verificador Gemini 3.6 de nivel de pago comprueba el borrador antes de servirlo. El contenido clínico reservado o incierto nunca entra en la ruta local fundamentada en la web; sigue el límite de seguridad de nube-o-rechazo de Prism.

prism_infer — inferencia local primero con escalada en la nube

prism_infer({
    prompt: "Write a binary search in Python",
    mode: "code",        // "route" | "chat" | "code"
    think: true,          // enable <think> reasoning (default: true for chat/code)
    model_ceiling: "27b", // use the quality tier
})
// → 27B generates code locally ($0), with thinking for quality
// → If quality gate fails + paid tier → auto-escalate to Gemini 3.6 Flash

Las firmas completas de TypeScript viven en src/tools/; la arquitectura en docs/ARCHITECTURE.md.

inference_metrics — ve el uso de tu modelo local bajo demanda

Llama a inference_metrics en cualquier momento durante la sesión para ver cuántas llamadas de prism_infer se ejecutaron localmente vs en la nube. Usa period: "all" para importar atómicamente el spool del panel VS Code de Synalux e incluir su tasa de servicio local en los totales persistidos:

📊 Inference Metrics — local-model delegation (this session):
  Total calls: 5 — Local: 5 (100%) | Cloud: 0 (0%)
  Tokens: 1,240 in + 380 out = 1,620 total
  Avg latency: 420ms
  By model:
    prism-coder:27b: 3 calls, 1,100 tokens, avg 520ms
    prism-coder:9b: 2 calls, 520 tokens, avg 270ms

El mismo bloque también aparece automáticamente en las respuestas de session_save_ledger y session_save_handoff al final de la sesión.

Nota: La vista de sesión predeterminada rastrea la delegación de prism_infer de este proceso MCP. La vista de todos los tiempos combina llamadas MCP persistidas con inferencia del panel VS Code de Synalux. Ninguna vista incluye el gasto de tokens del propio agente anfitrión; usa el informe de uso nativo de ese anfitrión cuando esté disponible.

Delegación de modelo local (predeterminada)

Prism enruta trabajo acotado que califica (clasificación masiva, extracción de campos, formato mecánico, generación de pruebas y tareas similares) a modelos locales de Ollama antes que a cualquier subagente nativo del anfitrión. El agente verifica gate_outcome, valida el resultado y continúa en el hilo del anfitrión actual cuando el trabajador local no está disponible, se niega o está degradado.

Pasa la memoria del proyecto cuando la subtarea depende de trabajo previo:

{
  "prompt": "Generate the bounded regression-test cases.",
  "project": "prism-mcp",
  "context_depth": "standard",
  "conversation_id": "<from session_bootstrap>",
  "mode": "code",
  "cloud_fallback": false,
  "escalation": "report"
}

Omite context_depth para usar la configuración del panel. Desactiva el interruptor del Enrutador de Tareas del panel o establece PRISM_TASK_ROUTER_ENABLED=false para una exclusión explícita.

Protecciones:

• Local por defecto — se preserva una exclusión explícita del operador
• Nunca delega: código/texto que se envía al usuario, lógica de seguridad/protección, planificación/razonamiento, cualquier cosa donde una caída silenciosa de calidad no sea obvia
• Siempre verifica: comprueba quality_gate_failed y used_cloud antes de confiar en la salida local

CLI

prism load <project>      # load session context
prism save                # save ledger + handoff
prism search <query>      # search code across repos (exact / regex / symbol / semantic)
prism review <files...>   # AI code review — security, performance, style
prism scan <files...>     # security scan — secrets, licenses, Dockerfile
prism browser ...         # persistent local browser testing and structured automation
prism push                # push local SQLite to the cloud backend
prism register-models     # alias dcostenco/prism-coder:* -> prism-coder:*

prism browser — pruebas de navegador local

El paquete npm incluye el ejecutor de navegador Python/Playwright de Prism; no se requiere una aplicación Prism Browser separada ni un DMG. Añade una CLI estable orientada a agentes alrededor de Playwright con perfiles nombrados reutilizables, sesiones de pipe/REPL de múltiples acciones, registros de auditoría local redactados y scripts de precarga protegidos para aplicaciones locales. Usa el modo pipe o REPL cuando varias acciones deban compartir una sesión de página:

printf 'open http://127.0.0.1:3000\nwait-for #app\nread-dom #app\n' | \
  prism browser --headless --local-only pipe

Las aplicaciones locales pueden cargar ayudantes de prueba repetibles previos a la navegación con --inject ./tests/browser-init.js. La inyección personalizada requiere --local-only; la navegación pública y las solicitudes no loopback se rechazan en ese modo. Instale el runtime local una vez con pip3 install playwright playwright-stealth y python3 -m playwright install chromium.

Use Playwright puro para suites autorizadas que necesiten sus APIs completas de aserción, trazado, fixtures y trabajadores paralelos. Use prism browser cuando un agente de IA necesite una sesión de navegador local pequeña, persistente y auditable a través de una CLI consistente. Los parches de compatibilidad son de mejor esfuerzo; no son una garantía de evasión de CAPTCHA. Consulte Pruebas locales de Prism Browser para la superficie de comandos, el modelo de seguridad y los casos de aceptación verificados.

prism search — búsqueda semántica de código

prism review — revisión de código con IA con comprobaciones HIPAA

prism scan — escáner de seguridad para secretos, Dockerfiles y licencias

Compañeros

Prism funciona junto con estas herramientas — use la que se adapte a su flujo de trabajo.

Web IDE — Prism Coder

Un IDE basado en navegador en synalux.ai/coder. Importe cualquier repositorio de GitHub y obtenga:

• Editor Monaco con pestañas múltiples, vista dividida, resaltado de sintaxis y atajos de teclado de VS Code
• Node.js en el navegador mediante WebContainer (su código se ejecuta en el sandbox del navegador, no en un servidor)
• Terminal integrada — shell de WebContainer en el navegador; PTY de servidor opcional mediante WebSocket cuando se conecta a un servidor de desarrollo
• Modo Agente de IA — describa una tarea y el agente crea archivos, ejecuta comprobaciones de tipos y verifica
• Control de código fuente — commit, rama, push/pull, stash, blame, gestión de etiquetas
• Live Share — edición colaborativa en tiempo real con enlaces de sesión
• Depurador de Node.js mediante el Protocolo de Chrome DevTools
• Ejecutor de tareas (compatible con tasks.json de VS Code), panel de Problemas (diagnósticos de Monaco)
• i18n en 12 idiomas — localización completa de la interfaz

Los planes Standard+ obtienen IA en la nube y límites de tarifa más altos. El nivel gratuito funciona con Ollama local. La ejecución de código usa el WebContainer en el navegador por defecto; Live Share y la terminal PTY opcional se conectan a servidores externos cuando se habilitan explícitamente.

Extensión de VS Code — Synalux

IA con memoria aumentada dentro de VS Code con funciones de gestión de práctica clínica. Instale desde el marketplace:

code --install-extension synalux-ai.synalux

Chat de IA, entrada de voz, generador de notas SOAP, colaboración en equipo y videollamadas — todo dentro de VS Code. Enruta a través de Ollama local por defecto; nube en niveles de pago.

Prism AAC

Aplicación de comunicación para usuarios no hablantes, impulsada por la flota prism-coder en el dispositivo para la predicción de frases. macOS / iOS / web.

Vea github.com/dcostenco/prism-aac

Hooks de Git (Portátiles)

Hooks de seguridad pre-commit y pre-push que funcionan con cualquier editor, cualquier herramienta de IA y CLI directa. Sin dependencia de Claude Code.

# Install in all repos (one-time)
bash hooks/install.sh

# Or install manually in a single repo
cp hooks/pre-commit .git/hooks/pre-commit && chmod +x .git/hooks/pre-commit
cp hooks/pre-push .git/hooks/pre-push && chmod +x .git/hooks/pre-push

El modo predeterminado es advisory (advertir pero permitir). Establezca *_MODE=block para aplicación estricta. Los hooks buscan primero scripts de auditoría completos en el repositorio (hooks/lib/), luego el respaldo ~/.claude/hooks/, y luego comprobaciones mínimas en línea.

Autoalojamiento (Empresarial)

Ejecute la pila completa de modelos en su propio hardware — sin nube, soberanía total de datos.

Requisitos: Mac M2 Pro+ (48 GB recomendados) o Linux + GPU NVIDIA, además de Ollama.

ollama pull dcostenco/prism-coder:9b       # default router
export LOCAL_LLM_URL=http://localhost:11434

El enrutamiento autoalojado permanece local: 9b → 4b en escritorio/servidor y 2b en móvil/iPhone, con 27B disponible cuando se instala y seguro para RAM. Los niveles de pago alojados por Synalux pueden usar Gemini 3.6 Flash como respaldo en la nube. Para iOS u otra máquina en la misma red, ejecute OLLAMA_HOST=0.0.0.0 ollama serve y apunte LOCAL_LLM_URL a la IP del host.

Referencia de configuración

Sin variables establecidas, Prism se ejecuta completamente local. Con una suscripción activa de memoria en la nube, establezca PRISM_SYNALUX_API_KEY (y deje PRISM_STORAGE=auto) para usar el backend de Synalux; un nivel gratuito confirmado por el portal permanece en SQLite local.

Pruebas

npm test                 # full suite (vitest) — 95 files, 2841 tests
npm test -- --coverage   # coverage report

La cobertura abarca la recuperación HRR, la ingesta de conocimiento, la cascada de inferencia y el verificador de fundamentos, las métricas de inferencia, la lista blanca de telemetría, la puerta de delegación, la compactación, el selector de modelos y los viajes de ida y vuelta de almacenamiento.

Migración: de local a la nube

Para mover el historial del nivel gratuito al portal de pago:

node scripts/migrate-local-to-portal.mjs --dry-run        # preview, no network
PRISM_SYNALUX_API_KEY=synalux_sk_... \
  node scripts/migrate-local-to-portal.mjs                # push ledger + handoffs

Lee ~/.prism-mcp/data.db y envía entradas al portal mediante POST. Las entradas del libro mayor son de solo añadido y se deduplican en el servidor; las transferencias usan última escritura gana por proyecto. Volver a ejecutar en la misma base de datos es seguro. Esta es una migración de una sola vez, no un demonio de sincronización — después, establezca PRISM_STORAGE=synalux (o déjelo en auto).

Licencia y niveles

Este repositorio (el cliente Prism MCP) está licenciado bajo Apache-2.0.

Gratuito (sin cuenta)

De pago (suscripción a Synalux)

Todo lo del nivel gratuito, más:

El nivel de pago añade enrutamiento inteligente — el portal de Synalux determina qué habilidades son relevantes para su proyecto y prompt actuales, para que su agente obtenga experiencia de dominio (patrones de stripe, protocolos de entrenamiento, estándares clínicos) en lugar de cargar todo. Los usuarios gratuitos con el repositorio pueden ejecutar sync-skills.sh para poblar todas las habilidades localmente; el enrutamiento de pago añade selección consciente del proyecto y del prompt.

• Las contribuciones requieren firmar el CLA.
• "Prism" y "Synalux" son nombres comerciales de Synalux LLC; la licencia Apache no otorga derechos de marca (ver §6 de la licencia).

Cambio de licencia (v20)

A partir de esta versión, prism-mcp se relice bajo Apache-2.0 en lugar de AGPL-3.0. Las versiones anteriores permanecen bajo AGPL-3.0. Los forks existentes conservan todos los derechos recibidos bajo la licencia original.

Este repositorio está licenciado bajo Apache-2.0. Las funciones en la nube (inferencia alojada, memoria entre dispositivos, funciones de equipo) son proporcionadas por el servicio en la nube de Synalux bajo términos separados.

© 2026 Synalux, LLC.