plugged.in App

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🎯 O Problema que Resolvemos

Todos os dias, você tem conversas brilhantes com IA — sessões de estratégia com GPT-4, revisões de código com Claude, análises com Gemini. Mas quando você fecha aquela janela de chat, todo esse conhecimento desaparece. Este é o problema da "evaporação do conhecimento de IA".

💡 A Solução

plugged.in é o primeiro Sistema de Gerenciamento de Conteúdo de IA (AI-CMS) do mundo — uma plataforma que transforma interações efêmeras com IA em conhecimento organizacional persistente, versionado e pesquisável.

Pense nisso como "Git para conteúdo gerado por IA" combinado com "WordPress para interações com IA".

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✨ O Que Torna o plugged.in Especial

🧠 Memória de IA que Persiste

Suas conversas com IA se tornam ativos permanentes. Cada documento é versionado, atribuído e pesquisável.

🤝 Colaboração Multi-Modelo

Claude escreve a v1, GPT-4 adiciona especificações técnicas na v2, Gemini refina na v3 — tudo rastreado e atribuído.

🔌 Integração MCP Universal

Funciona com mais de 1.500 servidores MCP. Conecte qualquer ferramenta, qualquer IA, qualquer fluxo de trabalho — tudo por meio de uma única interface.

🔒 Segurança de Nível Empresarial

Criptografia de ponta a ponta, OAuth 2.1, limitação de taxa e execução em sandbox para sua tranquilidade.

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📊 Estatísticas Reais da 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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🚀 Início Rápido

Docker (Recomendado — 2 minutos)

Auto-hospedagem compila a imagem localmente

O docker-compose.yml padrão compila a imagem do aplicativo a partir do código-fonte (./Dockerfile) para sua plataforma. Não há imagem pré-compilada de auto-hospedagem intencionalmente: o mecanismo vetorial zvec embutido precisa de flags/ligações em tempo de compilação que uma imagem de registro genérica não pode carregar, então a imagem é compilada localmente com a configuração supportedArchitectures correta.

O primeiro docker compose up --build leva aproximadamente 10–15 minutos (instalando dependências + next build). As inicializações subsequentes são instantâneas — a imagem fica em cache. Requisitos: Docker com BuildKit (Docker Desktop, ou docker buildx) e pelo menos ~8 GB de memória alocados ao mecanismo Docker — next build consome muita memória e abortará com "JavaScript heap out of memory" em limites menores (aumente em Docker Desktop → Configurações → 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 úteis:

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

Implantações de produção/hospedadas usam um arquivo diferente — este docker-compose.yml é o padrão de auto-hospedagem, não a stack de produção:

• docker-compose.production.yml — baixa a imagem veriteknik/pluggedin pré-compilada (a build hospedada/nuvem)
• infra/docker-compose.yml — a stack de produção Traefik + SOPS usada pelo plugged.in

O que está incluído:

• ✅ PostgreSQL 18 com extensão pgvector para busca vetorial
• ✅ Redis 7 para limitação de taxa / cache
• ✅ Mecanismo vetorial zvec embutido para RAG (sem necessidade de Milvus/Qdrant externo)
• ✅ Aplicação web Next.js 15 com build de produção otimizada
• ✅ Volumes persistentes para banco de dados, uploads, vetores e logs
• ✅ Verificações de saúde e reinicializações automáticas

Arquitetura 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)

Atualizando de versões 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

Versão na Nuvem

Visite plugged.in para acesso instantâneo — sem necessidade de instalação.

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🌟 Recursos Principais

📚 Gerenciamento de Documentos e RAG

• Busca Vetorial Embutida: Mecanismo zvec em processo (RocksDB + HNSW) — sem necessidade de serviços externos
• Indexação Automática: Envie PDFs ou texto, automaticamente divididos em blocos, incorporados e indexados
• Controle de Versão: Rastreie cada alteração com histórico estilo Git
• Atribuição de Modelo: Saiba qual IA contribuiu com o quê
• Busca Semântica: Consulte sua base de conhecimento com linguagem natural
• Recuperação de Reindexação: Reindexação com um clique pela interface da biblioteca para vetores corrompidos

🔧 Hub de Servidores MCP

• Mais de 1.500 Integrações: Conecte-se a qualquer ferramenta compatível com MCP
• Filtragem Avançada de Múltipla Seleção: Filtre por vários tipos de pacotes simultaneamente (npm, PyPI, Docker, MCPB, NuGet)
• Busca Inteligente: Filtragem inteligente com contagens de resultados em tempo real e validação
• Descoberta Automática: Encontre e configure servidores do GitHub, npm, Smithery
• Integração com Registro: Reivindique e gerencie servidores com credenciais do GitHub
• Interface Unificada: Uma chave de API, todas as suas ferramentas
• Prefixo de Ferramentas: Gerenciamento automático de namespace evita conflitos
• Suporte OAuth: Tratamento OAuth no lado do servidor para servidores MCP

🎮 Playground Interativo

• Teste Qualquer Modelo: Claude, GPT-4, Gemini e mais
• Depuração ao Vivo: Veja interações MCP em tempo real
• Integração RAG: Use seus documentos como contexto
• Instruções Personalizadas: Configuração por servidor
• Registro Extensivo: Capacidades detalhadas de depuração

🔔 Inteligência em Tempo Real

• Rastreamento de Atividade: Monitore todas as operações MCP
• Notificações por E-mail: Mantenha-se informado sobre eventos importantes
• Análises de Tendências: Veja quais ferramentas são populares
• Logs de Auditoria: Histórico completo de atividades
• Notificações Bidirecionais: Envie, receba, marque como lido

🔐 Segurança em Primeiro Lugar

• Criptografia de Ponta a Ponta: AES-256-GCM para todos os dados sensíveis
• Criptografia por Perfil: Chaves de criptografia isoladas por workspace
• OAuth 2.1: Fluxos de autenticação modernos
• Execução em Sandbox: Isolamento Firejail no Linux
• Limitação de Taxa Redis: Proteção avançada contra DDoS com fallback
• Cache LRU: Cache eficiente em memória com despejo automático
• Segurança Aprimorada de Senhas: Fator de custo Bcrypt 14 (16.384 iterações)
• Nonces CSP Dinâmicos: Política de Segurança de Conteúdo criptograficamente segura
• Cabeçalhos de Segurança: HSTS, X-Frame-Options, X-Content-Type-Options

🏢 Gerenciamento de Hub e Workspace

• Arquitetura Multi-Hub: Organize projetos em hubs separados
• Isolamento de Workspace: Cada hub contém múltiplos workspaces isolados
• Troca Inteligente de Hub: Seleção automática de workspace ao alternar hubs
• Escopo de Dados: Isolamento de dados em nível de hub e workspace
• Exibição do Hub Atual: O painel mostra o hub ativo para consciência de contexto

📋 Sistema de Área de Transferência e Memória

• Entradas Nomeadas: Armazene pares chave-valor com nomes semânticos (ex.: customer_context, last_analysis)
• Entradas Indexadas: Armazenamento estilo array com índices autoincrementais para dados ordenados
• Operações de Pilha: Funcionalidade push/pop para fluxos de trabalho e pipelines LIFO
• Suporte a Conteúdo Rico: Armazene texto, JSON, imagens (base64) e qualquer tipo de conteúdo até 2MB
• Expiração TTL: Tempo de vida opcional para limpeza automática de dados temporários
• Controles de Visibilidade: Visibilidade privada, do workspace ou pública por entrada
• Atribuição de Modelo: Rastreie qual modelo de IA criou cada entrada da área de transferência
• Integração MCP: Acesse a área de transferência por meio de 6 ferramentas MCP integradas de qualquer cliente de IA

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🏗️ Arquitetura

Visão Geral da Arquitetura

O plugged.in atua como o hub central conectando vários clientes de IA, ferramentas de desenvolvimento e linguagens de programação à sua base de conhecimento e ao ecossistema MCP mais amplo. A arquitetura é projetada para máxima flexibilidade e extensibilidade.

🟢 Integrações Prontas para Produção (Linhas Sólidas)

Interface de Proxy MCP

O Proxy MCP serve como um gateway unificado que agrega múltiplos servidores MCP em uma única interface:

• Claude Code — CLI oficial da Anthropic para Claude com suporte nativo a MCP
• Cline — Extensão do VS Code para desenvolvimento assistido por IA
• LM Studio — Execução local de modelos com integração MCP
• Claude Desktop — Aplicativo de desktop da Anthropic

Como funciona: Cada cliente de IA se conecta via STDIO, recebendo acesso a todos os seus servidores MCP configurados por meio de uma única conexão. O proxy lida com:

• Prefixo de ferramentas para evitar conflitos de namespace
• Autenticação OAuth para servidores MCP
• Registro de atividades e notificações
• Tratamento unificado de erros

Suporte a SDK — Integração Multi-Linguagem

Acesso programático direto por meio de SDKs oficiais:

• SDK JavaScript/TypeScript (@pluggedin/sdk) — SDK completo para Node.js e navegador
• SDK Python (pluggedin-sdk) — Interface Pythonica para fluxos de trabalho de IA
• SDK Go (pluggedin-go) — Implementação Go de alto desempenho

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?");

Recursos Principais da Plataforma

A plataforma web do plugged.in fornece:

1. Base de Conhecimento (RAG Embutido)

   • Busca vetorial em processo via zvec (RocksDB + HNSW) — sem serviços externos
   • Divisão automática de PDF/texto em blocos, incorporação e indexação
   • Isolamento com escopo de projeto com validação de filtro por campo
   • Busca de similaridade por cosseno em menos de um segundo

2. Armazenamento de Documentos

   • Controle de versão para conteúdo gerado por IA
   • Rastreamento de atribuição multi-modelo
   • Deduplicação por hash de conteúdo
   • Suporte para uploads, conteúdo gerado por IA e fontes de API

3. Registro MCP

   • Mais de 1.500 servidores MCP selecionados
   • Verificação e reivindicação via GitHub
   • Rastreamento de instalação e tendências
   • Descoberta automática de npm, GitHub, Smithery

4. Gerenciamento de Ferramentas

   • Descubra ferramentas de todos os servidores conectados
   • Teste ferramentas no playground interativo
   • Instruções personalizadas por servidor
   • Logs de depuração em tempo real

🟡 Em Desenvolvimento (Linhas Tracejadas)

Conectores Nativos

Integrações diretas que contornam o Proxy MCP para desempenho aprimorado:

• Conector plugged.in para Claude Desktop — Arquitetura de plugin nativa
• Conector plugged.in para ChatGPT — Integração de plugin OpenAI
• Aplicativo Móvel — Aplicativos nativos iOS e Android

Por que Conectores Nativos?

• Tempos de resposta mais rápidos (sem sobrecarga de proxy)
• Integração de interface mais rica
• Recursos específicos da plataforma
• Capacidades offline

Sistema de Memória Avançado

Memória persistente entre sessões:

• Caixas de Conhecimento + Memória no diagrama representam:
  • Continuidade de sessão entre diferentes clientes de IA
  • Injeção automática de contexto com base no histórico de conversas
  • Compartilhamento de memória entre modelos (Claude lembra o que GPT discutiu)
  • Poda inteligente de contexto para permanecer dentro dos limites de tokens

Exemplo de Fluxo de Trabalho:

1. Discuta arquitetura com Claude Desktop → Memória salva
2. Alterne para o conector ChatGPT → Contexto anterior disponível automaticamente
3. O aplicativo móvel acessa o mesmo histórico de conversas
4. RAG fornece documentos relevantes automaticamente

📊 Exemplo de Fluxo de Dados

Fluxo de Solicitação do Usuário:

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

Fluxo de Criação 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

🔒 Arquitetura de Segurança

Todas as conexões usam:

• Criptografia de ponta a ponta (AES-256-GCM)
• Chaves de criptografia por perfil (isolamento de workspace)
• Limitação de taxa Redis com fallback de memória
• Execução em sandbox (Firejail no Linux)
• OAuth 2.1 para serviços externos

📈 Escalabilidade

A arquitetura suporta:

• Escalonamento horizontal de instâncias do Proxy MCP
• Pooling de conexões de banco de dados para PostgreSQL
• Cache Redis para dados acessados com frequência
• Integração CDN para ativos estáticos
• Processamento de trabalhos em segundo plano para operações pesadas

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📚 Documentação

Visite nossa documentação abrangente em docs.plugged.in

Para Usuários

• Começando - Visão geral da plataforma e início rápido
• Guia de Instalação - Instruções de configuração passo a passo
• Biblioteca de Documentos - Gerenciando sua base de conhecimento de IA
• Base de Conhecimento RAG - Configurando RAG para contexto de IA
• Colaboração em Equipe - Trabalhando com sua equipe

Para Desenvolvedores

• Referência da API - Documentação completa da API
• Autenticação da API - Guia de chave de API e autenticação
• Guia de Self-Hosting - Implante sua própria instância
• Implantação com Docker - Implantação baseada em contêineres
• Visão Geral de Segurança - Melhores práticas de segurança

Integração MCP

• Visão Geral do Proxy MCP - Entendendo a arquitetura do proxy
• Instalação do Proxy MCP - Configurando o proxy
• Servidores MCP Personalizados - Construindo seus próprios servidores

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🛠️ Opções de Instalação

Requisitos

• Node.js 18+ (20+ recomendado)
• PostgreSQL 15+ (18+ recomendado)
• Redis (opcional, para limitação de taxa)
• Docker e Docker Compose (para implantação em contêineres)

Variáveis de Ambiente

Crie um arquivo .env com:

# 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

Instalação 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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🔌 Integração com Proxy MCP

Conecte seus clientes de IA ao 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 Desenvolvedores

• Memória de Revisão de Código: Mantenha revisões de código de IA entre sessões
• Geração de Documentação: Gere e versione automaticamente documentação técnica
• Arquivo de Análise de Bugs: Armazene sessões de depuração de IA para referência futura

Para Equipes

• Base de Conhecimento: Construa memória institucional a partir de interações de IA
• Resumos de Reuniões: Resumos gerados por IA com atribuição completa
• Documentos Estratégicos: Planejamento colaborativo assistido por IA com controle de versão

Para Empresas

• Rastreamento de Conformidade: Trilha de auditoria completa de conteúdo gerado por IA
• Fluxos de Trabalho Multi-Modelo: Orquestre diferentes IAs para tarefas complexas
• Implantação Segura: Self-hosting com controle total dos dados

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📊 Por Que as Equipes Escolhem o plugged.in

Recurso	plugged.in	Chat de IA Tradicional	Somente Clientes MCP
Memória Persistente	✅ Versionamento completo	❌ Apenas sessão	❌ Sem armazenamento
Suporte Multi-Modelo	✅ Todos os modelos	⚠️ Fornecedor único	✅ Múltiplos
Gerenciamento de Documentos	✅ CMS completo	❌ Nenhum	❌ Nenhum
Rastreamento de Atribuição	✅ Trilha de auditoria completa	❌ Nenhum	❌ Nenhum
Colaboração em Equipe	✅ Integrada	❌ Nenhuma	❌ Limitada
Self-Hostable	✅ Sim	⚠️ Varia	✅ Sim
Integração RAG	✅ Nativa	⚠️ Limitada	❌ Nenhuma

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🤝 Comunidade e Suporte

• GitHub Discussions: Participe da conversa
• GitHub Issues: Relatórios de bugs e solicitações de recursos
• Reddit: r/plugged_in
• Twitter/X: @PluggedIntoAI
• E-mail: team@plugged.in

Contribuindo

Adoramos contribuições! Consulte nosso Guia de Contribuição para detalhes.

# 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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📜 Licença

Licença MIT - consulte LICENSE para detalhes.

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🙏 Agradecimentos

Construído sobre estes projetos incríveis:

• Model Context Protocol por Anthropic
• Next.js para o framework web
• PostgreSQL para armazenamento confiável de dados
• Todos os criadores de servidores MCP em nossa comunidade

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📝 Notas de Lançamento

Último Lançamento: v4.0.0 — Hubs, um conector MCP hospedado e uma revisão de segurança

🎯 O Que Há de Novo na v4.0.0

Maior conforme Versionamento Semântico: dois recursos foram removidos e o modelo de dados sob Hubs mudou.

🧭 Workspaces são Hubs (Mudança de Quebra)

• Cada Workspace é seu próprio Hub, um Workspace por Hub; o seletor de Workspace foi removido
• Workspaces existentes foram promovidos no lugar — nenhuma linha de dados do usuário foi movida
• mcp_servers.slug não foi alterado, então instruções salvas que nomeiam {slug}__{tool} ainda são resolvidas

🔌 Conector MCP hospedado

• /api/mcp serve o conector, com um servidor de autorização OAuth 2.1 na frente dele
• PKCE, rotação de refresh-token com detecção de reutilização, descoberta RFC 9728
• Ferramentas da biblioteca expostas via MCP, atrás de um limite de Hub que um chamador não pode contornar

🔒 Segurança

• Cinco avisos corrigidos e publicados, cada um creditado ao seu relator — consulte Agradecimentos
• Injeção de comando no caminho de instalação pnpm/uv e em testMcpConnection
• As proteções SSRF agora classificam o endereço analisado em vez de corresponder ao texto do hostname, e safeFetch conecta-se ao endereço que validou em vez de re-resolver
• Ações do servidor não confiam mais em uma identidade fornecida pelo chamador

🐳 Implantação

• Docker + Traefik + SOPS; segredos são descriptografados para tmpfs no momento da implantação
• infra/scripts/deploy.sh é o ponto de entrada — executar compose manualmente ignora a descriptografia
• Retenção agendada para artefatos de build, após um build de imagem de 4 GB por push encher o disco

🗑️ Removido

• Discover / AI Social. A infraestrutura de compartilhamento subjacente permanece

⚠️ Notas de Migração

• Execute pnpm db:migrate após a atualização
• Usuários que encontrarem a corrida de Hub duplicado verão o segundo renomeado para "Default Hub 2"; nada é mesclado e nada é excluído

Veja o changelog completo em GitHub Releases

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