La inteligencia no es un add-on: es infraestructura. Los embeddings corren en local con Ollama, la búsqueda semántica vive en PostgreSQL, y los módulos hablan con los modelos a través de MCP — el Model Context Protocol que expone la plataforma como un conjunto de herramientas seguras.
La capa de datos de la plataforma está en PostgreSQL, con pgvector
para los embeddings junto a los datos. La inteligencia semántica corre en local con Ollama; la integración con
los modelos pasa por un protocolo estándar, MCP. Más control, datos que se quedan en casa, y la
sincronización que mantiene alineados los sistemas operativos subyacentes.
Identidad, telemetría, documentación y embeddings en el mismo motor. La búsqueda semántica ocurre donde ya viven los datos de la plataforma, con integridad referencial real.
Los modelos de embedding corren en el servidor de la empresa. Documentos, notas y knowledge base se convierten en vectores sin que nada sensible salga del perímetro empresarial.
Los módulos exponen herramientas que los modelos pueden invocar de forma controlada: lista de módulos, búsqueda de documentos, scaffolding, archivado. Cada llamada es explícita y trazable.
Un servidor MCP (Node.js) opera sobre todo el proyecto y expone herramientas tipadas. No trabaja "a ciegas": conoce módulos, formularios, documentos y reglas de registro. Es la forma en que la IA actúa sobre la plataforma con precisión — tanto en desarrollo como en runtime.
Servidor MCP · stdio / HTTP · opera sobre todo el proyecto
scaffold_module) herede el
sistema nervioso central — dashboard (DAH), telemetría (SEH), auditoría, documentación de tres
pilares, MLPivot, log, Nginx y sincronización en PostgreSQL — sin escribirlos a mano.
Ver la infraestructura transversal →
La IA accede a los fuentes y a las herramientas MCP: lee los .dpk, entiende las convenciones, propone y genera código coherente, ejecuta scaffolding de nuevos módulos y verifica el registro. Un orden de magnitud más rápido que el desarrollo tradicional.
El dashboard de producción integra el análisis asistido por IA. La búsqueda semántica sobre los documentos (embeddings Ollama + pgvector) alimenta la ayuda contextual y el soporte. La IA trabaja sobre los datos reales, trazada vía telemetría.
Los embeddings son generados por Ollama en el servidor empresarial. Ningún dato sensible abandona el perímetro para ser vectorizado.
El servidor MCP puede correr sobre stdio o HTTP con token y TLS. Las herramientas tienen contratos explícitos: se concede solo lo que hace falta.
Las acciones pasan por la telemetría en PostgreSQL: quién, cuándo, qué. La misma infraestructura de auditoría de la plataforma.
PostgreSQL para los datos, Ollama para los embeddings, MCP para las herramientas. En casa, trazado, repetible.