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GITHUB · ANALIZADO

aiquila

AIquila es una solución de IA privada para Nextcloud que integra un servidor MCP con 342 herramientas, una aplicación nativa y despliegue automatizado en Hetzner. Permite a asistentes de IA acceder directamente a archivos, tareas y contactos sin enviar datos externos.

Ficha actualizada 26 sept 2026, 11:21 · upstream 26 sept 2026, 10:57 · release nc-v0.4.15

Ver códigoProblemas y ayudaRepositorio ↗
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Qué es aiquila

Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.

AIquila extiende la inteligencia artificial a entornos auto-alojados de Nextcloud mediante tres componentes interoperables: un servidor MCP que expone 342 herramientas para gestión de archivos, calendarios, tareas y administración `occ`; una aplicación nativa que integra chat, resumen de documentos y automatizaciones (Coworkers) directamente en la interfaz; y un script de despliegue único para Hetzner Cloud con proxy inverso Traefik, CrowdSec y TLS.

El sistema soporta cinco proveedores de IA: Claude (Anthropic), Hetzner Inference (experimental gratuito), Mistral (con procesamiento UE), modelos locales (Ollama, llama.cpp) y DeepSeek. Cada usuario puede seleccionar proveedor y modelo por conversación dentro de límites administrativos. Las acciones visuales requieren proveedores con capacidades de visión.

La arquitectura prioriza la soberanía de datos: los modelos locales no envían información externa, mientras que las APIs externas operan bajo autenticación configurable (Bearer, Basic, mTLS). La aplicación nativa permite escopar conversaciones a proyectos específicos para limitar el contexto al usuario.

CASOS DE USO
  • Gestión de archivos y documentos mediante asistentes MCP que navegan la estructura de carpetas de Nextcloud
  • Chat integrado en la interfaz de Nextcloud para resumir, reescribir o analizar contenido con proveedores locales o externos
  • Automatización de tareas repetibles (Coworkers) como generación de notas, organización de fotos o sincronización de contactos
  • Administración remota del servidor mediante herramientas `occ` expuestas al protocolo MCP sin instalar dependencias adicionales
PUNTOS DESTACADOS
  • Servidor MCP con 342 herramientas en 44 categorías para integración con cualquier cliente compatible (Claude Desktop, Cursor, etc.)
  • Soporte nativo para modelos locales (Ollama, llama.cpp) sin salida de datos del infraestructura propia
  • Despliegue único en Hetzner Cloud con seguridad integrada: Traefik, CrowdSec, TLS y monitoreo opcional
  • Licencias abiertas: AGPL-3.0 para la app Nextcloud y MIT para el servidor MCP
PRECAUCIONES
  • No incluye Dockerfile ni composición Docker nativa; requiere configuración manual de contenedores si se usa fuera del script Hetzner
  • Algunos proveedores (DeepSeek) carecen de connector MCP nativo, limitando funcionalidades avanzadas sin adaptación
  • Acciones visuales (análisis de imágenes) dependen de que el proveedor seleccionado soporte visión multimodal
  • Requiere 4 núcleos CPU y 8 GB RAM para modelos locales; la complejidad se clasifica como LOW pero depende de hardware dedicado
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU4 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA8 GBRAM estimada
DISCO10 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADlownivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Despliegue manual

Para despliegue local, use `npx aiquila-mcp` con cliente MCP. Para producción en Hetzner, ejecute el script `aiquila-hetzner` que provisiona infraestructura completa. Configure autenticación según proveedor: mTLS para modelos locales, API keys para servicios externos. Verifique compatibilidad de versión Nextcloud en la documentación antes de instalar la app nativa.

—Dockerfile
—Compose
—One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
No detectados
SERVICIOS
No detectados
BASES DE DATOS
No detectadas
PUERTOS
No detectados
05

Puede sustituir a

Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.

06

Experiencia real de la comunidad

Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.

Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.