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GITHUB · ANALIZADO

brainstem-mcp

Conector MCP auto-alojado para vincular Obsidian con Claude.ai/Code. Usa Docker y Cloudflare Tunnel para acceso seguro sin RAG ni embeddings. Persistencia local-first en Markdown, gestión de enlaces y edición concurrente.

Ficha actualizada 22 sept 2026, 15:09 · upstream 22 sept 2026, 14:29 · release v0.8.0

Ver códigoProblemas y ayudaRepositorio ↗
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Qué es brainstem-mcp

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

brainstem-mcp es un servidor MCP auto-alojado que convierte tu vault de Obsidian en una base de conocimiento personal accesible desde claude.ai, Claude mobile, Desktop y Code. Funciona bajo el principio local-first: tus notas permanecen como archivos Markdown nativos sin migrar a una base de datos externa ni usar embeddings. El sistema ofrece acceso seguro mediante Docker y Cloudflare Tunnel, evitando la apertura directa de puertos en tu red.

El servidor no es un plugin de Obsidian ni añade esquemas propios; lee y escribe directamente sobre tus archivos existentes. Soporta 30 herramientas para gestionar notas, secciones, frontmatter, adjuntos y gráficos de conocimiento (enlaces, backlinks). Incluye mecanismos de concurrencia segura para evitar conflictos al editar mientras el modelo interactúa.

Además del modo HTTP con Docker, ofrece un modo stdio para ejecutar localmente sin contenedores ni túneles, ideal para entornos aislados. El índice se construye en segundo plano y se cachea localmente para acelerar consultas posteriores, manteniendo la integridad de los datos originales.

CASOS DE USO
  • Conectar Obsidian con Claude.ai web o móvil mediante un túnel seguro sin exponer puertos.
  • Integración directa con Claude Code y Desktop para leer/escribir notas en tiempo real.
  • Búsqueda estructurada por texto, enlaces y tags sin usar vectores ni embeddings.
  • Gestión de metadatos (frontmatter) y organización mediante gráficos de conocimiento.
  • Edición concurrente segura que previene sobrescrituras accidentales durante sesiones activas.
  • Ejecución local en la misma máquina del usuario sin necesidad de Docker ni infraestructura externa.
PUNTOS DESTACADOS
  • Arquitectura local-first: persistencia estricta en archivos Markdown originales, sin RAG ni vectores.
  • Soporte nativo para despliegue con Docker y Cloudflare Tunnel para acceso remoto seguro.
  • Compatibilidad multiplataforma verificada en Linux, macOS y Windows (CI/CD incluido).
  • Mecanismos de concurrencia que detectan conflictos de escritura y previenen pérdida de datos.
  • Modo stdio disponible para uso local sin dependencias de contenedores ni túneles externos.
  • Gestión automática de índices en caché local para reducir tiempos de respuesta en vaults grandes.
PRECAUCIONES
  • Diseñado para un solo usuario y un único vault por instancia; no soporta multiusuario.
  • Rendimiento óptimo en búsqueda requiere instalación previa de ripgrep (alternativa lenta incluida).
  • El estado del servidor (índice, transacciones) se almacena localmente y no es sincronizable entre máquinas.
  • Requiere Node.js 24.x y Docker Engine/Compose v2 para el modo HTTP estándar.
  • No soporta búsqueda semántica ni almacenamiento de vectores; limitado a texto y estructura.
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU2 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA2 GBRAM estimada
DISCO10 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADmediumnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Listo para automatizar

Requisitos: Docker Desktop o Engine, Node.js 24.x, git. Recomendado instalar ripgrep para búsquedas rápidas. Configurar Cloudflare Tunnel para acceso remoto seguro sin abrir puertos. Usar .env para secret owner y BRAINSTEM_STATE_HOME. Para uso local sin Docker, usar modo stdio con ./brainstem setup --mode local.

✓Dockerfile
✓Compose
✓One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Next.jsNode.js
SERVICIOS
No detectados
BASES DE DATOS
No detectadas
PUERTOS
3000
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.