chaoscypher
Plataforma local-first de GraphRAG que transforma documentos en grafos de conocimiento inspeccionables, buscables y exportables. Soporta LLMs propios (Ollama) o proveedores externos, con despliegue Docker/CLI.
Ficha actualizada 26 sept 2026, 21:28 · upstream 26 sept 2026, 21:07 · release v0.4.3
Qué es chaoscypher
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Chaos Cypher es una plataforma de GraphRAG local-first que convierte documentos, audio, video e imágenes en un grafo de conocimiento inspeccionable y exportable. Extrae entidades y relaciones visibles, permitiendo corrección manual y trazabilidad completa hacia las fuentes originales. El sistema genera embeddings localmente y soporta modelos propios o proveedores externos configurables por operación.
La arquitectura incluye un servidor MCP integrado con 36 herramientas para integración con Claude Desktop, Cursor y otros clientes MCP. Ofrece análisis de calidad del grafo (0-100), búsqueda híbrida (PageRank + Reciprocal Rank Fusion) y chat con citas verificables. Los datos permanecen en el dispositivo salvo llamadas a LLMs externos configuradas.
El repositorio es un monorepo con paquetes separados para lógica de negocio (core), API backend (cortex), workers (neuron), interfaz web, CLI y documentación. Soporta despliegue Docker todo-en-uno o instalación CLI vía PyPI.
- Construir bases de conocimiento a partir de documentos corporativos con trazabilidad completa
- Integrar grafos de conocimiento en IDEs mediante servidor MCP para Claude Desktop y Cursor
- Exportar paquetes de conocimiento portables (.ccx) para backup o migración entre instancias
- Realizar chat RAG con citas verificables hacia documentos fuente específicos
- Analizar calidad del grafo con métricas de densidad y riqueza (0-100)
- Desplegar completamente offline con Ollama sin enviar datos a proveedores externos
- Grafo de conocimiento inspeccionable: todas las entidades y relaciones son visibles y trazables
- 30+ formatos de fuente soportados incluyendo PDF, DOCX, audio, video e imágenes
- Servidor MCP integrado con 36 herramientas para integración con clientes externos
- Generación local de embeddings sin enviar datos a proveedores externos por defecto
- Paquetes de conocimiento portables (.ccx) para backup y migración entre instancias
- Análisis de calidad del grafo con puntuación 0-100 y desglose de fuentes débiles
- Requiere Docker o instalación CLI manual; no soporta despliegue one-click nativo
- Las llamadas a LLMs externos envían texto al proveedor configurado (OpenAI, Anthropic)
- Necesita Python 3.14+ y Node.js 22+ para desarrollo con hot-reload
- Dependencia de Ollama o proveedor externo para funcionalidad de chat y extracción
- No incluye base de datos específica documentada en el análisis técnico disponible
Capturas del proyecto
Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Despliegue recomendado: docker run -d --name chaoscypher -p 80:80 -p 443:443 -v chaoscypher-data:/data ghcr.io/chaoscypherinc/chaoscypher:latest. Alternativa CLI: pipx install chaoscypher-cli y ejecutar chaoscypher setup para configurar proveedor LLM. Para desarrollo: make docker-dev con hot-reload en http://localhost:3000 (frontend) y http://localhost:8080 (API). Los datos persisten en volumen Docker /data.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.