Ctrl K
ComunidadGuías…
GITHUB · ANALIZADO

PaperCortex

PaperCortex integra IA local con Paperless-ngx para Windows. Ofrece búsqueda semántica, clasificación automática, extracción de datos de recibos y exportación a DATEV. Utiliza Ollama para procesamiento privado y un servidor MCP para conectar con Claude Code en flujos de trabajo locales.

Ficha actualizada 24 sept 2026, 11:06 · upstream 24 sept 2026, 10:59 · release sin release detectada

Ver códigoProblemas y ayudaRepositorio ↗
00

Qué es PaperCortex

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

PaperCortex es una aplicación diseñada para usuarios de Windows que buscan gestionar documentos en Paperless-ngx mediante inteligencia artificial local. La herramienta permite realizar búsquedas semánticas, clasificando archivos por su contenido en lugar de solo palabras clave exactas, y organiza automáticamente documentos entrantes en categorías como facturas o contratos. Además, facilita la extracción de datos clave de recibos y preparaciones para contabilidad mediante exportaciones compatibles con DATEV.

El sistema requiere una instalación previa de Ollama con modelos locales para garantizar que el procesamiento de IA se mantenga en tu ordenador, protegiendo la privacidad de los documentos. Se conecta a Paperless-ngx utilizando credenciales de API o tokens, y permite acceder a los datos desde flujos externos mediante un servidor MCP compatible con Claude Code. Es ideal para archivado personal, contabilidad doméstica o gestión documental en pequeñas empresas que prefieren soluciones autohospedadas sin depender de servicios en la nube.

CASOS DE USO
  • Búsqueda semántica de documentos por significado en lugar de texto exacto
  • Clasificación automática de archivos entrantes en categorías como facturas o contratos
  • Extracción de datos estructurados de recibos para contabilidad y registros
  • Preparación de exportaciones de datos para flujos de trabajo contables DATEV
  • Integración con Claude Code mediante un servidor MCP para consultas locales
  • Gestión de documentos en Paperless-ngx sin enviar archivos a servicios externos
PUNTOS DESTACADOS
  • Procesamiento de IA local con Ollama que garantiza privacidad y seguridad de datos
  • Búsqueda semántica avanzada que entiende el contexto del contenido del documento
  • Soporte nativo para Windows 10/11 con instalación simplificada mediante instalador
  • Integración directa con Paperless-ngx existente sin necesidad de migrar datos
  • Extracción automática de campos clave en recibos como total, fecha y merchant
  • Servidor MCP habilitado para conectar herramientas externas como Claude Code
PRECAUCIONES
  • Requiere sistema operativo Windows 10 o Windows 11 según especificaciones oficiales
  • Depende de una instalación previa y activa de Ollama con modelos locales cargados
  • Necesita configuración manual de Paperless-ngx (API key/token) antes del uso
  • No incluye interfaz gráfica web propia, es una aplicación local para escritorio
  • Requiere espacio en disco adicional para almacenar archivos de modelos de IA y exportaciones
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

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

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Listo para automatizar

Descargar el instalador o ZIP desde el repositorio oficial. Ejecutar Ollama antes de iniciar la aplicación para asegurar que los modelos estén listos. Conectar Paperless-ngx introduciendo la URL del servidor y el token de API correspondiente. Configurar las carpetas locales para entrada, procesamiento y exportación DATEV en el panel de configuración inicial. Verificar permisos de escritura en las carpetas destino antes de procesar archivos.

✓Dockerfile
✓Compose
✓One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Node.js
SERVICIOS
No detectados
BASES DE DATOS
No detectadas
PUERTOS
8000114343100
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.