ContextBridge
ContextBridge es una herramienta de orquestación local-first que conecta modelos locales (Ollama, llama.cpp), APIs privadas y máquinas internas en un pool controlado sin reemplazarlas. Soporta Windows, Linux y macOS con bajo consumo de recursos.
Ficha actualizada 22 sept 2026, 16:06 · upstream 22 sept 2026, 12:09 · release v0.7.0
Qué es ContextBridge
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
ContextBridge permite a aplicaciones enviar trabajos de IA a un pool de recursos propios, seleccionando workers compatibles según políticas configuradas y validando artefactos devueltos. La arquitectura se basa en un relay que coordina el pool y workers que ejecutan tareas salientes sin necesidad de puertos inbound públicos.
El sistema utiliza Go y PHP para integraciones nativas, con soporte para tokens de aplicación separados, políticas de egress (local_only), encriptación E2EE entre productor y worker reservado, y validación de compatibilidad. No requiere cuenta en la nube ni Docker, aunque el despliegue manual exige configuración HTTPS para el relay.
Las limitaciones actuales incluyen falta de soporte nativo para múltiples imágenes por job en CLI, sin gestión de contenedores (Docker/Compose) y dependencia de proxy HTTPS externo para exponer el relay. La complejidad es baja, con requisitos mínimos de 4 núcleos CPU y 8 GB RAM.
- Conectar modelos locales Ollama en PC privado con aplicaciones web en hosting compartido sin GPU en el servidor web
- Orquestar múltiples máquinas con diferentes capacidades (CPU/GPU) mediante políticas de grupo y requisitos de egress
- Provisionar tokens de aplicación independientes para clientes externos sin compartir secretos de administración del relay
- Validar compatibilidad de modelos y workers antes de enviar jobs críticos con verificación de checksums en instalación
- Arquitectura local-first que mantiene los runtimes existentes sin migración a la nube
- Soporte nativo para Ollama, llama.cpp gestionado y APIs compatibles con OpenAI
- Mecanismo de encriptación E2EE entre productor y worker reservado con metadatos visibles solo en relay
- Validación de compatibilidad de interfaces con licencia Apache-2.0 para integraciones definidas
- No incluye Dockerfile ni soporte nativo para despliegue con Docker o Compose
- La CLI actual no soporta múltiples imágenes por job; requiere integración externa para vision multi-imagen
- El relay necesita configuración manual de proxy HTTPS con WebSocket, sin generación automática de certificados
- Los archivos ZIP o rutas en prompts no son procesados automáticamente por seguridad
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Instalar mediante script oficial (install.ps1 o install.sh), configurar relay con HTTPS y proxy reverse a 127.0.0.1:32150, emparejar workers manualmente aprobando códigos de pairing, y evitar exponer puertos inbound salvo el proxy seguro. Usar tokens de aplicación separados para clientes externos.
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.