hermes-telegram-brain
hermes-telegram-brain es un 'segundo cerebro' para agentes AI en Telegram que procesa chats completos, transcribe audio localmente con Whisper, realiza OCR mediante API externas y permite búsqueda semántica con pgvector. Incluye 15 herramientas MCP para Claude/Cursor y garantiza seguridad mediante c
Ficha actualizada 28 sept 2026, 13:16 · upstream 28 sept 2026, 12:49 · release sin release detectada
Qué es hermes-telegram-brain
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
hermes-telegram-brain funciona como un 'userbot' que actúa como segundo cerebro para agentes AI en Telegram, procesando la totalidad de las conversaciones del usuario. El sistema ingesta chats privados, grupos y canales, convirtiendo todo el contenido multimodal (voz, imágenes, documentos) en texto estructurado para que el agente pueda entenderlo completamente. Utiliza Whisper localmente para transcripción de audio y modelos de visión externos (OpenRouter por defecto) para OCR e identificación de imágenes.
- Conectar un agente AI a la historia completa de chats de Telegram para análisis contextual profundo
- Extraer información de documentos PDF, imágenes escaneadas o grabaciones de voz almacenadas en Telegram
- Implementar búsqueda semántica sobre conversaciones históricas usando pgvector local
- Permitir a un agente AI redactar borradores de mensajes que requieren aprobación humana antes de enviar
- Integrar 15 herramientas MCP nativas con Claude Code, Cursor o Hermes para automatización avanzada
- Transcripción de audio local mediante Whisper (faster-whisper) sin enviar datos a la nube
- Sistema de confirmación de usuario obligatorio: el agente solo crea borradores, nunca envía mensajes sin aprobación explícita
- Búsqueda semántica y por palabras clave implementada con PostgreSQL + pgvector
- 15 herramientas MCP integradas para interacción programática con agentes AI modernos
- OCR e identificación de imágenes opcional vía API externa (OpenRouter, MiniMax, etc.)
- Gestión segura de sesiones Telegram mediante archivos .session sin exponer credenciales en código
- El OCR y la descripción de imágenes dependen de una API externa (OpenRouter por defecto), lo que introduce latencia y costos variables
- Funciona como userbot bajo un usuario personal, con riesgos inherentes de automatización y posibles bloqueos según políticas de Telegram
- Requiere configuración manual de variables de entorno (TG_API_ID, TG_API_HASH) y gestión de dependencias externas como ffmpeg
- La privacidad depende estrictamente del usuario: si se comparten chats con terceros sin consentimiento, sus datos quedan accesibles al agente
- El OCR no es local por defecto; la descripción de imágenes requiere conexión a internet y una clave API válida
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Despliegue recomendado en Mac (Apple Silicon) o Linux/VPS. Usar Docker Compose para PostgreSQL + pgvector. Configurar variables de entorno: TG_API_ID, TG_API_HASH, API_TOKEN y opcionalmente OPENROUTER_API_KEY. Requiere Python 3.12, ffmpeg y al menos 4 vCPU/8 GB RAM para transcripción local óptima. Iniciar con 'docker compose up -d db' seguido de scripts uv para sincronización y login.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.