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GITHUB · ANALIZADO

hermesnotes

Hermes Notes es un repositorio de software open source que implementa una base de conocimiento personal autocontenido (block-first). Permite guardar notas, tareas y proyectos como bloques interconectables con búsqueda semántica local, asistente de IA propio, servidor MCP y exportación a Obsidian.

Ficha actualizada 22 sept 2026, 18:30 · upstream 22 sept 2026, 17:49 · release sin release detectada

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Qué es hermesnotes

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

Hermes Notes es un sistema de gestión de conocimiento personal autocontenido. Cada pieza de información — una nota, tarea o proyecto — se modela como un bloque independiente que puede relacionarse entre sí mediante enlaces directos. Los bloques pueden agruparse en colecciones flexibles (listas, tablas, matrices kanban, calendarios, o un lienzo infinito) y son indexables tanto por palabras clave como por significado semántico. El sistema incluye notas diarias, una revisión semanal configurable, plantillas reutilizables, asistente de IA local basado en Ollama, servidor MCP para agentes externos, exportación a formato Markdown compatible con Obsidian, y soporte nativo en macOS mediante Talaria.

CASOS DE USO
  • Guardar y organizar notas personales sin depender de servicios externos
  • Organizar tareas y proyectos de forma estructurada y flexible
  • Crear una base de conocimiento personal local para consulta rápida
  • Conectar herramientas externas a través del servidor MCP
  • Exportar el conocimiento almacenado en formato compatible con Obsidian
  • Usar un asistente de IA local sin enviar datos a servidores externos
PUNTOS DESTACADOS
  • Modelo basado en bloques que permite definir tipos personalizados (tareas, proyectos, personas) con campos tipificados
  • Enlaces directos entre bloques mediante referencias internas y un panel de conexiones en tiempo real
  • Soporte para múltiples formas de colecciones: listas, tablas, matrices kanban, calendarios, rollups y lienzo infinito
  • Cronograma interactivo con visualización por días donde las tareas completas se acumulan al final del día
  • Exportación a formato Markdown compatible con Obsidian que incluye frontmatter YAML y enlaces de wikilinks
  • Soporte nativo en macOS mediante Talaria, que proporciona acceso a Spotlight, menú bar y comandos personalizados
PRECAUCIONES
  • El asistente de IA requiere una instancia local de Ollama configurada por el usuario
  • La búsqueda semántica depende del modelo de embeddings seleccionado (nomic-embed-text)
  • No hay sincronización automática entre dispositivos sin conexión a internet
  • Las plantillas se aplican al primer bloque creado de un tipo, no a bloques existentes
  • El servidor MCP requiere una API key configurada en el panel de administración
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU4 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA8 GBRAM estimada
DISCO20 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADmediumnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Despliegue manual

Requiere Node.js 22+ y pnpm 9+, con PostgreSQL 14+ que incluya la extensión pgvector para embeddings vectoriales,Se recomienda usar un proceso manager como systemd, pm2 o Docker para mantener el servicio activo entre reinicios,Para producción, se sugiere configurar HTTPS mediante un reverse proxy (Caddy es recomendado por su simplicidad),La configuración de base de datos se realiza automáticamente durante la instalación inicial con una interfaz de wizard,Se recomienda crear backups diarios del banco de datos para proteger los datos personales

—Dockerfile
—Compose
—One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Next.jsReactNode.js
SERVICIOS
PostgreSQL
BASES DE DATOS
PostgreSQL
PUERTOS
300051735432
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.