hivemtk
Sistema open source de marketing SCRM para gestión de clientes privados con IA ReAct, RAG local y soporte multi-canal (WhatsApp, Telegram, TikTok). Permite despliegue 100% privado con datos que no salen del entorno.
Ficha actualizada 22 sept 2026, 16:51 · upstream 22 sept 2026, 16:40 · release sin release detectada
Qué es hivemtk
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
HiveMtk es una plataforma open source diseñada para la operación de marketing en entornos privados, integrando capacidades de IA avanzada con gestión de relaciones con clientes (SCRM) y análisis de datos (CDP). El sistema centraliza la gestión de múltiples canales sociales y mensajería como WhatsApp, Telegram, TikTok y plataformas locales, ofreciendo un único punto de acceso para el equipo.
- Gestión unificada de inbox: Centralizar conversaciones de múltiples canales en una sola interfaz para atención al cliente eficiente.
- Automatización de ventas con IA: Utilizar agentes ReAct autónomos para gestionar objeciones y cerrar ventas sin flujos de trabajo rígidos.
- Despliegue privado seguro: Implementar la solución en infraestructura local para cumplir normativas estrictas de protección de datos.
- Construcción de conocimiento interno: Crear bases de conocimiento RAG locales para que el sistema responda con precisión basada en documentos internos.
- Arquitectura ReAct autónoma: Utiliza 41 herramientas atómicas combinadas dinámicamente, evitando flujos de trabajo estáticos.
- RAG local completo: Implementación de pgvector y modelos de embedding en el entorno local para mantener la privacidad de los datos.
- Soporte multi-canal nativo: Integración directa con APIs oficiales y extensiones de navegador para más de 10 plataformas sin depender de SaaS externos.
- Licencia AGPL-3.0: Código abierto que permite uso comercial y despliegue privado, garantizando transparencia en el software.
- Requisitos de hardware: El stack de inferencia local requiere recursos significativos (mínimo 4 núcleos/8GB RAM) para ejecutar modelos como Qwen2.5.
- Responsabilidad del usuario: Las funcionalidades de contacto activo (SMS, email, DM) requieren que el usuario cumpla con las políticas de cada plataforma y normativas legales.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Requiere Docker Compose v2 y Go 1.25+. Hardware mínimo recomendado: 4 núcleos CPU, 8GB RAM, 50GB disco. Variables críticas en .env: POSTGRES_PASSWORD, REDIS_PASSWORD, JWT_SECRET. El stack de inferencia (llama.cpp) se ejecuta fuera del contenedor en el host. Se puede configurar para usar LLMs en la nube si no se desea ejecutar modelos localmente, aunque los servicios de embedding y reranking deben permanecer locales.
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.