IHUI-AI
Sistema operativo multiplataforma para IA que unifica 176 LLMs mediante LangGraph y MCP. Ofrece seguridad multi-tenant, base de conocimientos RAG y marketplace de agentes en una arquitectura monorepo con soporte para 8 plataformas (Web, API, CLI, Desktop, Extension, Mobile, Miniapp).
Ficha actualizada 22 sept 2026, 14:59 · upstream 22 sept 2026, 14:56 · release desktop-v0.1.43
Qué es IHUI-AI
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
IHUI-AI es un sistema operativo de IA de nivel empresarial diseñado como plataforma multiplataforma que unifica la orquestación de 176 modelos de lenguaje grandes a través del protocolo MCP y LangGraph. La arquitectura monorepo integra capacidades completas de SaaS, incluyendo seguridad de filas (RLS) sobre más de 340 tablas, una base de conocimientos RAG y un marketplace de agentes, todo bajo licencia Apache 2.0 para uso comercial con restricciones específicas.
- Orquestación centralizada de múltiples modelos LLM en entornos empresariales con seguridad multi-tenant
- Despliegue rápido de aplicaciones de IA en 8 plataformas distintas desde un único repositorio
- Implementación de bases de conocimiento RAG para sistemas de chat y análisis de datos
- Integración de agentes personalizados mediante marketplace y protocolos MCP/A2A
- Soporte nativo para 176 modelos LLM unificados a través del protocolo MCP
- Arquitectura monorepo con soporte para 8 plataformas (Web, API, CLI, Desktop, Extension, Mobile, Miniapp)
- Licencia Apache 2.0 que permite uso comercial bajo condiciones específicas de atribución
- Sistema de seguridad multi-tenant con RLS sobre más de 340 tablas de base de datos
- No incluye Dockerfile, requiriendo configuración manual de contenedores o uso de Docker Compose
- Licencia dual: uso comercial requiere autorización adicional para eliminar marcas o reventa SaaS
- Complejidad alta en despliegue inicial con múltiples servicios y dependencias
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Despliegue recomendado mediante Docker Compose (cd IHUI-AI && cp .env.example .env && docker compose up -d). Alternativas: Vercel para frontend, Railway para backend API. Producción requiere configuración de DATABASE_APP_URL y verificación de marcas de agua en código fuente.
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.