kiwifs
Sistema de archivos Markdown para agentes IA y equipos, con búsqueda vectorial, versionado Git automático y múltiples protocolos de acceso. Binario único en Go.
Ficha actualizada 26 sept 2026, 5:04 · upstream 25 sept 2026, 16:59 · release v0.19.63
Qué es kiwifs
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
KiwiFS es un sistema de archivos virtual que permite a los agentes de IA escribir y leer contenido Markdown directamente desde el disco, integrando búsqueda full-text y vectores. Utiliza Go como backend principal con una interfaz web embebida. Soporta múltiples bases de datos para almacenamiento de vectores y texto completo. Incluye integración nativa con herramientas MCP (Model Context Protocol) y permite consultas estructuradas sobre metadatos mediante DQL. Es ideal para repositorios wiki auto-alojados donde la documentación es la fuente de verdad, con auditoría inmutable vía Git.
- Gestión de conocimiento para agentes autónomos
- Repositorio wiki auto-alojado para equipos
- Base de datos vectorial local para RAG
- Herramienta de auditoría de cambios en documentación técnica
- Binario único sin configuración (Go)
- Integración nativa MCP con 62+ herramientas
- Versionado Git automático por cada escritura
- Soporte multi-protocolo (REST, NFS, S3, WebDAV)
- Licencia BSL-1.1 (no libre para uso comercial estándar)
- Complejidad alta en despliegue según análisis técnico
- Dependencia de configuración externa para vectores
Capturas del proyecto
Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Requiere 4 núcleos y 8GB RAM mínimo. Usar Docker o binario Go. Configurar backend vectorial (SQLite-vec por defecto u otros). Cuidado con la autenticación en WebDAV si no hay gateway de seguridad.
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.