meetingmind-ai
Asistente de reuniones autoalojado y offline-first para equipos ágiles. Utiliza múltiples agentes locales con LLMs (Ollama) para transcribir, resumir y generar informes estructurados en Google Meet o Teams, manteniendo la seguridad de los datos sin nube.
Ficha actualizada 24 sept 2026, 10:05 · upstream 24 sept 2026, 9:59 · release sin release detectada
Qué es meetingmind-ai
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
MeetingMind AI es un sistema avanzado autoalojado diseñado para operaciones ágiles que integra un bot de IA en reuniones de Google Meet o Microsoft Teams. Su arquitectura se divide en tres zonas: Sensor (Vexa) para capturar transcripciones, Brain (FastAPI) para orquestación y memoria semántica con Mem0/Qdrant, y UI (React) para la interfaz de usuario. El sistema procesa todo localmente utilizando modelos como hermes3:8b para razonamiento y Whisper para transcripción, garantizando que los datos nunca salgan del entorno privado.
- Sprint Planning: Extracción personalizada de agendas y roles para sesiones de planificación de sprints.
- Daily Standup: Análisis en tiempo real de bloqueos y tareas completadas durante reuniones diarias.
- General Syncs: Resúmenes estructurados de sincronizaciones generales con tono neutral.
- Auditoría de transcripciones: Revisión manual de errores de STT, inserción de puntos perdidos y rollback histórico.
- Informes HTML: Envío automático de resúmenes y acciones vía API HTTP de Resend sin bloqueos SMTP.
- Diagnóstico en vivo: Inspección del estado del sistema (VRAM, latencia, servicios) mediante endpoint REST.
- Arquitectura multi-agente con roles definidos (Tech Lead, Product Manager, Scrum Master) para deliberación cognitiva.
- Procesamiento completamente offline-first sin envío de datos a proveedores de nube externos.
- Integración nativa con Vexa para streaming de audio y transcripción en tiempo real.
- Memoria semántica persistente utilizando Qdrant y Mem0ai para contexto entre reuniones.
- Interfaz React con soporte Picture-in-Picture (PiP) nativo para visualización simultánea.
- Licencia Apache 2.0 permitiendo uso libre, modificación y distribución en entornos privados.
- Requiere hardware local potente: mínimo 4 núcleos CPU y 5-12GB RAM dependiendo de si Ollama corre nativo o en Docker.
- Dependencia de modelos locales (Ollama/Whisper) que consumen espacio significativo en disco para pesos de modelos.
- Certificado SSL auto-firmado en el frontend requiere aceptación manual del riesgo en navegadores externos a localhost.
- Rendimiento de transcripción limitado por la capacidad de procesamiento local (CPU/GPU) sin aceleración externa.
- Configuración inicial compleja que requiere instalación de Docker Compose, WSL2 (Windows) o Docker Desktop.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Ejecutar 'make setup' para inicializar bases de datos y modelos. Asignar 5GB RAM mínimo en macOS nativo o 10-12GB en Docker con Ollama. Verificar puertos 3000, 8000, 18056. Usar 'make rebuild' para actualizar código sin perder datos.
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.