jarvis
Asistente AI auto-alojado basado en fast-agent y protocolo MCP. Orquesta un equipo de agentes especializados (PM, Dev, QA) para tareas complejas como investigación, código e IoT. Incluye panel web Vue, reconocimiento de voz local y memoria durable persistente.
Ficha actualizada 25 sept 2026, 16:02 · upstream 25 sept 2026, 15:53 · release v2.15.0
Qué es jarvis
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Jarvis es una plataforma de inteligencia artificial auto-alojada construida sobre el framework fast-agent, diseñada para orquestar equipos multi-agente mediante el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP). La arquitectura permite delegar llamadas a herramientas entre un agente raíz y subagentes especializados, coordinados mediante protocolos de correo electrónico inter-agente y reuniones. El sistema soporta una interfaz web desarrollada con Vue 3 + Vite para gestionar chats, configurar proveedores de IA y visualizar líneas temporales de agentes.
- Orquestación de equipos para investigación, diseño y despliegue de software automatizado
- Control directo de dispositivos IoT como aspiradoras Roborock mediante subagentes específicos
- Gestión de agenda y correo electrónico integrando Google Calendar y Gmail a través de MCP
- Generación y prueba de código con agentes especializados en desarrollo y calidad (QA)
- Extracción de información web y análisis financiero utilizando herramientas de scraping
- Arquitectura multi-agente dinámica que permite lanzar procesos aislados para trabajo paralelo
- Soporte nativo para el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) con servidores de herramientas predefinidos
- Memoria durable persistente en SQLite que recuerda hechos fuera del historial de chat actual
- Despliegue simplificado mediante un único comando docker compose up -d sin necesidad de contenedores individuales complejos
- Interfaz de voz manos libres con reconocimiento local (faster-whisper) y síntesis de audio optimizada
- Estado actual de desarrollo activo, con la línea de lanzamiento pública comenzando en v1.0.0
- Requiere clonación recursiva de submódulos git para obtener todas las dependencias funcionales
- La privacidad depende de la configuración manual de proveedores externos para TTS y LLMs (cloud vs local)
- Algunas integraciones como Xiaozhi están marcadas experimentalmente en el repositorio
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.
Clonar con --recurse-submodules. Copiar .env.example y fastagent.secrets.yaml.example, editando claves API. Ejecutar docker compose up -d --build. Requiere al menos 4 núcleos CPU y 8GB RAM. Para producción, configurar SSL y firewall según docs/SELF_HOSTING.md.
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.