piSynapse
Asistente AI auto-alojado con privacidad total, memoria local y herramientas integradas (email, calendario). Funciona en hardware modesto como Raspberry Pi 5 bajo GNU GPLv3.
Ficha actualizada 26 sept 2026, 18:55 · upstream 26 sept 2026, 18:21 · release v2.0.0
Qué es piSynapse
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
piSynapse es un asistente de IA personal que reside completamente en tu máquina, sin suscripciones ni nube. Utiliza FastAPI y SQLite para gestionar sesiones, memoria semántica y herramientas locales. Soporta integraciones opcionales con Gmail, ProtonMail o Nextcloud (calendario, notas, tareas), manteniendo los datos bajo tu control. Diseñado para funcionar en Raspberry Pi 5 con modelos locales como Gemma4 vía LiteRT o Ollama. La licencia GPLv3 garantiza que no pueda cerrarse ni comercializarse silenciosamente.
- Gestión de tareas y calendario sin nube
- Asistente de voz offline con memoria a largo plazo
- Integración con ecosistema Nextcloud (calDAV, Notes)
- Análisis de email local sin enviar datos a terceros
- Interfaz PWA instalable en móviles y escritorio
- Privacidad total: cero datos salen del dispositivo si se desactivan integraciones externas
- Optimizado para Raspberry Pi 5 con modelos locales (~2GB RAM)
- Licencia GPLv3 impide cierre o comercialización silenciosa
- Memoria semántica local con embeddings FastEmbed y deduplicación
- Autenticación robusta con cookies HttpOnly y paneles de administración
- Velocidad de respuesta lenta en hardware bajo (hasta 1 minuto en Pi)
- Configuración manual obligatoria de credenciales (Gmail/Proton)
- Dependencia de modelos locales que consumen RAM residente
- Integración ProtonMail requiere app Bridge externa adicional
- Alcance limitado por ventana de contexto del modelo local
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.
Usar systemd para auto-inicio con pisynapse.service. Monitorizar RAM y activar zRAM en dispositivos bajos. Generar API_KEY seguro antes de iniciar. Elegir backend LLM (LiteRT u Ollama) según preferencia. Asegurar .env con credenciales cifradas.
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.