renfield
Asistente de IA auto-alojado con soporte nativo para voz, integraciones MCP y base de conocimientos RAG. Arquitectura modular en FastAPI/React con Ollama o backends OpenAI. Incluye satélites de voz locales (Raspberry Pi) y detección de presencia multi-fuente.
Ficha actualizada 22 sept 2026, 18:11 · upstream 22 sept 2026, 15:59 · release v2.24.0
Qué es renfield
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Renfield es un asistente de IA auto-alojado diseñado para funcionar completamente offline, priorizando la privacidad y el control de datos. Su arquitectura modular combina FastAPI para el backend con React para una interfaz progresiva (PWA). El sistema soporta múltiples modelos de lenguaje a través de Ollama o instancias compatibles con OpenAI, permitiendo separar cargas de trabajo como chat, RAG e embeddings en servidores distintos.
Incluye capacidades avanzadas de voz mediante "satélites" locales basados en Raspberry Pi Zero 2 W y ReSpeaker HAT, que gestionan detección de palabras clave, reconocimiento de hablantes y síntesis de voz localmente. La plataforma integra un sistema de agentes ReAct con más de 100 herramientas a través de servidores MCP, permitiendo automatización compleja, gestión de hogares inteligentes y búsqueda en bases de conocimiento híbridas (pgvector + BM25).
El despliegue es flexible mediante Docker Compose, con soporte para aceleración GPU o CPU. Ofrece gestión de roles (RPBAC), auditoría de papel sin huella digital y notificaciones proactivas vía webhooks. Es ideal para entornos que requieren soberanía de datos, como oficinas internas o hogares inteligentes privados, aunque requiere configuración inicial de variables de entorno y gestión de secretos.
- Asistente de voz multi-habitación con detección de presencia local
- Gestor de conocimientos corporativos offline con RAG híbrido
- Automatización de hogar inteligente vía integraciones MCP (Home Assistant, n8n)
- Chatbot privado para desarrollo con acceso a herramientas externas sin salir de la red
- Arquitectura modular con separación de servicios (backend, frontend, voice-server)
- Soporte nativo para hardware edge (Raspberry Pi) en satélites de voz
- Integraciones MCP estandarizadas para 10+ herramientas externas sin código
- Base de conocimiento híbrida con validación de grafos y deduplicación
- Requiere configuración manual de variables de entorno (.env) para activar módulos avanzados
- Dependencia de instancias Ollama o compatibles OpenAI para inferencia LLM
- Necesita hardware específico (Raspberry Pi + ReSpeaker) para funcionalidad completa de voz
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Desplegar con `docker compose up -d`. Usar `docker-compose.prod.yml` para GPU. Configurar `.env` antes de iniciar. Descargar modelo Qwen3:8b o superior en Ollama. Asegurar red interna para servicios (PostgreSQL, Redis).
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.