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GITHUB · ANALIZADO

Wren

Asistente privado autoalojado para el hogar que procesa lenguaje natural en inglés. Funciona con Discord, Telegram, HTTP o ventana web. Datos locales, plugins intercambiables y habilidades modulares.

Ficha actualizada 26 sept 2026, 9:16 · upstream 26 sept 2026, 9:07 · release sin release detectada

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Qué es Wren

Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.

Wren es un asistente doméstico privado y autoalojado diseñado para funcionar con datos locales. Permite interactuar mediante lenguaje natural simple en inglés a través de múltiples canales: Discord, Telegram, API HTTP local o ventana de chat web. El sistema está construido sobre Next.js y Python, con arquitectura basada en plugins que separa claramente los canales de comunicación de las habilidades funcionales.

La arquitectura distingue entre plugins de comunicación (Discord, Telegram, HTTP, Gmail, GitHub) que definen cómo se alcanza al asistente, y plugins de habilidades (lista de compras, notas, recordatorios, pines, contactos, búsqueda web) que determinan qué acciones puede realizar. Todos los datos permanecen en el hardware del usuario, aunque esto no constituye una garantía de seguridad completa.

El sistema utiliza un modelo de whitelist basado en identificadores únicos por canal (WREN_OWNER_ID), donde cada usuario tiene su propio ID según la plataforma. Esto permite añadir múltiples canales sin duplicar datos, pero requiere configuración manual inicial. El asistente soporta múltiples proveedores de LLM configurables vía variables de entorno.

CASOS DE USO
  • Gestión de lista de compras compartida en familia
  • Captura y organización de ideas mediante notas persistentes
  • Recordatorios automáticos con gestión de zonas horarias
  • Monitoreo de actividad en repositorios GitHub o correo Gmail
  • Chat familiar a través de Discord o Telegram con historial
PUNTOS DESTACADOS
  • Arquitectura plugin que permite añadir o quitar canales y habilidades sin reiniciar el sistema completo
  • Soporte nativo para múltiples proveedores de LLM configurables vía variables de entorno
  • API HTTP local con endpoints documentados para integración programática
  • Gestión de whitelist por usuario con IDs únicos por canal de comunicación
  • Interfaz web autogestionada que comparte historial de conversaciones con Discord
PRECAUCIONES
  • No soporta Docker ni archivos Dockerfile, requiere instalación manual con Python y pip
  • La API HTTP expone tokens en texto plano si se vincula a 0.0.0.0 sin proxy TLS
  • Discord requiere configuración manual del MESSAGE CONTENT INTENT en el Developer Portal
  • Telegram no permite leer historial de conversaciones (history: None), limitando follow-ups
  • El plugin HTTP es solo de salida, no puede enviar notificaciones activas sin otro canal
VISUAL

Capturas del proyecto

Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.

How a message reaches a skill: communication plugins feed core.handle_message, which dispatches to skillsWren — talk to it in plain English. It figures out the rest.
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU4 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA8 GBRAM estimada
DISCO10 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADlownivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Despliegue manual

Recomendado usar proxy TLS inverso (nginx) frente a la API HTTP para evitar exposición de tokens en texto plano. Vincular listener a dirección LAN específica (no 0.0.0.0). Configurar TIMEZONE en variables de entorno para interpretación correcta de recordatorios. Requiere Python 3, venv y pip install requirements.txt. Discord necesita MESSAGE CONTENT INTENT habilitado manualmente.

—Dockerfile
—Compose
—One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Next.jsPython
SERVICIOS
No detectados
BASES DE DATOS
No detectadas
PUERTOS
8787114343002
05

Puede sustituir a

Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.

06

Experiencia real de la comunidad

Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.

Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.