x-knowledge-base
Base de conocimiento local-first para agentes AI. Convierte fuentes en tarjetas/wiki y permite recuperación de evidencia vía MCP/HTTP. Incluye suite de evaluación offline y gestión de evidencia contradictoria sin dependencias de contenedores.
Ficha actualizada 27 sept 2026, 2:30 · upstream 27 sept 2026, 2:20 · release sin release detectada
Qué es x-knowledge-base
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
XKB es una herramienta de software en Python que gestiona bases de conocimiento bajo control local, permitiendo a los agentes AI recuperar evidencia vinculada a fuentes originales. El sistema transforma notas, wikis y transcripciones de conversaciones en tarjetas de conocimiento estructuradas, almacenándolas en un índice accesible mediante protocolos MCP o HTTP.
La arquitectura es ligera y no utiliza Docker por defecto, requiriendo Python 3.10+ y gestión manual de rutas absolutas para los datos. Soporta recuperación híbrida mediante palabras clave o embeddings semánticos (dependiendo de la configuración del proveedor externo). Incluye una suite de evaluación offline que valida la precisión del recall en casos específicos como evidencia contradictoria o consultas sin respuesta.
Es importante destacar que, aunque es local-first, la generación de tarjetas y el juicio de relevancia pueden depender de proveedores externos de LLM. La herramienta mantiene la proveniencia de los datos y permite configurar reglas de visibilidad por namespace, asegurando que los agentes solo accedan a información autorizada.
- Gestión de conocimiento privado para agentes locales sin exponer datos a la nube.
- Integración con clientes MCP (ej. Claude Code) para recall on-demand de evidencia.
- Evaluación de fuentes contradictorias preservando las diferencias en la respuesta.
- Ingestión automática de notas, bookmarks y transcripciones de YouTube/GitHub.
- Recuperación semántica o por palabras clave sin necesidad de embeddings precalculados.
- Suite de evaluación offline que pasa 24/24 casos de prueba (clave, chino, conflicto).
- Soporte nativo para protocolo MCP con servidor stdio y HTTP.
- Arquitectura en Python puro sin contenedores Docker por defecto.
- Mantiene la proveniencia de las fuentes y secciones del documento en el recall.
- Gestión explícita de evidencia contradictoria (ej. aurora-blue vs aurora-canary).
- Recuperación híbrida con fallback a palabras clave si falla el semántico.
- Licencia PolyForm Noncommercial 1.0.0; uso comercial requiere permiso separado.
- No incluye Dockerfile ni compose; despliegue manual de dependencias Python.
- Dependencia de proveedores externos para embeddings y juicio de relevancia (JEV).
- Requiere configuración manual de rutas absolutas para datos y entorno.
- La generación de tarjetas consume créditos del proveedor de LLM configurado.
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.
Requiere Python 3.10+ y Git. No incluye Docker; gestiona datos en directorios externos (XKB_DATA_DIR). Para servicios remotos, usa túnel SSH o HTTPS con tokens fuera del repositorio. Configura variables de entorno para LLMs y judges. Verifica conexión con xkb_doctor.py antes de producción.
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.