yorik-ai
Servidor personal auto-alojado para gestión doméstica unificada (calendario, documentos, email, WhatsApp) impulsado por IA local y compatible con servidores MCP. Ideal para usuarios que priorizan la privacidad.
Ficha actualizada 22 sept 2026, 17:11 · upstream 22 sept 2026, 14:18 · release sin release detectada
Qué es yorik-ai
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Yorik es un servidor personal auto-alojado diseñado para actuar como el centro neurálgico de la gestión doméstica mediante una interfaz de chat. Integra funcionalidades clave como calendario, tareas, contactos, fotos, documentos, email y WhatsApp en un único lugar, permitiendo a los miembros del hogar interactuar con sus datos sin tocar agentes externos complejos. Funciona localmente en tu máquina, garantizando que no haya telemedicina ni subscriptions, y ofrece una interfaz optimizada para dispositivos móviles y de voz.
La arquitectura combina un backend en Python FastAPI con un frontend React 19, utilizando PostgreSQL para el almacenamiento de datos personales y pgvector para búsquedas semánticas. Soporta modelos de lenguaje locales (como Qwen 3.5) o externos compatibles con OpenAI, permitiendo a los usuarios elegir entre ejecutar la IA en su propia GPU o conectarse a servicios remotos. Incluye capacidades avanzadas como reconocimiento de voz, generación de texto y gestión de facturas electrónicas para el mercado alemán.
Es importante destacar que el proyecto se encuentra en una fase temprana de desarrollo (alpha rolling). Aunque las funcionalidades centrales funcionan en la máquina del mantenedor y pasan pruebas automatizadas, no ha sido probado extensivamente por otros usuarios. El equipo recomienda encarecidemente no utilizarlo como único sistema de backup para fotos o documentos críticos, y advierte sobre la necesidad de implementar autenticación y proxies inversos con TLS si se expone a redes externas.
- Gestión unificada de documentos y búsqueda semántica en archivos locales (Paperless/Immich).
- Asistente personal para email y redacción de respuestas automáticas con IA local.
- Integración como servidor MCP para agentes externos como Claude Code o Hermes.
- Gestión de calendario familiar con detección de conflictos y tiempos de viaje.
- Facturación electrónica XRechnung/ZUGFeRD para cumplimiento normativo alemán.
- Interfaz de voz para control del hogar sin necesidad de interacción táctil.
- Arquitectura auto-alojada con cero telemedicina ni subscriptions obligatorias.
- Servidor MCP nativo para integración fluida con agentes externos como Hermes o Claude Code.
- Integración profunda con ecosistemas de código abierto como Immich y Paperless-ngx.
- Soporte híbrido para modelos locales (GPU CUDA) o remotos (Ollama, LM Studio).
- Licencia AGPL con excepción de enlazado para SDKs de terceros flexibles.
- Interfaz optimizada para dispositivos móviles con soporte nativo de entrada de voz.
- Estado alpha: no apto como único sistema de backup o para datos críticos sin verificación manual.
- Latencia en CPU: modelos locales de 7-9B pueden tardar entre 5 y 10 segundos en responder.
- Validación XRechnung incompleta: no validado contra todas las variantes del esquema 2026 ni extensiones estatales específicas.
- Interfaz construida desktop-first: puede tener bordes rugosos en tablets o móviles.
- Requiere recursos significativos: recomendado mínimo de 16 GB RAM para un funcionamiento fluido.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Requiere Ubuntu 24.04+, Debian 12+ o Fedora 39+. Instalar con `bash install.sh` que detecta automáticamente GPU NVIDIA, Ollama o LLMs existentes. Asegurar al menos 8 GB RAM (16 recomendado) y 50 GB de disco libre. Para producción, exponer solo en LAN local o detrás de un proxy inverso con TLS (ej. Caddy). No ejecutar sin autenticación si se expone a internet. Verificar salud con `bash scripts/smoke-check.sh`.
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.