ApliArte AI

Chat de IA 100% local para VS Code.
Corre modelos directamente en tu máquina — sin APIs externas, sin cuentas, sin coste.
También conecta LM Studio y Ollama si ya los usas.

🌐 Web · VS Marketplace · Open VSX (Cursor/Windsurf/Antigravity)

Por qué ApliArte AI

La mayoría de extensiones de IA para VS Code requieren una API key de pago o envían tu código a la nube. ApliArte AI es diferente:

• Sin internet: Todo corre en tu máquina. Tu código nunca sale de tu ordenador.
• Sin cuentas: No necesitas registrarte en ningún servicio.
• Sin coste: Modelos open-source, gratis para siempre.
• Cuatro modos: Inferencia local (transformers.js v4), LM Studio/Ollama, Agent Cloud con tu propio servidor, y herramientas externas vía MCP.
• Extensible: Conecta cualquier servidor MCP (memoria persistente, filesystem, GitHub, bases de datos…) con un solo setting.

Funcionalidades

Chat con IA local

• Streaming en tiempo real con respuestas en markdown
• Bloques de código con syntax highlighting
• Botones de copiar, insertar en editor y aplicar diff en cada bloque
• Persistencia multi-conversación: historial guardado entre sesiones, hasta 50 conversaciones en paralelo
• Sidebar con listado, renombrar inline, exportar a Markdown
• Control de temperatura para ajustar creatividad
• Interfaz en Español e Inglés (cambia sin reiniciar VS Code)

Inferencia local (modo Local)

• Corre modelos ONNX directamente en VS Code usando transformers.js v4
• No necesitas instalar nada externo — las dependencias se descargan automáticamente la primera vez
• Carpeta de modelos configurable: apunta a un disco externo, tarjeta SD o cualquier ruta con apliarteAi.modelsDir
• Recomendador de modelos por hardware: detecta tu RAM automáticamente y muestra solo los modelos que entran en tu equipo, con indicador de soporte de herramientas MCP (🔧) y RAM requerida
• HF Hub browser: búsqueda libre en HuggingFace para usuarios avanzados
• Barra de progreso durante la descarga del modelo

Conexión con LM Studio / Ollama (modo Remoto)

• Detección automática de LM Studio y Ollama
• Selector de modelo entre los cargados en tu servidor local
• Indicador de conexión con reintento automático
• Tool-calling real: las herramientas MCP están disponibles para el LLM cuando el modelo lo soporta

Modo Agent (tu propio servidor)

• Conecta la extensión a un backend propio desplegado en un VPS
• El modelo de IA corre en la nube (OpenAI, Anthropic, Google, Groq…) — tú eliges cuál
• Herramientas de código: leer archivos, escribir código, buscar en tu proyecto y ejecutar comandos — todo con tu aprobación
• RAG automático: indexa tu workspace al abrir y actualiza el índice al guardar (background, sin interrumpir)
• Las herramientas se ejecutan localmente en tu máquina — el servidor solo coordina con el modelo de IA
• Confirmación obligatoria antes de escribir archivos o ejecutar comandos en terminal

MCP Client — Herramientas externas

Conecta cualquier servidor MCP y sus herramientas quedan disponibles para el LLM automáticamente:

// settings.json
"apliarteAi.mcpServers": {
  "memory": {
    "transport": "stdio",
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"]
  },
  "filesystem": {
    "transport": "stdio",
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/ruta/a/tu/proyecto"]
  }
}

Servidores verificados:

• Transporte stdio: servidores locales (spawn de procesos)
• Transporte HTTP: servidores MCP remotos (MCP Streamable HTTP)
• Badges de estado en tiempo real en la toolbar
• Quick-setup con un click + plantillas por stack (Node/Python/Go/Full-stack)
• MCP Resources: adjunta recursos de servidores MCP como contexto
• MCP Prompts: acciones rápidas predefinidas desde servidores MCP

Documentación completa del cliente MCP →

Bloques de tool calls

Cada vez que el LLM llama a una herramienta, aparece un bloque visual colapsable con:

• Nombre de la herramienta y servidor
• Preview de los argumentos
• Resultado devuelto

Separado del texto del LLM para no mezclar razonamiento con ejecución.

Explorador de workspace

• Árbol de archivos integrado en el panel de ApliArte AI
• Selecciona archivos para adjuntarlos como contexto al chat
• El modelo "ve" tu código y responde con conocimiento de tu proyecto

Acciones rápidas

Selecciona código y ejecuta con un click (o desde el menú contextual del editor):

Recomendador de modelos

• Detecta tu hardware (RAM, CPU, GPU) automáticamente
• Sugiere el mejor modelo según tus recursos
• Recomendaciones separadas para LM Studio y Ollama

Instalación

Desde el Marketplace

1. Abre VS Code
2. Cmd + Shift + X (extensiones)
3. Busca "ApliArte AI"
4. Click en Instalar

Desde la línea de comandos

code --install-extension apliarte.apliarte-ai

Uso rápido

Modo Local (sin instalar nada)

1. Abre el panel de ApliArte AI en la barra lateral
2. Selecciona "Local (sin instalar nada)" en el selector de proveedor
3. Elige la carpeta donde guardar los modelos (o usa la carpeta interna de la extensión)
4. La primera vez, se instalan las dependencias (~1 GB, automático)
5. Elige un modelo del catálogo o busca uno en HF Hub, y espera a que se descargue
6. Empieza a chatear

Modo Remoto (LM Studio / Ollama)

1. Ten LM Studio u Ollama corriendo con un modelo cargado
2. Selecciona "LM Studio / Ollama" en el selector de proveedor
3. El modelo se detecta automáticamente
4. Empieza a chatear

Modo Agent (tu propio servidor)

1. Despliega el backend en un VPS siguiendo la guía de deployment
2. Selecciona "Agent (Cloud)" en el selector de proveedor
3. Configura la URL y API key en los settings de VS Code:
   • apliarteAi.agentEndpoint → la URL de tu servidor (ej: https://agent.tudominio.com)
   • apliarteAi.agentApiKey → tu clave de API
4. El indicador mostrará "Agent" cuando esté conectado
5. (Opcional) Ejecuta el comando "Indexar workspace (RAG)" desde la paleta de comandos para que el agente conozca tu proyecto

Atajos de teclado

Paleta de comandos

Abre la paleta (Cmd + Shift + P) y escribe "ApliArte AI" para ver todos los comandos disponibles.

Configuración

Arquitectura

apliarte-ai/
├── src/
│   ├── extension.ts              # Entry point, comandos, providers, RAG auto-index
│   ├── core/
│   │   ├── llmService.ts         # Cliente OpenAI-compatible con tool-calling (Remote)
│   │   ├── agentService.ts       # Cliente del backend Agent (SSE streaming)
│   │   ├── localInference.ts     # Inferencia local con transformers.js v4
│   │   ├── conversationStore.ts  # Persistencia multi-conversación (globalState)
│   │   ├── detector.ts           # Detección de LM Studio/Ollama
│   │   ├── preset.ts             # System prompts preconfigurados
│   │   └── modelRecommender.ts   # Recomendador de modelos según hardware
│   ├── mcp/
│   │   ├── serverManager.ts      # Gestor de ciclo de vida multi-server MCP
│   │   ├── toolRegistry.ts       # Registry unificado builtin + MCP tools
│   │   ├── transport-stdio.ts    # Transporte MCP stdio (spawn local)
│   │   ├── transport-http.ts     # Transporte MCP HTTP Streamable
│   │   ├── resourceRegistry.ts   # MCP Resources + Prompts
│   │   ├── jsonrpc.ts            # Cliente JSON-RPC 2.0
│   │   └── types.ts              # Tipos compartidos MCP
│   ├── tools/
│   │   └── executor.ts           # Ejecutor local (read/write/search/terminal)
│   ├── ui/
│   │   ├── chatView.ts           # Webview: chat, sidebar, settings, HF browser
│   │   ├── workspaceView.ts      # Explorador de workspace
│   │   └── quickActions.ts       # Acciones rápidas sobre código
│   └── utils/
│       └── logger.ts
├── server/                       # Backend para modo Agent (Docker + FastAPI)
├── dist/                         # Bundle compilado (esbuild)
├── package.json
└── esbuild.js

Stack técnico

• TypeScript + esbuild (bundle de ~150 KB)
• transformers.js v4 para inferencia local (instalado on-demand)
• MCP JSON-RPC 2.0 cliente propio (stdio + HTTP Streamable HTTP)
• API OpenAI-compatible con tool-calling para LM Studio/Ollama
• FastAPI + embeddings para el backend Agent
• VS Code Webview API para la interfaz del chat

Privacidad

ApliArte AI respeta tu privacidad por diseño:

• Modo Local: El modelo corre dentro del proceso de VS Code usando transformers.js. Nada sale de tu máquina.
• Modo Remoto: La comunicación es entre VS Code y tu servidor local (localhost). Nada sale de tu red.
• Modo Agent: Tu código se envía a tu propio servidor (que tú controlas). Las herramientas (leer/escribir archivos, terminal) se ejecutan localmente en tu máquina — el servidor solo coordina con el modelo de IA. Este modo es opt-in: solo se activa si tú lo configuras.
• Sin telemetría: No se recopila ningún dato de uso.
• Sin cuentas: No se requiere registro ni login.

Roadmap

• [x] v0.1 — Detección de LM Studio/Ollama
• [x] v0.2 — Chat con streaming y markdown
• [x] v0.3 — Workspace explorer, acciones rápidas, diff/apply, recomendador de modelos
• [x] v0.4 — Inferencia local con transformers.js v4
• [x] v0.5 — Modo Agent con backend propio (tool-calling, RAG, deploy en VPS)
• [x] v0.6 — Persistencia multi-conversación, settings inline, Engram MCP
• [x] v0.7 — MCP Client genérico (stdio + HTTP), tool-calling Remote, ToolRegistry unificado
• [x] v0.8 — HF Hub browser, gestión de carpeta de modelos, MCP Resources/Prompts, i18n EN/ES, RAG auto-index
• [x] v0.9 — Monitor t/s, ripgrep en Agent, alternativas de código, scan mejorado de modelos
• [ ] v1.0 — GGUF nativo, Jan como proveedor, templates MCP por stack, release estable

📋 Roadmap técnico detallado: ROADMAP.md

Compatibilidad

• VS Code >= 1.93.0
• Cursor AI
• Windsurf IDE
• Antigravity
• VS Codium
• Windows / macOS / Linux

Contribuir

Las contribuciones son bienvenidas. Abre un issue o un pull request.

git clone https://github.com/erbolamm/apliarte-ai.git
cd apliarte-ai
npm install
npm run watch   # Desarrollo con hot-reload
# F5 en VS Code para lanzar la Extension Development Host

Autor

Javier Mateo (ApliArte) — github.com/erbolamm

💬 Una nota personal del autor / A personal note from the author

ℹ️ Nota: El texto siguiente es un mensaje personal del autor, escrito en varios idiomas para que pueda leerlo gente de todo el mundo. Esto no implica que el proyecto tenga soporte funcional completo en esos idiomas.

ℹ️ Note: The text below is a personal message from the author, written in several languages so people around the world can read it. This does not imply full multilingual feature support in those languages.

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