v0.1.0 · FREE · OSS

Akopia · Retrieval plane headless para tu stack de IA.

Plug. Sync. Serve.

Ingesta, chunk, embed, index y serve detrás de REST + MCP. Self-hosted, MIT, sin telemetría. Tú traes el LLM.

quickstart
$ git clone github.com/rlabs-cl/akopia
$ cp .env.example .env
$ cp examples/akopia.yaml.example \
     akopia.yaml
$ docker compose up --build

$ curl -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
     http://localhost:8080/v1/search/semantic \
     -d '{"query":"retrieval","top_k":5}'
# → {"results":[...]}
Plugin-firstMCP-nativeFreshness-awareHybrid searchSelf-hostedMIT
# qué es

Capa de retrieval para RAG, no un producto end-user. Ingesta + chunk + embed + index + serve, detrás de un REST y un MCP server. Tú traes el LLM.

Self-hosted por diseño. docker compose up desde el clone a la primera query en 5 minutos. MIT, sin SaaS, sin telemetría, sin vendor lock-in.

Hecho para developers que necesitan control de su stack de retrieval — no un chat app más.

# pilares

Cuatro decisiones de diseño

plugin-first

Plugin-first

SourceAdapter, ContentExtractor y EmbedderBackend como Python Protocols. Publica un plugin con pip entry points, sin fork.

mcp-native

MCP-native

Servidor MCP con bearer auth + JSON-RPC. Claude Desktop, Claude Code, Cursor y Continue listos con un snippet de `mcp.json`.

freshness-aware

Freshness-aware

`max_age_days` como filtro duro + `freshness_boost` como rerank suave, dentro del pipeline. No es post-filter del cliente.

hybrid-search

Hybrid search

Lexical (Meilisearch) + semantic (Qdrant) detrás de un solo endpoint REST. Elige por query, combina si quieres.

# ship & deploy

Un solo comando

Un solo docker compose up --build. Corre en laptops (8 GB RAM), homelabs o single-host prod. Detalles de sizing en docs/sizing.md.

~4 min
reingest 8k chunks con Ollama GPU
~1.6 GB RAM
idle baseline
100 %
open source, MIT
# docs

Documentación

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