Msty AI
Plataforma para ejecutar modelos locales y en línea
Permite utilizar modelos de IA en local y sin conexión, o mediante integración con proveedores en línea, a través de aplicaciones de escritorio y versión web. Mantiene los datos almacenados en el dispositivo del usuario. Integra sistema RAG y protocolo MCP para APIs.
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¿Qué es Msty AI?
Msty Studio es una plataforma para la ejecución y gestión de modelos de inteligencia artificial que funciona mediante aplicaciones nativas para Windows, macOS y Linux, así como a través de interfaz web accesible desde navegador. El sistema permite trabajar con modelos locales sin conexión a internet o integrar modelos en línea de proveedores como OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, Meta, Mistral AI, xAI, Cohere, Alibaba Cloud, Groq y Open Router.
La arquitectura de la plataforma almacena conversaciones, configuraciones y datos en el dispositivo del usuario. La configuración por defecto no requiere registro de usuario y no implementa sistemas de telemetría ni rastreo de uso. Cuando se utilizan modelos locales, el funcionamiento no requiere transmisión de datos a servidores externos.
Entre sus componentes técnicos se encuentra Knowledge Stacks, un sistema de recuperación aumentada por generación (RAG) que permite estructurar archivos, carpetas, notas y transcripciones de YouTube en capas consultables mediante búsqueda semántica. Incluye procesamiento automático para eliminar información personal identificable antes de enviar datos a modelos en línea.
El módulo Toolbox utiliza el protocolo MCP (Model Context Protocol) para conectar la plataforma con APIs, bases de datos y herramientas externas. Esta integración permite automatizar flujos de trabajo de múltiples pasos y establecer conexiones con sistemas externos en tiempo real.
La plataforma incluye capacidades adicionales para personalización de asistentes con comportamientos y accesos específicos, edición asistida de contenidos, comparación simultánea de respuestas entre diferentes modelos, organización de proyectos mediante espacios de trabajo separados, métricas de uso de tokens y costes, y gestión de variables dinámicas inyectables en tiempo de ejecución. El sistema proporciona acceso a datos actualizados mediante integración con proveedores de búsqueda web.
La arquitectura de la plataforma almacena conversaciones, configuraciones y datos en el dispositivo del usuario. La configuración por defecto no requiere registro de usuario y no implementa sistemas de telemetría ni rastreo de uso. Cuando se utilizan modelos locales, el funcionamiento no requiere transmisión de datos a servidores externos.
Entre sus componentes técnicos se encuentra Knowledge Stacks, un sistema de recuperación aumentada por generación (RAG) que permite estructurar archivos, carpetas, notas y transcripciones de YouTube en capas consultables mediante búsqueda semántica. Incluye procesamiento automático para eliminar información personal identificable antes de enviar datos a modelos en línea.
El módulo Toolbox utiliza el protocolo MCP (Model Context Protocol) para conectar la plataforma con APIs, bases de datos y herramientas externas. Esta integración permite automatizar flujos de trabajo de múltiples pasos y establecer conexiones con sistemas externos en tiempo real.
La plataforma incluye capacidades adicionales para personalización de asistentes con comportamientos y accesos específicos, edición asistida de contenidos, comparación simultánea de respuestas entre diferentes modelos, organización de proyectos mediante espacios de trabajo separados, métricas de uso de tokens y costes, y gestión de variables dinámicas inyectables en tiempo de ejecución. El sistema proporciona acceso a datos actualizados mediante integración con proveedores de búsqueda web.