Una interfaz web local estilo cyberpunk / hacker conectada a Ollama que soporta Agentes Autónomos (Tool Calling), modelos abliterated (sin censura), streaming fluido en tiempo real, y una arquitectura segura "Zero-Dependency" (sin módulos externos npm).
- UI Cyberpunk: Efectos de interferencia (glitch), scanlines y animaciones retro.
- Motor de Agentes (Tools): El modelo puede ejecutar acciones reales en tu computadora si activas el modo agente:
web_fetch: Leer artículos de internet (con caché 60s para evitar peticiones duplicadas).web_search: Buscar en internet vía DuckDuckGo (con caché 60s, manejo de redirects, fallback de extracción de links).read_file/write_file/list_directory: Operar en tu sistema de archivos (con Sandboxing).run_command: Ejecutar comandos en PowerShell (no-bloqueante, viaexecFile).
- Persistencia de Sesiones: El historial de conversación se almacena en el servidor (en memoria, TTL 24h). Al abrir una nueva pestaña el contexto se restaura automáticamente desde el servidor, sin perder ningún mensaje.
- Control de Rondas del Agente: Input numérico (1–20) en la barra de herramientas para controlar cuántas rondas de tools puede ejecutar el agente por respuesta, sin editar archivos.
- Seguridad (Sandboxing):
- Prevención de Directory Traversal (la IA no puede escapar del directorio del proyecto).
- Bloqueo SSRF contra IPv4 e IPv6 (la IA no puede escanear tu red local usando
web_fetch). - Rate Limiting con limpieza automática de memoria y protección contra payloads gigantes.
- Validación de tipo en todos los campos de mensajes (
roleycontent). - CSP headers para prevenir XSS.
- Selector en Vivo: Cambia de modelo al vuelo desde la interfaz sin tener que reiniciar el servidor.
- Streaming eficiente: Loop agentico y modo chat comparten el mismo núcleo de streaming (
ollamaStreamRound) — sin duplicación de código. - Gestión de memoria: Ventana deslizante de historial (últimos 20 mensajes) para evitar desbordes de contexto en sesiones largas.
- Limpieza ante desconexión: Si el cliente cierra la pestaña a mitad de una respuesta, el loop agentico y la petición a Ollama se cancelan de inmediato.
- Test suite integrada: 59 tests con
npm testusando el runner nativo de Node.js — sin dependencias externas.
Asegúrate de tener instalados:
Copia .env.example a .env y ajusta los valores según tu entorno:
copy .env.example .env| Variable | Default | Descripción |
|---|---|---|
APP_PORT |
4000 |
Puerto de la interfaz web |
OLLAMA_HOST |
127.0.0.1 |
Host de Ollama |
OLLAMA_PORT |
11434 |
Puerto de Ollama |
OLLAMA_MODEL |
richardyoung/qwen2.5-3b-instruct-abliterated |
Modelo por defecto |
OLLAMA_NUM_GPU |
null (auto) |
Capas en GPU. 0 = forzar CPU |
LOG_LEVEL |
INFO |
Nivel de log: DEBUG, INFO, WARN, ERROR |
Abre tu terminal (PowerShell o CMD) y descarga los modelos recomendados. El sistema detectará automáticamente los que tengas instalados.
# Opción 1: NeuralDaredevil 8B — mejor 8B en Open LLM Leaderboard (~6 GB VRAM)
ollama pull NeuralDaredevil-8B-abliterated
# Opción 2: Josiefied-Qwen3 8B — razonamiento superior, muy eficiente (~6 GB VRAM)
ollama pull mradermacher/Josiefied-Qwen3-8B-abliterated
# Opción 3: Abliterated 5B MoE — ideal para PCs estándar, rápido
ollama pull huihui_ai/huihui-moe-abliterated:5b
# Opción 4: Abliterated 7B — buena GPU requerida
ollama pull huihui_ai/qwen2.5-abliterate:7b-instruct
# Opción 5: Abliterated 3B — para PCs de muy bajos recursos
ollama pull richardyoung/qwen2.5-3b-instruct-abliterated(Nota: Asegúrate de que Ollama esté corriendo en segundo plano, por defecto en el puerto 11434)
node server.jsAbre tu navegador web y entra a: 👉 http://127.0.0.1:4000
npm testCubre: validación de mensajes, rate limiter, niveles de log, protección SSRF (21 casos IPv4/IPv6), sandboxing de rutas, operaciones de archivos y ejecución de comandos. Sin dependencias externas — usa el runner nativo node:test.
Este proyecto no requiere npm install porque utiliza únicamente módulos nativos de Node (http, fs, path, etc.) para máxima velocidad y seguridad.
cYHBeriteratus/
├─ server.js # Rutas HTTP, ollamaStreamRound, loop agentico, sesiones
├─ tools.js # Herramientas del agente: sandboxing, caché, SSRF IPv4/IPv6
├─ src/
│ ├─ config.js # Configuraciones globales y variables de entorno
│ ├─ utils/
│ │ └─ logger.js # Log estructurado, nivel configurable via LOG_LEVEL
│ └─ middlewares/
│ ├─ security.js # Rate-limiting (con limpieza automática) y CSP headers
│ └─ validator.js # Validación de role y content en mensajes
├─ public/
│ ├─ index.html # UI Base
│ ├─ styles.css # Animaciones Cyberpunk
│ ├─ app.js # Orquestador frontend (ES modules, ~130 líneas)
│ └─ modules/
│ ├─ session.js # Gestión de sesión: localStorage + sync con servidor
│ ├─ ui.js # Referencias DOM y funciones de presentación
│ └─ stream.js # Parser de NDJSON streaming con callbacks
├─ tests/
│ ├─ validator.test.js
│ ├─ security.test.js
│ ├─ logger.test.js
│ ├─ tools.isPrivateIP.test.js
│ ├─ tools.ssrf.test.js
│ ├─ tools.files.test.js
│ └─ tools.command.test.js
├─ detect-abliterated.py # Detecta modelos abliterated via API REST de Ollama
└─ .env.example # Plantilla de variables de entorno
En la parte superior de la pantalla encontrarás un Switch (Toggle) para activar el "MODO AGENTE (TOOLS)" y un input numérico para controlar las rondas máximas (1–20).
- APAGADO: El modelo actúa como un ChatGPT estándar (respuestas de texto normales, rápidas).
- ENCENDIDO: El modelo pensará antes de responder y podrá decidir usar herramientas del sistema (buscar en la red, correr scripts, etc.) para cumplir tu orden.
Advertencia: El modelo puede modificar archivos dentro del proyecto. ¡Úsalo bajo tu propia responsabilidad!
python detect-abliterated.pyConsulta la API REST de Ollama (/api/tags) y lista todos los modelos abliterated instalados con su tamaño real en GB/MB.