Brunobkr/OFFELLIA_KERNEL_SERVER_MTP_opencode

ΩFFΣLLIα_KΣrnΣl_SΣЯVΣЯ_MTP

https://huggingface.co/Brunobkr

https://zenodo.org/records/20947432

Uma plataforma completa, autônoma e ultra-segura para orquestração de Agentes de IA e processamento de linguagem natural, operando 100% de forma local e privada.

O projeto elimina completamente dependências de APIs de terceiros proprietárias (como Gemini ou OpenAI) em favor de uma integração robusta e resiliente com o llama-server, rodando em portas locais com varredura dinâmica e failover automático.

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🌌 Visão Geral e Arquitetura

O ΩFFΣLLIα_KΣrnΣl_SΣЯVΣЯ_MTP é estruturado como uma aplicação full-stack de nível de produção com foco em desempenho computacional adaptativo, privacidade extrema e resiliência operacional:

┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   FRONTEND (React + TS)                │
│   (Painel de Agente, Ferramentas MCP, Chats, Personas)  │
└───────────────────────────┬────────────────────────────┘
                            │  HTTP / Eventos SSE
                            ▼
┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│               GATEWAY BACKEND (Express + TS)           │
│   (Controle de Acesso, Agendador, Gestor de Portas)     │
└───────────┬───────────────────────────────┬────────────┘
            │                               │
            ▼ (Loop de Execução MCP)        ▼ (Proxy OpenAI-Compatible)
┌───────────────────────────┐   ┌────────────────────────────┐
│      AGENT ENGINE         │   │   LOCAL LLAMA-SERVER       │
│  (Fatos, Arquivos, Web)   │   │  (Portas: 5173 / 8080/8181)│
└───────────────────────────┘   └────────────────────────────┘

1. Frontend (React + Vite + Tailwind CSS): Interface de usuário com estética minimalista e de alta fidelidade baseada em design escuro ("Sci-Fi Slate Theme"), usando animações fluidas da biblioteca motion e renderização em tempo real de logs e execuções de Agentes.
2. Backend Gateway (Node.js + Express + TypeScript): Atua como o cérebro administrativo local do sistema, expondo APIs RESTful para gerenciar as sessões, logs do Kernel, credenciais, e portabilidade de rede.
3. Agent Engine (agentEngine.ts): Motor de raciocínio autônomo baseado em loop ReAct (Reasoning and Acting) que orquestra tarefas complexas em segundo plano utilizando ferramentas do protocolo MCP (Model Context Protocol).
4. Resiliência Local (Multiprocessamento & Port Sweep): O servidor realiza a varredura dinâmica das portas candidatas (5173, 8181, 8080) para se conectar ao llama-server ativo de forma transparente, além de otimizar nativamente o pool de threads do Node para processamento paralelo.

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🛠️ Funcionalidades Reais do Sistema

1. Painel Conversacional de IA (Chats & Personas)

• Gestão de Sessões: Criação, exclusão e persistência local de conversas dinâmicas em /offsellia_data/chats.
• Motor de Personas Dinâmico: Customização de comportamentos, prompts de sistema estruturados e parâmetros de inferência gravados de forma isolada em /offsellia_data/personas.
• Conversão de Texto em Fala (TTS): Síntese de voz integrada diretamente no navegador, priorizando vozes premium e naturais.

2. Motor de Agente Autônomo (ReAct Loop)

• Execução em segundo plano de tarefas multi-etapas com relatórios detalhados gerados na pasta /offsellia_data/agent/reports.
• Memória Semântica Local: MCP de persistência de contexto em formato de grafo relacional semântico de entidades, expandindo o horizonte de contexto de forma estruturada.
• Workspace Dedicado: Ambiente seguro e isolado para leitura, criação e gravação de arquivos gerados pelas análises do Agente (/offsellia_data/agent/workspace).

3. Conexões e Ferramentas Ativas (Model Context Protocol - MCP)

O Agente possui acesso nativo a um arsenal de ferramentas integradas através de tools_list.json:

• Exa Web Search & Fetch (web_search_exa, web_fetch_exa): Busca semântica e extração limpa de sites convertendo diretamente para Markdown legível para inferência da IA.
• DuckDuckGo Search (duckduckgo_search): Busca na internet alternativa, livre de chaves de API.
• Fetch Direct URL (fetch_direct_url): Baixa conteúdo bruto de qualquer URL apontada pela requisição.
• Local Filesystem MCP (filesystem_mcp): Permite que o Agente leia e escreva de forma segura no seu workspace local.
• Context Memory MCP (memory_mcp): Salva e recupera fatos e relacionamentos importantes entre conversas.

4. Segurança e Administração do Kernel

• Autenticação Avançada: Hashes de senha seguros usando SHA-256 com suporte a sais dinâmicos.
• Port Management: Detecção e ativação em tempo real de portas de rede no backend.
• Isolamento de Dados: Todo o tráfego de dados e arquivos de configuração residem dentro do subdiretório seguro /offsellia_data.

CONFIG REMOCOMENDADA PARA LLAMA-SERVER( Pode ser adaptada a qualquer tamanho ou tipo de LLMs):

/llama.cpp/build/bin/llama-server
-m "/GEMMA4_5b_F16/Q5_K_gemma-4-E2B-it-5b.gguf"
-md "/f16_gemma-4-E2B-5b-it-qat-assistant-MTP.gguf"
-c 100000
-np 1
-ngl 42 --n-cpu-moe 42 -fa 1
--spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 4 --spec-draft-n-min 1 --spec-draft-p-min 0.75
--dry-multiplier 0.8 --dry-base 1.75 --dry-allowed-length 2
--agent
--tools all
--reasoning auto
--flash-attn on
--swa-full
--kv-unified
--port 5173
--host 127.0.0.1
--webui-mcp-proxy
--threads-http -1

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🚀 Como Instalar e Rodar o Projeto

Pré-requisitos

• Node.js v18 ou superior.
• npm ou yarn.
• llama-server configurado e ativo localmente.

Passo 1: Clonar e instalar as dependências

No diretório raiz do projeto, instale os pacotes necessários para o frontend e backend:

npm install

Passo 2: Configurar o Ambiente Local

Crie um arquivo de ambiente baseado no .env.example:

cp .env.example .env

(Nota: O projeto não exige nenhuma chave de API externa ou Gemini API Key para funcionar por padrão, priorizando o uso local com seu modelo de escolha via llama-server).

Passo 3: Iniciar o llama-server

Inicie o seu llama-server utilizando uma das portas prioritárias do Odysseus (por exemplo, --port 5173, --port 8181 ou --port 8080).

Exemplo de comando recomendável para o seu backend Llama local:

llama-server --model SeuModeloLlama.gguf --port 5173 --host 127.0.0.1 -c 100000

Passo 4: Executar o Painel Odysseus

Com as dependências instaladas e o seu Llama-server de pé, execute o comando de desenvolvimento:

npm run dev

O Odysseus irá iniciar o servidor Express na porta 3000 (e o roteador reverso integrado cuidará de expor a interface interativa em seu navegador).

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📦 Scripts Disponíveis no package.json

• npm run dev — Inicia o servidor gateway Express e o ambiente de desenvolvimento usando o empacotamento Vite.
• npm run build — Cria a build estática de produção do frontend em /dist e compila o backend TypeScript em um bundle CJS autônomo /dist/server.cjs de alta velocidade.
• npm run start — Inicializa o servidor compilado pronto para produção.
• npm run lint — Valida a integridade dos tipos e sintaxe do TypeScript.

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🔒 Robustez e Isolamento de Código

O backend foi reestruturado para mitigar vulnerabilidades e fluxos excessivos comuns em desenvolvimento intermediário:

• Remoção Completa de Dependências Python e Scripts Legados: Todos os resíduos e ferramentas não utilizadas foram removidos do projeto de ponta a ponta.
• Redução de Desvios Condicionais de Fluxo ("elses"): O código de roteamento e fallback do LLM foi otimizado estruturalmente, utilizando loops de failover limpos sobre arrays de candidatos, reduzindo a complexidade ciclomática e aumentando a legibilidade.
• Zero APIs Externas: O fluxo de inferência é blindado e puramente local, garantindo conformidade com leis de dados e políticas restritas de privacidade.