Project Memory

CRM personal inteligente que procesa conversaciones de WhatsApp para construir conocimiento sobre tus contactos, expuesto vía Model Context Protocol (MCP).

✨ Características

• Procesamiento de Audio: Diarización (pyannote) + Transcripción (Groq Whisper)
• Identificación de Hablantes: Distingue tu voz de la del contacto
• Privacidad: Sanitización de PII con Microsoft Presidio (RUT, teléfonos, emails)
• Extracción Inteligente: Qwen 3 32B via Groq para extraer hechos, sentimientos, temas
• Búsqueda Semántica: pgvector para encontrar conversaciones por contexto
• MCP Server: Expone tools para usar con Claude Desktop

🏗️ Arquitectura

WhatsApp → WaHA → n8n → Redis → Worker Python → PostgreSQL
                                      ↓
                              Claude Desktop ← MCP Server

🚀 Quick Start

# 1. Clonar
git clone https://github.com/crtormo/project-memory.git
cd project-memory

# 2. Configurar
cp .env.example .env
# Editar .env con tus API keys

# 3. Levantar
docker-compose up -d

# 4. Vincular WhatsApp
# Abrir http://localhost:3000 y escanear QR

🔧 Configuración

Variables de Entorno

Variable	Descripción
HUGGINGFACE_TOKEN	Token para pyannote (diarización)
GROQ_API_KEY	API key de Groq (Whisper + Qwen)
GOOGLE_API_KEY	API key de Google AI Studio (fallback)

Servicios Docker

Servicio	Puerto	Descripción
PostgreSQL	5432	Base de datos + pgvector
Redis	6379	Cola de mensajes
WaHA	3000	API WhatsApp
n8n	5678	Automatización

🛠️ Herramientas MCP

Tool	Descripción
get_contact_summary	Resumen completo de un contacto
query_conversations	Búsqueda semántica en historial
add_reminder	Crear recordatorio
get_pending_reminders	Ver recordatorios próximos
list_contacts	Listar todos los contactos

Configurar Claude Desktop

Agregar a ~/.claude/config.json:

{
  "mcpServers": {
    "project-memory": {
      "command": "docker",
      "args": ["exec", "-i", "project-memory-mcp", "python", "-m", "src.mcp_server.server"]
    }
  }
}

📁 Estructura

project-memory/
├── src/
│   ├── core/           # AudioProcessor, PrivacyService, Intelligence
│   ├── database/       # Models, Repositories, Connection
│   ├── services/       # BatchProcessor, MessageQueue, Notifications
│   └── mcp_server/     # Servidor MCP con tools
├── scripts/            # CLI utilities
├── docker/             # Dockerfiles
└── n8n/                # Workflows

📊 Stack Tecnológico

• Python 3.11 + Poetry
• PostgreSQL 16 + pgvector
• Redis 7 para cola de mensajes
• pyannote.audio para diarización
• Groq API (Whisper + Qwen 3 32B)
• Microsoft Presidio para PII
• MCP SDK para Model Context Protocol

📝 Scripts CLI

# Verificar BD
python scripts/init_db.py

# Registrar tu voz
python scripts/enroll_voice.py

# Exportar datos
python scripts/export_data.py contacts --format csv

# Ver recordatorios
python scripts/check_reminders.py

🔒 Seguridad

• Las API keys nunca se commitean (están en .env)
• PII sanitizado antes de persistir
• Datos almacenados localmente (Home Lab)

📄 Licencia

MIT