Cerebro de compañía
Converts meetings, chats, and notes into reusable knowledge for a venture capital firm, enabling knowledge capture and retrieval via Claude or Codex.
README
Winterbrain
Company brain para una firma de venture capital y business builder. Convierte reuniones, briefs, decks y conversaciones ejecutivas en conocimiento reutilizable que cualquier C-level puede consultar desde Claude o Codex.
Que es hoy
Un gateway MCP que guarda el conocimiento del equipo en archivos Markdown estructurados dentro de un cerebro versionable. MarkItDown ya esta integrado para que PDFs, DOCX, PPTX y XLSX se conviertan automaticamente a Markdown cuando Sergio o Mariana suben una carpeta de cliente.
Que valor da hoy
- Una conversacion ejecutiva ya no se pierde en el chat de una persona. Cualquiera del equipo puede decir "guarda esto en el cerebro" y queda persistido.
- Una carpeta completa de un cliente (reuniones + briefs + decks) se sube en una sola frase y queda convertida a Markdown buscable.
- Las notas ejecutivas quedan con autor, cliente, fecha, tipo y tags, listas para ser consultadas despues.
- Mariana puede preguntarle a Claude "que subio Sergio sobre Cliente X" y el cerebro devuelve el Markdown correspondiente con score.
Que valor falta (honesto)
- La busqueda es por keywords todavia. No hay embeddings.
- El gateway corre stdio MCP. Falta HTTP para que los C-levels se conecten sin instalar nada.
- La extraccion de resumen, riesgos, decisiones y aprendizajes es manual. Falta el extractor LLM.
- No hay permisos. Por ahora todos ven todo, por diseno de MVP.
Quick start
Para el equipo tecnico
npm install
npm run build
npm start
Desarrollo:
npm run dev
Para el equipo ejecutivo
Los C-levels (CEO, CFO, Mariana, Sergio, Don Dario) no tocan codigo. Pegan esto en Claude o Codex:
Retrieve and follow the instructions at:
https://raw.githubusercontent.com/cquiroz6211/winterbrain/main/INSTALL_FOR_USERS.md
El agente del usuario se autoinstala el MCP. Guia humana:
docs/QUICKSTART.md— pasos en lenguaje humano, sin tecnicismos.INSTALL_FOR_USERS.md— instrucciones que sigue el agente del usuario.
Como se usa una vez conectado
Desde Claude o Codex, hablando en espanol:
Guarda esta conversacion en el cerebro como nota.
Crea esto como resumen de reunion y subelo al cerebro.
Sube la carpeta "C:\Users\...\Cliente X" al cerebro para cliente-x.
Que aprendimos del inversionista de cliente-x?
Que debemos priorizar en Cliente X segun la reunion que subio Sergio?
Preparame un brief del inversionista Y antes de la reunion.
Que funciono y que no funciono en los ultimos clientes?
Herramientas MCP
| Tool | Que hace hoy | Que falta |
|---|---|---|
save_note |
Guarda una nota ejecutiva con autor, cliente, tipo, tags | Solo Markdown plano |
save_chat_summary |
Guarda resumen de una conversacion con participantes y next actions | Solo Markdown plano |
ingest_meeting |
Guarda una reunion a partir de texto o Markdown | No extrae resumen automatico |
ingest_folder |
Sube una carpeta entera. PDFs/DOCX/PPTX/XLSX se convierten con MarkItDown a Markdown | No genera notas estructuradas todavia |
ask_brain |
Busca por keywords en el Markdown del cerebro | Embeddings y respuesta sintetizada |
Arquitectura
Claude / Codex / OpenCode
| stdio MCP
v
Gateway Winterbrain (este repo)
|- save_note / save_chat_summary / ingest_meeting / ingest_folder / ask_brain
|- MarkItDown oficial (Python venv) para PDF/DOCX/PPTX/XLSX
|
v
brain/
raw/ <- archivos originales tal como llegaron
markdown/ <- versiones normalizadas por MarkItDown
knowledge/
meetings/ <- reuniones procesadas
chats/ <- resumenes de conversaciones
decisions/ <- notas ejecutivas y decisiones
El Markdown es la fuente de verdad. Es legible, commiteable, buscable con grep y portable. Si manana agregamos un vector store o un knowledge graph, Markdown sigue siendo la base.
Estado del proyecto
| Fase | Descripcion | Estado |
|---|---|---|
| 0 | Bootstrap del repo, scaffold MCP, plantillas, docs | hecho |
| 1 | Despliegue en Dokploy via Docker | en curso |
| 2 | Gateway HTTP MCP con autenticacion por token | siguiente critico |
| 3 | MarkItDown oficial para ingesta de PDFs/DOCX/PPTX/XLSX | hecho (Fase 3 adelantada) |
| 4 | Extraccion LLM (resumen, decisiones, riesgos, aprendizajes) | pendiente |
| 5 | Backend de embeddings y busqueda semantica | pendiente |
| 6 | Validacion con preguntas reales del equipo ejecutivo | pendiente |
| 7 | Adopcion C-level (onboarding 1-a-1) | pendiente |
| 8 | Modelo de acceso y permisos | pendiente |
| 9 | Integraciones externas (Drive, Notion, Granola, Slack) | pendiente |
| 10 | Productos derivados (wiki navegable, briefs automaticos) | pendiente |
Roadmap completo con dependencias, riesgos y decisiones: ROADMAP.md.
Deploy
Dokploy
docs/DEPLOY_DOKPLOY.md describe el despliegue paso a paso. Resumen:
git clone https://github.com/cquiroz6211/winterbrain.git
cd winterbrain
docker compose up --build -d
El contenedor expone /app/brain como volumen persistente y tiene MarkItDown oficial dentro del venv /opt/markitdown-venv.
Validacion local
docker volume create winterbrain-data
echo '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2024-11-05","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"probe","version":"0.0.1"}}}
{"jsonrpc":"2.0","method":"notifications/initialized"}
{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/list","params":{}}' \
| docker run --rm -i -v winterbrain-data:/app/brain winterbrain:local
Debe listar las cinco herramientas.
Regla de acceso
En el MVP todos pueden ver todo. Los permisos por cliente, startup, inversionista o rol son trabajo futuro (Fase 8). Esto es una decision consciente: primero validamos que el flujo de captura y consulta genera valor; despues segmentamos.
Estructura del repo
winterbrain/
README.md este archivo
ROADMAP.md fases, dependencias, riesgos, decisiones
INSTALL_FOR_USERS.md instrucciones para el agente del usuario
Dockerfile imagen multi-stage con MarkItDown oficial
docker-compose.yml para Dokploy y local
package.json gateway TypeScript
tsconfig.json
src/
server.ts MCP server con 5 tools
paths.ts filesystem, ingestFolder, MarkItDown wrapper
markdown.ts helpers de frontmatter y Markdown
types/markitdown.d.ts declaraciones de tipos legacy
docs/
ARCHITECTURE.md
OPERATING_MODEL.md
INGESTION_PIPELINE.md
MCP_TOOLS.md
QUICKSTART.md
DEPLOY_DOKPLOY.md
templates/
meeting-note.md
chat-summary.md
decision-record.md
fixtures/ datos de prueba (no se commitean)
brain/
raw/ insumos originales
markdown/ versiones normalizadas
knowledge/
meetings/ reuniones procesadas
chats/ resumenes de conversaciones
decisions/ notas ejecutivas y decisiones
Hacia donde vamos
- Corto plazo (esta semana). Desplegar en Dokploy y cargar la primera reunion real con un cliente conocido. Validar que el ciclo completo (subir carpeta -> convertir a Markdown -> preguntar -> recibir respuesta) funciona para Sergio y Mariana.
- Mediano plazo (2-4 semanas). Extraccion LLM para que cada Markdown genere notas estructuradas (resumen ejecutivo, decisiones, riesgos, aprendizajes). Backend de embeddings para busqueda semantica.
- Largo plazo (1-3 meses). Gateway HTTP MCP para que cualquier C-level se conecte sin instalar nada. Permisos por cliente/rol. Integraciones con Drive, Notion, Granola. Wiki navegable del cerebro.
El roadmap completo con dependencias, riesgos y bitacora de decisiones vive en ROADMAP.md.
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。