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PipesHub é uma camada de execução nativa de IA, de código aberto e auto-hospedável, que conecta o conhecimento corporativo, oferece busca explicável com citações e automatiza fluxos de trabalho em todos os seus sistemas.
- 📝 Respostas explicáveis: O PipesHub entrega respostas fundamentadas com citações precisas de blocos aos documentos originais.
- 🔒 Busca com reconhecimento de permissões: Aplica controles de acesso no nível da fonte para que os usuários vejam apenas o que têm autorização.
- 🕸️ Recuperação por grafo de conhecimento: Recuperação baseada em grafos que captura as relações entre os dados corporativos.
- 🔌 Conectores corporativos: Mais de 30 conectores com indexação em tempo real e agendada, prontos para uso.
- 🔍 Busca unificada, pesquisa aprofundada e agentes: Busca, perguntas e respostas, pesquisa aprofundada, busca na web e agentes de IA sobre uma única camada de contexto.
- 📊 Artefatos e execução de código: Gere relatórios, gráficos e painéis em um sandbox de execução seguro.
- 🎙️ Suporte multimodal: Compreensão de imagens, diagramas e arquivos digitalizados, além de interação por voz.
- 🤖 Agentes e ações sem código: Crie agentes visualmente e execute ações nas ferramentas corporativas.
- 🧠 Use seu próprio modelo, totalmente auto-hospedável: Qualquer provedor de LLM, implantado na sua VPC — os dados nunca saem da sua infraestrutura.
- 🛠️ Voltado a desenvolvedores e extensível: APIs, SDKs, ferramentas MCP, conectores personalizados e serviços escaláveis de forma independente.
| Formato | Detalhes |
|---|---|
| Incluindo PDFs digitalizados | |
| Docx / Doc | Microsoft Word |
| XLSX / XLS | Microsoft Excel |
| PPTX / PPT | Microsoft PowerPoint |
| CSV | Valores separados por vírgula |
| Markdown | Arquivos .md |
| HTML | Páginas web |
| Text | Arquivos de texto simples |
| Google Docs, Sheets, Slides | Formatos do Google Workspace |
| Imagens | PNG, JPG, etc. |
| Áudio | Arquivos de áudio |
| Vídeo | Arquivos de vídeo |
| Tecnologia | Descrição |
|---|---|
| Next.js | UI com App Router (React renderizado no cliente) |
| TypeScript | Superconjunto de JavaScript com tipagem forte |
| Radix UI Themes | Primitivos de componentes acessíveis e estilização |
| Zod | Validação e análise de esquemas |
| React Hook Form | Gerenciamento flexível de estado de formulários |
| Tecnologia | Descrição |
|---|---|
| FastAPI | Framework web Python de alto desempenho |
| LangChain | Framework para pipelines de LLM |
| Qdrant | Mecanismo de busca por similaridade vetorial |
| Neo4j / ArangoDB | Banco de dados de grafos |
| Kafka / Redis Streams | Plataforma distribuída de streaming de eventos |
| Redis | Cache |
| Redis / etcd3 | Armazenamento de configuração chave-valor distribuído |
| Celery | Sistema de filas de tarefas distribuídas |
| Docling | Kit de ferramentas de análise e extração de documentos |
| PyMuPDF | Biblioteca de processamento de PDF |
| pandas | Análise e manipulação de dados |
O PipesHub (a plataforma de IA para o trabalho) pode ser executado localmente ou implantado na nuvem usando o Docker Compose. Observação: Se você for implantar o PipesHub em um servidor na nuvem, certifique-se de usar um endpoint HTTPS. O PipesHub aplica verificações de segurança mais rígidas, e os navegadores bloquearão certas requisições quando a aplicação for servida por HTTP. Você pode usar um proxy reverso como Cloudflare, Nginx ou Traefik para terminar o SSL/TLS e fornecer um certificado HTTPS válido. Se você vir uma tela branca após implantar o PipesHub ao acessá-lo por HTTP, esta é provavelmente a causa. O frontend se recusará a carregar devido às verificações de segurança mais rígidas.
# Clone the repository
git clone https://github.com/pipeshub-ai/pipeshub-ai.git
# 📁 Navigate to the deployment folder
cd pipeshub-ai/deployment/docker-compose
# Set Environment Variables
> 👉 Set Environment Variables for secrets, passwords, and the public URLs of the **Frontend** and **Connector** services
> _(Required for webhook notifications and real-time updates)_
> Refer to env.template
# 🚀 Start the production deployment
docker compose -f docker-compose.prod.yml -p pipeshub-ai up -d
# 🛑 To stop the services
docker compose -f docker-compose.prod.yml -p pipeshub-ai down# Clone the repository
git clone https://github.com/pipeshub-ai/pipeshub-ai.git
# 📁 Navigate to the deployment folder
cd pipeshub-ai/deployment/docker-compose
# Set Optional Environment Variables
> 👉 Set Environment Variables for secrets, passwords, and the public URLs of the **Frontend** and **Connector** services
> _(Required for webhook notifications and real-time updates)_
> Refer to env.template
# 🚀 Start the local build deployment
docker compose -f docker-compose.build.neo4j.yml -p pipeshub-ai up --build -d
# 🛑 To stop the services
docker compose -f docker-compose.build.neo4j.yml -p pipeshub-ai downO Dockerfile principal obtém camadas pré-construídas de pipeshubai/pipeshub-ai-base:python-deps e pipeshubai/pipeshub-ai-base:runtime (consulte Dockerfile.base na raiz do repositório para os comandos de build/push). Para usar tags locais em vez disso, defina PYTHON_DEPS_IMAGE e RUNTIME_BASE_IMAGE no ambiente ou nos argumentos de build do compose.
Use o PipesHub com qualquer cliente compatível com MCP para trazer o contexto da sua empresa para os fluxos de trabalho de IA. Consulte o README para configuração e uso.
Repositório: pipeshub-ai/mcp-server
O PipesHub oferece SDKs para desenvolvedores em Python, TypeScript e Go para ajudar você a integrar rapidamente. Consulte o README do repositório do respectivo SDK para detalhes de configuração e uso.
| Nome | Descrição | Link |
|---|---|---|
| Python SDK | SDK de Python para o PipesHub | pipeshub-ai/pipeshub-sdk-python |
| TypeScript SDK | SDK de TypeScript para o PipesHub | pipeshub-ai/pipeshub-sdk-typescript |
| Go SDK | SDK de Go para o PipesHub | pipeshub-ai/pipeshub-sdk-go |
Precisa de um SDK em outra linguagem? Fale conosco em developer@pipeshub.com
Desenvolvemos de forma aberta. Veja o que já está pronto e o que vem a seguir:
- ✅ 🤖 Agentes de IA para o trabalho: construtor de agentes sem código de primeira classe
- ✅ 🔗 Suporte a MCP (Model Context Protocol), tanto servidor quanto cliente
- ✅ 🧰 SDKs para desenvolvedores
- ✅ 🔍 Busca de código no GitHub, GitLab e Bitbucket
- ⬜ 👤 Busca personalizada com base em equipe, função e histórico
- ✅ ☸️ Implantação em Kubernetes para produção com padrões de alta disponibilidade
- ⬜ 📈 Relevância aprimorada por PageRank em todo o grafo de conhecimento
👉 Veja o roadmap completo do produto no Notion
Quer fazer parte da nossa comunidade de desenvolvedores? Confira nosso Guia de Contribuição para mais detalhes sobre como configurar o ambiente de desenvolvimento, nossos padrões de código e o fluxo de trabalho de contribuição.
| Fazer uma pergunta ou obter ajuda | Discord |
| Relatar um bug ou solicitar um recurso | GitHub Issues |
| Relatar um problema de segurança | Relatar problema de segurança |
| Ler a documentação | Documentação do Pipeshub |
O PipesHub é uma camada de execução nativa de IA, de código aberto e auto-hospedável, que conecta o conhecimento corporativo, oferece busca explicável com citações e automatiza fluxos de trabalho em todos os seus sistemas. Ele fornece uma camada de contexto unificada para busca, perguntas e respostas, pesquisa aprofundada, busca na web e agentes de IA.
O PipesHub é totalmente de código aberto (Apache 2.0) e auto-hospedável — seus dados nunca saem da sua infraestrutura. Ele conta com busca com reconhecimento de permissões que aplica controles de acesso no nível da fonte e entrega respostas explicáveis com citações precisas de blocos aos documentos originais.
O PipesHub possui mais de 30 conectores corporativos com indexação em tempo real e agendada. Ele suporta formatos de arquivo como PDF, Docx, XLSX, PPTX, CSV, Markdown, HTML, Google Docs/Sheets/Slides, imagens, áudio e vídeo.
# Clone the repository
git clone https://github.com/pipeshub-ai/pipeshub-ai.git
cd pipeshub-ai/deployment/docker-compose
# Set Environment Variables (refer to env.template)
# Start production deployment
docker compose -f docker-compose.prod.yml -p pipeshub-ai up -dObservação: Use HTTPS para implantações na nuvem. O HTTP pode causar bloqueios de segurança no frontend.
O PipesHub é "Use seu próprio modelo" — você pode usar qualquer provedor de LLM. Implante na sua VPC com os modelos de sua preferência. O stack tecnológico inclui LangChain para pipelines e fluxos de trabalho de LLM.
O PipesHub usa recuperação baseada em grafos que captura as relações entre os dados corporativos. Ele usa Neo4j ou ArangoDB como bancos de dados de grafos, combinados com o Qdrant para busca por similaridade vetorial.
Sim. O PipesHub oferece um servidor MCP para integração com qualquer cliente compatível com MCP. Repositório: pipeshub-ai/mcp-server.
O PipesHub oferece SDKs para:
- Python: pipeshub-ai/pipeshub-sdk-python
- TypeScript: pipeshub-ai/pipeshub-sdk-typescript
- Go: pipeshub-ai/pipeshub-sdk-go
Sim. O PipesHub tem um construtor de agentes sem código. Você pode criar agentes visualmente e executar ações nas ferramentas corporativas sem escrever código.
O PipesHub suporta a compreensão de imagens, diagramas e arquivos digitalizados, além da interação por voz. Ele usa Docling e PyMuPDF para análise de documentos, e Azure Document Intelligence ou um LLM multimodal (VLM) para o OCR de PDFs digitalizados.
- Certifique-se de que o HTTPS está configurado para implantações na nuvem
- Verifique os logs do Docker compose:
docker compose logs - Confira as variáveis de ambiente em env.template
- Consulte docs.pipeshub.com para guias detalhados
- Discord — Faça perguntas e obtenha ajuda
- GitHub Issues — Relate bugs ou solicite recursos
- Documentação do PipesHub — Leia a documentação
Isso ajuda o projeto a alcançar as equipes que precisam dele.
Feito com ❤️ pela equipe do PipesHub e colaboradores ao redor do mundo.