Tolaria - app open source para macOS para gestionar una base de conocimiento en Markdown
(github.com/refactoringhq)- Una app de escritorio para gestionar una base de conocimiento en Markdown en Mac y Linux, pensada tanto para un second brain personal como para organizar documentación de empresa como contexto para IA
- Adopta una estructura Files-first y Git-first, tratando las notas como archivos Markdown normales y repositorios git, manteniendo la portabilidad de los datos y el historial completo de versiones sin necesidad de exportar
- Pone al frente el enfoque Offline-first, zero lock-in, manteniendo funcionamiento totalmente offline y propiedad de los datos centrada en el usuario, sin cuentas, suscripciones ni dependencia de la nube
- Bajo el principio Types as lenses, not schemas, usa los tipos como apoyo para la exploración sin campos obligatorios ni validación forzada, y sigue una dirección AI-first but not AI-only con soporte para Claude Code y Codex CLI
- Las funciones se fueron agregando a partir de problemas encontrados al operar realmente un workspace de más de 10,000 notas, y se nota un diseño centrado en el uso real en una app open source basada en Tauri, React y TypeScript
Resumen de Tolaria
- Es una app de escritorio enfocada en gestionar una base de conocimiento en Markdown en Mac y Linux, diseñada para un second brain personal, para organizar documentos de empresa como contexto para IA, y para almacenar memoria y procedimientos de OpenClaw y assistants
- Fue creada mientras se operaba realmente un workspace de más de 10,000 notas, y todas sus funciones también se agregaron para resolver problemas surgidos en el uso real
- También ofrece materiales breves sobre el flujo de uso
Principios clave
- Sigue el principio Files-first, y las notas se guardan como archivos Markdown normales
- Los datos son portables y pueden usarse con cualquier editor
- No hace falta una etapa de exportación aparte, y la propiedad de los datos permanece en el usuario, no en la app
- Adopta una estructura Git-first y trata cada vault como un repositorio git
- Permite conservar el historial completo de versiones
- Puede usar cualquier git remote y no depende de servidores de Tolaria
- Pone al frente el enfoque Offline-first, zero lock-in
- No hay cuentas, suscripciones ni dependencia de la nube
- El vault funciona completamente offline, y aunque se deje de usar la app no se pierden los datos
- Está publicado como open source y se ofrece gratis
- Aplica un diseño Standards-based, manteniendo el formato de las notas en Markdown y YAML frontmatter
- No usa formatos propietarios
- Incluso si dejas Tolaria, puedes seguir aprovechándolo con herramientas estándar
- Sigue el principio Types as lenses, not schemas, usando los tipos no como esquemas obligatorios sino como ayuda para explorar
- No hay campos obligatorios
- No fuerza validaciones y se queda en el rol de categoría para encontrar notas más fácilmente
- Toma una dirección AI-first but not AI-only
- El vault basado en archivos está diseñado para encajar bien con agentes de IA
- Actualmente soporta Claude Code y Codex CLI
- También es posible modificar el vault con otras IA, y además incluye archivos AGENTS para que los agentes puedan aprovecharlo
- Enfatiza una usabilidad Keyboard-first
- Está orientado a power users que prefieren trabajar principalmente con teclado
- Este principio también se refleja en el diseño del Editor y de la Command Palette
Estructura e implementación
- Tolaria está implementado con Tauri, React y TypeScript
- La documentación de desarrollo para ejecución local y contribuciones está enlazada por separado
- También se ofrece un conjunto de documentos técnicos
- ARCHITECTURE.md — diseño del sistema, stack tecnológico, flujo de datos
- ABSTRACTIONS.md — abstracciones y modelos principales
- GETTING-STARTED.md — cómo explorar el codebase
- ADRs — registros de decisiones de arquitectura
Cómo empezar a usarlo
- La versión más reciente puede descargarse desde latest release
- En la primera ejecución se ofrece la opción de clonar el getting started vault, con lo que se puede recorrer el flujo completo de la app
Aspectos del entorno de desarrollo
- Como requisitos previos para desarrollo local se necesitan Node.js 20+, pnpm 8+, Rust stable y un entorno de desarrollo en macOS o Linux
- En Linux se requieren WebKit2GTK 4.1 y GTK 3 para ejecutar Tauri 2
- Se incluyen ejemplos de instalación de dependencias del sistema para Arch / Manjaro, Debian / Ubuntu 22.04+ y Fedora 38+
- El MCP server incluido ejecuta el binario del sistema
nodeen el runtime de Linux, así que para usar flujos con herramientas externas de IA hay que instalar Node con el gestor de paquetes de la distribución - También se incluyen comandos de inicio rápido
pnpm installpnpm dev- El mock mode basado en navegador se abre en
http://localhost:5173 - La app de escritorio nativa puede ejecutarse con
pnpm tauri dev
Seguridad y licencia
- La licencia es AGPL-3.0-or-later
- El nombre y el logo de Tolaria están sujetos a la trademark policy del proyecto
2 comentarios
Hoja de ruta https://tolaria.canny.io/
Opiniones en Hacker News
Esto realmente me encanta. Se siente como todo lo que quería de Obsidian combinado con plugins, pero reunido en una sola app bien diseñada, lo cual es excelente
También tengo una sugerencia. Ojalá sigas siendo open source, pero encuentres una forma de monetizarlo para poder desarrollarlo a tiempo completo. Si hubiera una versión oficial de la app por separado, con gusto pagaría por ella
Y de verdad espero que evites la sobrecarga de funciones. Me encanta el diseño simple de Bear App, pero al final la dejé porque no podía trabajar directamente con archivos markdown. Apps como Obsidian, Notion y Craft siguen agregando funciones, pero aquí parece que ya están todas las funciones esenciales. Ojalá te enfoques en hacer muy bien solo lo esencial, como Bear
Gracias por el buen feedback
Por un día me perdí la oportunidad de hacer esto primero. Aun así, Luca, muy bien hecho. La herramienta se ve muy bien y la estoy probando ahora mismo
Yo estoy creando Sig en https://github.com/adamjramirez/sig-releases, y claramente hay bastante superposición a nivel estructural. macOS, markdown puro, control de versiones con git, y diseñado para el contexto de agentes de IA
La diferencia está en dónde empieza el flujo de trabajo. Tolaria parece fuerte para organizar conocimiento que ya existe, mientras que Sig intenta resolver la etapa anterior: cómo sacar de la cabeza ese conocimiento y pasarlo a archivos. En la práctica, lo que suele determinar la calidad de la salida de la IA es lo que no está documentado. Decisiones tomadas hace 5 minutos en una reunión, acuerdos verbales sin seguimiento, o no el contenido superficial de una conversación sino lo que realmente interpreté de ella
La captura en Sig tiene dos capas. 1) Primero el registro factual, 2) encima de eso agrego mi interpretación personal. Ambas se guardan como markdown en mi máquina. Cuando esté listo para compartirlo en una base de conocimiento del equipo o en un open brain, entonces lo hago público eligiéndolo explícitamente. Por defecto es privado, y el equipo solo puede leerlo cuando yo quiero
Definitivamente lo voy a probar
Ambos hacen falta, pero cumplen su papel en momentos distintos del flujo de trabajo
Parece que últimamente todos están creando su propio sistema llm-wiki. Yo también hice uno, y dentro tengo una lista bastante grande de otros agent memory systems: https://zby.github.io/commonplace/agent-memory-systems/
Voy a agregar el tuyo de inmediato
Hoy también armé una wish list de este tipo de sistemas basada en el material que había reunido: https://zby.github.io/commonplace/notes/designing-agent-memory-systems/
Ojalá pudiéramos colaborar
Tiene MCP integrado por defecto en el SaaS hospedado, instrucciones jerárquicas de LLM a nivel global/equipo/contenedor/nota, y también ofrece un protocolo de notas compartidas para flujos multiagente con Claude/ChatGPT. Si quieres, puedo escribir una página de presentación en el formato que prefieras
También me gustó el documento de wishlist que enlazaste, y me gustaría trabajar en eso contigo
No tengo relación con ellos, solo lo estoy probando
El vacío de captura móvil es realmente grande, y también es una de las principales razones por las que estas herramientas no logran convertirse en apps básicas de uso diario
Un flujo que me funciona bien es configurar una acción en Drafts de iOS para hacer append a un inbox.md diario dentro de un repo git, y sincronizarlo con Working Copy. El archivo Markdown es la única fuente de verdad, y cualquier herramienta en macOS, ya sea Tolaria u Obsidian, lee ese mismo repo tal cual, sin ninguna etapa de conversión
Hay que ajustar algunas cosas al principio, pero la recompensa es grande. La captura móvil y la organización en desktop ocurren sobre los mismos archivos, no con copiar y pegar entre apps distintas ni con pasos de sincronización
Se puede configurar para hacer append a la Daily Note de Obsidian en un vault de iCloud, así que encaja muy bien
También me gusta que no depende de servicios de terceros
⁽¹⁾ https://apps.apple.com/us/app/bebop-quick-notes/id6477824795
Lo uso para recolectar cualquier cosa interesante que encuentro en la web
https://github.com/momentmaker/to
Le envío enlaces web o de herramientas para guardar, o notas de voz para convertirlas en texto
Aun así, definitivamente planeo hacer una versión móvil
Al final termino volviendo seguido a Apple Notes. Estrictamente hablando no es una base de conocimiento ni usa markdown, pero sincroniza bien entre dispositivos y es cómodo de usar desde el teléfono
Tengo curiosidad por saber si tú también sientes esa necesidad, o cómo estás viendo el tema de las notas en móvil
También mantengo notas de largo plazo, como seguimiento de ejercicio o comidas, agregando encabezados con fecha
Esto me funciona mejor que algo como Obsidian móvil, y el propio proceso de copiar y pegar también actúa como un filtro natural
Tengo una pregunta sobre la vista previa de markdown en una MacBook Pro. Quisiera saber cómo hacer que el quick preview de Finder, creo que se llama Quick Look, renderice markdown
Tengo los archivos .md asociados para que siempre se abran con un IDE, pero en la vista previa no se renderizan y eso es un poco incómodo. Dentro del IDE uso una extensión para renderizar md, así que pensé que quizá eso influye. Tal vez algo como una llamada recursiva no quede expuesto a nivel de la extensión de preview, no sé, pero quería saber si recomiendan alguna forma de hacerlo
Me gusta mucho el enfoque de usar markdown aquí
Nosotros en https://voiden.md/ vamos con casi la misma filosofía. offline-first, basado en archivos y con soporte para git
Creo que este formato es precisamente el tipo de cosa que los agentes van a poder aprovechar bastante bien
Nosotros lo hicimos para API, y también es open source. Se puede ver aquí: https://github.com/VoidenHQ/voiden
Últimamente he estado usando octarine. Antes usé Obsidian durante bastante tiempo, pero sin duda también pienso probar esto
[1]: https://octarine.app
Excelente trabajo. Tengo dos comentarios
Parece que el editor no soporta code fence literal. No pude crear un bloque de código escribiendo ```
Y cuando el archivo markdown se vuelve muy grande, el rendimiento no es bueno
Yo estoy haciendo un editor markdown estilo Obsidian para mi producto de base de conocimiento con IA: https://github.com/kenforthewin/atomic-editor
Yo también estoy trabajando en un conjunto de skills y un MCP pequeño enfocados en extraer fácilmente “atoms” a partir de un quick brain dump. Esto también está basado en SQLite + SQLite-vec
El problema del chunking lo esquivo declarando cada sección como chunk, y hago que el LLM reescriba los borradores con una estructura por secciones para que queden bien chunked. Así que hay mucha más redundancia y desaparecen expresiones como “como se explicó arriba”
El lector esperado no es una persona, sino agentes que luego generan textos más legibles para distintos destinatarios. Si asumes que el lector es un expert, creo que el costo de producir atoms revisados en masa baja muchísimo
Me encantaría probar ese flujo de trabajo con Atomic o con Tolaria
Si es puramente para usar como visor y no para agregar otro editor, hice https://mdview.io
Te permite abrir archivos Markdown con una renderización limpia, y también soporta tablas y Mermaid. También sirve para compartirlos con colegas o guardarlos para después