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# llm-kernel

> Biblioteca fundamental para aplicaciones nativas de IA en Rust — catálogo de proveedores, cliente LLM, servidor MCP, búsqueda, telemetría y seguridad

[![CI](https://img.shields.io/github/actions/workflow/status/epicsagas/llm-kernel/ci.yml?style=for-the-badge&labelColor=0d1117&color=2ecc71&logo=github-actions&logoColor=white)](https://github.com/epicsagas/llm-kernel/actions/workflows/ci.yml)
[![crates.io](https://img.shields.io/crates/v/llm-kernel?style=for-the-badge&labelColor=0d1117&color=fc8d62&logo=rust&logoColor=white)](https://crates.io/crates/llm-kernel)
[![docs.rs](https://img.shields.io/docsrs/llm-kernel?style=for-the-badge&labelColor=0d1117&color=58a6ff&logo=docs.rs&logoColor=white)](https://docs.rs/llm-kernel)
[![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache--2.0-3fb950?style=for-the-badge&labelColor=0d1117)](LICENSE)
[![Downloads](https://img.shields.io/crates/d/llm-kernel?style=for-the-badge&labelColor=0d1117&color=bc8cff&logo=rust&logoColor=white)](https://crates.io/crates/llm-kernel)

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## Resumen

llm-kernel proporciona la capa fundamental para construir herramientas, agentes y servidores basados en LLM en Rust:

- **Catálogo de proveedores** — 20 proveedores integrados, 351 modelos con metadatos, precios y capacidades
- **Cliente asíncrono** — cliente basado en traits para OpenAI y Anthropic con streaming SSE
- **Descubrimiento de modelos** — descubrimiento dinámico desde models.dev, Ollama y endpoints compatibles con OpenAI
- **Bóveda de credenciales** — gestión de claves API estilo dotenv con escrituras atómicas
- **Cargador de configuración** — configuración TOML con creación automática desde plantilla
- **Grafo de conocimiento** — grafo respaldado por SQLite con búsqueda FTS5, recuperación inteligente, recorrido BFS y wrappers asíncronos
- **Servidor MCP** — framework de servidor JSON-RPC 2.0 con transporte stdio y autenticación Bearer
- **Embedding** — trait de proveedor + similitud coseno, ONNX local (44 modelos), Qwen3 candle, Nomic V2 MoE candle, OpenAI remoto ([lista completa de modelos →](EMBEDDING_MODELS.md))
- **Búsqueda** — Reciprocal Rank Fusion para fusión de resultados de búsqueda híbrida
- **Estimación de tokens** — conteo heurístico de tokens por script Unicode sin dependencias
- **Telemetría** — eventos con enum-gating sin PII, sinks de consola y noop
- **Seguridad** — enmascaramiento de secretos, clasificación de errores, sanitización de salida
- **Asistente de instalación** — generación de configuración MCP para Claude Desktop, Cursor, Copilot, OpenCode, Cline

## Flags de características

Cada módulo está detrás de un flag de característica para que solo pagues por lo que usas.

| Característica | Descripción | Por defecto |
|----------------|-------------|-------------|
| `provider` | Catálogo de proveedores, descriptores de modelos, precios | ✅ |
| `client-async` | Cliente LLM asíncrono (reqwest) con streaming | |
| `discovery` | Descubrimiento dinámico de modelos (models.dev, Ollama, OpenAI-compat) | |
| `discovery-async` | Descubrimiento asíncrono de modelos — trait `DiscoverySource` sobre reqwest | |
| `secrets` | Gestión de credenciales SecretVault | |
| `store` | Helpers de inicialización SQLite (WAL, FTS5, versionado de esquema) | |
| `config` | Cargador de configuración TOML | |
| `graph` | Grafo de conocimiento — SQLite, FTS5, recuperación inteligente, recorrido BFS | |
| `graph-async` | Wrappers de grafo asíncronos (requiere tokio) | |
| `graph-pool` | Pool de grafo asíncrono multi-conexión (`AsyncPoolGraph`, concurrencia WAL) | |
| `graph-cjk` | CJK-aware graph search via Rust-side segmentation (no schema change) | |
| `graph-pg` | GraphBackend de PostgreSQL (PgGraph) + CLI de migración SQLite<->PostgreSQL | |
| `mcp` | Servidor MCP — JSON-RPC 2.0, transporte stdio, autenticación Bearer | |
| `mcp-http` | MCP remote transport — HTTP/SSE (axum + tokio) | |
| `cache` | LLM response cache — `CacheClient` over `KvStore` | |
| `tokens` | Estimación de tokens, presupuestos y división de documentos por fronteras de oración | |
| `install` | Asistente de instalación de herramientas de IA | |
| `search` | Búsqueda híbrida — trait `SearchProvider`, fusión RRF / suma ponderada / CombMNZ | |
| `embedding` | Trait de proveedor de embedding + similitud coseno + trait AsyncVectorIndex (contraparte asíncrona de VectorIndex) | |
| `embedding-openai` | Cliente de text-embedding de OpenAI (HTTP síncrono) | |
| `embedding-fastembed` | Embedding ONNX local vía fastembed-rs (44 modelos) | |
| `embedding-fastembed-qwen3` | Embedding Qwen3 vía backend candle | |
| `embedding-fastembed-nomic-moe` | Embedding Nomic V2 MoE vía backend candle | |
| `vector-index` | Índice de vectores comprimido TurboQuant — 2 bits/4 bits, búsqueda ANN con SIMD | |
| `qdrant` | AsyncVectorIndex de Qdrant (QdrantVectorIndex) para búsqueda de vectores remota | |
| `elastic` | AsyncVectorIndex de Elasticsearch (ElasticsearchVectorIndex) sobre un cliente reqwest hecho a mano | |
| `federation` | Federación entre motores — consulta concurrente sobre múltiples backends `AsyncVectorIndex` con tiempo de espera por backend (RRF predeterminado) | |
| `telemetry` | Eventos de telemetría con enum-gating, sin PII | |
| `safety` | Enmascaramiento de secretos, clasificación de errores, sanitización de salida, detección de prompt-injection | |
| `eval` | CLI de evaluación de calidad — tokens, seguridad, embedding, búsqueda | |
| `eval-full` | Todos los módulos de evaluación incluido grafo | |
| `catalog-sync` | CLI de sincronización de catálogo — refresca `catalog.json` desde models.dev | |
| `full` | Todas las características | |

## Inicio rápido

Añade a tu `Cargo.toml`:

```toml
[dependencies]
llm-kernel = "0.9.1"
```

La característica `provider` está habilitada por defecto. Para el cliente asíncrono:

```toml
[dependencies]
llm-kernel = { version = "0.9.1", features = ["client-async"] }
```

Para el grafo de conocimiento con wrappers asíncronos:

```toml
[dependencies]
llm-kernel = { version = "0.9.1", features = ["graph", "graph-async"] }
```

Para embedding local (ONNX, sin clave API):

```toml
[dependencies]
llm-kernel = { version = "0.9.1", features = ["embedding-fastembed"] }
```

## Uso

### Catálogo de proveedores

El catálogo integrado contiene 20 proveedores con 351 modelos alineados con el esquema de [models.dev](https://github.com/anomalyco/models.dev).

```rust
use llm_kernel::prelude::*;

let catalog = ProviderIndex::embedded();

// List all providers
for id in catalog.ids() {
    let provider = catalog.get(&id).unwrap();
    println!("{}", provider.display_name);
}

// Query models for a provider
for model in catalog.models_for("openai") {
    println!("  {} — ${:.2}/1M in", model.id, model.cost.unwrap().input);
}

// Find a specific model
if let Some(model) = catalog.find_model("claude-sonnet-4-20250514") {
    println!("Context: {} tokens", model.limit.unwrap().context);
}
```

### Chat completion asíncrono

```rust
use llm_kernel::prelude::*;

let config = ModelConfig {
    provider: "openai".into(),
    model: "gpt-4o".into(),
    api_key_env: "OPENAI_API_KEY".into(),
    base_url: None,
    temperature: 0.7,
    max_tokens: Some(1024),
};

let client = OpenAIClient::new(&config)?;

let response = client.complete(LLMRequest {
    system: Some("You are a helpful assistant.".into()),
    messages: vec![ChatMessage::user("Hello!")],
    temperature: 0.7,
    max_tokens: Some(1024),
    ..LLMRequest::default(),
}).await?;

println!("{}", response.content);
println!("{} tokens used", response.usage.total_tokens);
```

### Streaming

```rust
use llm_kernel::prelude::*;

let config = ModelConfig {
    provider: "anthropic".into(),
    model: "claude-haiku-4-5-20251001".into(),
    api_key_env: "ANTHROPIC_API_KEY".into(),
    base_url: None,
    temperature: 0.7,
    max_tokens: Some(256),
};

let client = AnthropicClient::new(&config)?;
let stream = client.stream_complete(LLMRequest {
    system: Some("Reply concisely.".into()),
    messages: vec![ChatMessage::user("Explain Rust in one paragraph.")],
    temperature: 0.7,
    max_tokens: Some(256),
    ..LLMRequest::default(),
}).await?;

// Stream yields Delta, Usage, and Done events
```

### Descubrimiento de modelos

```rust
use llm_kernel::discovery::{fetch_and_cache, fetch_ollama_models};

// Obtiene desde models.dev (cachea el payload en crudo a disco, idéntico en bytes
// al upstream). El payload es un mapa indexado por proveedor; .entries() lo aplana.
let payload = fetch_and_cache("~/.cache/llm-kernel/models-dev.json")?;
for model in payload.entries() {
    // ModelEntry ahora incluye metadatos completos: cost, limits, modalities, capabilities.
    let ctx = model.limits.as_ref().and_then(|l| l.context);
    println!("{} (vía {}) — ctx: {:?}", model.id, model.provider_id, ctx);
}

// Descubre modelos locales de Ollama
let ollama_models = fetch_ollama_models("http://localhost:11434")?;
for name in &ollama_models {
    println!("Ollama: {}", name);
}
```

### Mantener el catálogo actualizado

El catálogo embebido está congelado en tiempo de compilación (vía `include_str!`), por
lo que solo avanza al incrementar la dependencia de `llm-kernel`. Para **precios
siempre actuales**, obtén models.dev en tiempo de ejecución y superpónlo sobre el
catálogo embebido:

```rust
use llm_kernel::prelude::*; // ProviderIndex
use llm_kernel::discovery::{DiscoverySource, ModelsDevSource}; // discovery-async

let entries = ModelsDevSource::new().discover().await?; // models.dev en vivo
let catalog = ProviderIndex::embedded().with_discovered(&entries);

// Los modelos descubiertos ahora participan en búsquedas y estimación de costos,
// incluso si están ausentes del catálogo embebido estáticamente:
let cost = catalog.estimate_cost("some/new-model", prompt_tokens, completion_tokens);
```

Para refrescar el **catálogo embebido** en sí (la referencia offline integrada en el
crate), los mantenedores ejecutan la herramienta de sincronización antes de un release:

```text
cargo run --bin llm-kernel-sync-catalog --features catalog-sync -- --check   # mostrar drift
cargo run --bin llm-kernel-sync-catalog --features catalog-sync              # escribir catalog.json
```

### Bóveda de credenciales

```rust
use llm_kernel::prelude::*;

let vault = SecretVault::load_from("~/.config/myapp/.env")?;
vault.set("OPENAI_API_KEY", "sk-...");
vault.save_to("~/.config/myapp/.env")?;

// Redact credentials for logging
println!("{}", redact_credential("sk-abcdef1234567890"));
// → "sk-abcd...7890"
```

### Configuración TOML

```rust
use llm_kernel::config::load_toml_config;
use serde::Deserialize;

#[derive(Deserialize)]
struct AppConfig {
    model: String,
    temperature: f32,
}

let config: AppConfig = load_toml_config(
    &path,
    Some(&llm_kernel::config::default_config_template("myapp")),
)?;
```

### Almacén SQLite

```rust
use llm_kernel::store::init_schema;

let ddl = "CREATE TABLE items (id TEXT PRIMARY KEY, content TEXT);";
let conn = init_schema(&db_path, ddl, 1)?;
// WAL mode, busy timeout, and schema versioning applied automatically
```

### Grafo de conocimiento

```rust
use llm_kernel::prelude::*;
use rusqlite::Connection;

let conn = Connection::open_in_memory().unwrap();
init_graph_schema(&conn).unwrap();

// Create nodes
upsert_node(&conn, &GraphNode {
    id: "rust-ownership".into(),
    node_type: "concept".into(),
    title: "Rust Ownership Model".into(),
    body: "Ownership, borrowing, and lifetimes...".into(),
    tags: vec!["rust".into(), "memory-safety".into()],
    projects: vec!["my-project".into()],
    agents: vec![],
    created: "2026-01-01T00:00:00Z".into(),
    updated: "2026-01-01T00:00:00Z".into(),
    importance: 0.8,
    access_count: 0,
    accessed_at: String::new(),
}).unwrap();

// Connect with edges
append_edge(&conn, &GraphEdge {
    id: "e1".into(),
    source: "rust-ownership".into(),
    target: "borrow-checker".into(),
    relation: "related".into(),
    weight: 1.5,
    ts: "2026-01-01T00:00:00Z".into(),
}).unwrap();

// Smart recall with composite scoring
let results = smart_recall(&conn, Some("my-project"), Some("ownership"), 5).unwrap();
for scored in &results {
    println!("{:.2} — {}", scored.score, scored.node.title);
}

// Lifecycle management
decay_importance(&conn, 30, 0.9, 0.05).unwrap();
tag_stale_nodes(&conn, 90).unwrap();
let stats = compute_stats(&conn).unwrap();
println!("{} nodes, {} edges", stats.total_nodes, stats.total_edges);
```

### Servidor MCP

```rust
use llm_kernel::mcp::{McpServer, Tool, JsonRpcRequest};
use serde_json::json;

let mut server = McpServer::new("my-server", "1.0.0");
server.register_tool(Tool {
    name: "greet".into(),
    description: "Say hello".into(),
    input_schema: json!({
        "type": "object",
        "properties": { "name": { "type": "string" } },
        "required": ["name"]
    }),
});

// Runs JSON-RPC 2.0 over stdio with Bearer auth
server.run_stdio().await?;
```

### Estimación de tokens

```rust
use llm_kernel::tokens::estimate_tokens;

let tokens = estimate_tokens("Hello, world! こんにちは世界 🌍");
println!("Estimated tokens: {}", tokens);
```

### Embedding y búsqueda

```rust
use llm_kernel::embedding::{EmbeddingProvider, cosine_similarity};
use llm_kernel::search::{SearchResult, rrf_fuse};

// Cosine similarity between vectors
let sim = cosine_similarity(&[0.1, 0.2, 0.3], &[0.4, 0.5, 0.6]);

// Reciprocal Rank Fusion for hybrid search
let bm25 = vec![
    SearchResult { id: "doc-a".into(), score: 0.9, text: "Rust guide".into() },
    SearchResult { id: "doc-b".into(), score: 0.7, text: "Python basics".into() },
];
let vector = vec![
    SearchResult { id: "doc-b".into(), score: 0.95, text: "Python basics".into() },
    SearchResult { id: "doc-c".into(), score: 0.6, text: "Go concurrency".into() },
];
let merged = rrf_fuse(&[bm25, vector], 60);
```

#### Embedding ONNX local (fastembed-rs)

44 modelos vía ONNX Runtime — sin clave API, sin red después de la primera descarga.

```rust
use llm_kernel::embedding::{EmbeddingModel, FastembedProvider, EmbeddingProvider};

let provider = FastembedProvider::new(EmbeddingModel::BGESmallENV15, None)?;
let result = provider.embed("hello world")?;
assert_eq!(result.vector.len(), 384);
```

#### Embedding Qwen3 (candle)

Inferencia pura en Rust GPU/CPU vía candle-nn — sin ONNX Runtime.

```rust
use llm_kernel::embedding::{Qwen3Provider, EmbeddingProvider};

let provider = Qwen3Provider::new("Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B")?;
let result = provider.embed("hello world")?;
```

#### Embedding Nomic V2 MoE (candle)

Modelo MoE ligero — 8 expertos, enrutamiento top-2, 305M parámetros activos.

```rust
use llm_kernel::embedding::{NomicMoeProvider, EmbeddingProvider};

let provider = NomicMoeProvider::new()?;
let result = provider.embed("hello world")?;
assert_eq!(result.vector.len(), 768);
```

### Utilidades de seguridad

```rust
use llm_kernel::safety::{mask_secrets, classify_failure, sanitize_output};

// Mask secrets in logs
let safe = mask_secrets("Authorization: Bearer sk-abcdef123456");
// → "Authorization: Bearer [REDACTED]"

// Classify errors
let category = classify_failure("connection timed out after 30s");
// → ErrorCategory::Timeout

// Sanitize untrusted output
let clean = sanitize_output(user_input)?;
```

## Metadatos de modelos

Cada modelo en el catálogo incluye:

| Campo | Descripción |
|-------|-------------|
| `cost` | Precios por millón de tokens (entrada, salida, cache_read, cache_write) |
| `limit` | Límites de tokens de contexto y salida |
| `modalities` | Modalidades de entrada/salida (texto, imagen, audio) |
| `capabilities` | Flags: attachment, reasoning, temperature, tool_call, streaming |
| `knowledge` | Fecha de corte de los datos de entrenamiento |

## ¿Por qué llm-kernel?

| | llm-kernel | [rig] | [langchain-rust] |
|--|-----------|-------|-------------------|
| Catálogo de proveedores | ✅ 20 proveedores, 351 modelos integrados | Configuración manual | Configuración manual |
| Flags de características | ✅ Módulos independientes | Monolítico | Monolítico |
| Embedding local | ✅ 44 ONNX + Qwen3 + Nomic MoE | ❌ | ❌ |
| Evaluación de calidad | ✅ 5 módulos, regresión base, CI | ❌ | ❌ |
| Servidor MCP | ✅ JSON-RPC 2.0 | ❌ | ❌ |
| Grafo de conocimiento | ✅ SQLite + FTS5 + recuperación inteligente | ❌ | ❌ |
| Dependencias obligatorias | Solo `serde` | `reqwest`, `tokio`, … | Muchas |
| Cadenas / agentes | ❌ | ✅ | ✅ |
| Pipelines RAG | ❌ | ✅ | ✅ |

[rig]: https://github.com/0xPlaygrounds/rig
[langchain-rust]: https://github.com/Abraxas-365/langchain-rust

llm-kernel es una **capa fundamental ligera** — combínalo con rig o langchain-rust cuando necesites cadenas, agentes o RAG.

## Arquitectura

```
┌──────────────────────────────────────────┐
│              Your app                    │
├──────────────────────────────────────────┤
│               prelude                    │  ← use llm_kernel::prelude::*;
├───────────────┬──────────┬───────────────┤
│   provider    │  client  │   discovery   │  ← catalog, async LLM, model discovery
│   catalog     │  async   │               │
├───────────────┴──────────┴───────────────┤
│  graph  │  mcp  │  embedding  │  search  │  ← graph, MCP, ONNX/Qwen3/Nomic embed, RRF
├──────────────────────────────────────────┤
│ tokens │ telemetry │ safety │ install    │  ← token est., events, masking, wizard
├──────────────────────────────────────────┤
│    secrets    │   config   │   store     │  ← vault, TOML, SQLite infra
└──────────────────────────────────────────┘
```

- **`LLMClient` trait** — interfaz unificada para `OpenAIClient` y `AnthropicClient`
- **`EmbeddingProvider` trait** — interfaz unificada para `FastembedProvider` (ONNX), `Qwen3Provider` (candle), `NomicMoeProvider` (candle), `OpenAIEmbeddingClient` (remoto)
- **`ProviderIndex`** — acceso zero-copy al catálogo integrado, consultable por proveedor o modelo
- **`McpServer`** — servidor JSON-RPC 2.0 con transporte stdio, autenticación Bearer, registro de herramientas
- **`SecretVault`** — `HashMap<String, String>` con carga/guardado dotenv y protecciones de symlink
- **`graph`** — grafo de conocimiento SQLite con búsqueda FTS5, recuperación por puntuación compuesta, recorrido BFS, decaimiento de importancia
- **`TelemetryEvent`** — variantes con enum-gating para observabilidad estructurada (sin PII)
- **`safety`** — enmascaramiento de secretos, clasificación de errores, sanitización bidi/ANSI/null

## Evaluación de calidad

El CLI de evaluación integrado mide la calidad de los módulos frente a conjuntos de datos de prueba seleccionados:

```bash
# Ejecutar todas las evaluaciones (tokens, seguridad, embedding, búsqueda)
cargo run --bin llm-kernel-eval --features eval -- all

# Incluir evaluación del grafo
cargo run --bin llm-kernel-eval --features eval-full -- all

# Verificación de regresión frente a snapshot base (salida con código 1 si hay regresión)
cargo run --bin llm-kernel-eval --features eval-full -- --baseline eval/baseline.json all

# Salida JSON para herramientas
cargo run --bin llm-kernel-eval --features eval -- --format json all
```

| Módulo | Métricas |
|--------|----------|
| tokens | MAE, max_error, %±3, %±10%, desglose por categoría |
| safety | exact_match_rate, precision, recall, F1, missed_secrets |
| embedding | identity_accuracy, orthogonality, symmetry, bounds |
| search | precision@5, recall@5, MRR |
| graph | precision, recall, F1 por tipo de consulta |

Pase `--baseline eval/baseline.json` para comparar con un snapshot de referencia — el CLI sale con código 1 ante cualquier regresión de métrica. CI ejecuta esto automáticamente en cada push y PR mediante el job `eval`.

## Benchmarks

Benchmarks de Criterion en `benches/`:

```bash
cargo bench                          # Run all benchmarks
cargo bench -- graph_bench           # Graph: smart_recall, BFS, neighbors
cargo bench -- compute_bench         # Token estimation, RRF fusion
```

## Ejemplos

```bash
# List all providers and models (no API key needed)
cargo run --example provider_list

# OpenAI chat (requires OPENAI_API_KEY)
cargo run --example chat_openai --features client-async

# Anthropic streaming (requires ANTHROPIC_API_KEY)
cargo run --example stream_anthropic --features client-async
```

## Requisitos

- Rust 1.92+ (edition 2024)

## Contribuir

Consulta [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md). Los PR son bienvenidos.

## Licencia

[Apache-2.0](LICENSE) © 2026 EpicCounty
