CHANGELOG.md

Changelog

All notable changes to this project will be documented in this file.

The format is based on Keep a Changelog, and this project adheres to Semantic Versioning.

[1.0.0] - 2025-10-26

Added

• Initial project structure
• MCP Server implementation with RESTful API and WebSocket support
• AI Agent orchestration system with support for:
  • OpenAI GPT-4
  • Google Gemini
  • Ollama local models
  • Conversational agents
  • RAG (Retrieval-Augmented Generation) agents
  • Web scraping agents
• WhatsApp integration using whatsapp-web.js
• Telegram bot integration
• ElevenLabs text-to-speech integration
• PostgreSQL database with pgvector for RAG
• RAG service with semantic search
• Web scraping service with Puppeteer and Cheerio
• Docker Compose configuration for easy deployment
• Comprehensive documentation:
  • README.md with setup instructions
  • API.md with full API reference
  • DEPLOYMENT.md with deployment guides
  • EXAMPLES.md with usage examples
  • CONTRIBUTING.md with contribution guidelines
• Sample n8n workflows:
  • WhatsApp AI Bot
  • RAG Knowledge Base Query
  • Web Scraping with AI Analysis
• Database schema with support for:
  • Conversations tracking
  • Document storage with embeddings
  • Agent execution logs
  • Workflow management
  • User preferences
• ESLint and Jest configuration
• TypeScript configuration
• Environment configuration template

Database Schema

• conversations table for messaging history
• documents table with vector embeddings for RAG
• agent_executions table for tracking agent runs
• workflows table for workflow management
• workflow_executions table for execution tracking
• user_preferences table for user settings

MCP Tools

• send_whatsapp_message - Send WhatsApp messages
• send_telegram_message - Send Telegram messages
• query_database - Execute PostgreSQL queries
• search_knowledge_base - Semantic search in RAG knowledge base
• scrape_website - Web content extraction
• generate_ai_response - AI text generation
• text_to_speech - Text-to-speech conversion

Features

• Model Context Protocol (MCP) server
• Multi-model AI support (OpenAI, Gemini, Ollama)
• Vector-based knowledge base with pgvector
• Real-time messaging via WebSocket
• Docker containerization
• Comprehensive API documentation
• Production-ready deployment guides

Development Tools

• TypeScript for type safety
• ESLint for code quality
• Jest for testing
• Docker Compose for local development
• PostgreSQL with pgvector extension

[Unreleased]

Planned Features

• Authentication and authorization
• Rate limiting
• Caching layer with Redis
• Monitoring and metrics
• Additional messaging platforms (Discord, Slack)
• More AI model integrations (Claude, Mistral)
• Advanced RAG features (multi-modal, hybrid search)
• Workflow versioning
• User management system
• API documentation with Swagger/OpenAPI
• Performance optimizations
• Enhanced error handling and logging
• Automated testing suite
• CI/CD pipeline
• Kubernetes deployment manifests =======

Registro de Cambios

Todos los cambios notables de este proyecto seran documentados en este archivo.

El formato esta basado en Keep a Changelog, y este proyecto adhiere a Versionado Semantico.

[1.0.1] - 2025-10-26

Agregado

• database/init.sql: Archivo de inicializacion completo de PostgreSQL
  • Extensiones: vector (pgvector para RAG) y uuid-ossp
  • Tablas: users, conversations, documents, scraped_data, agent_tasks, workflow_logs
  • indices optimizados para busquedas vectoriales y consultas frecuentes
  • Triggers automaticos para actualizacion de timestamps
  • Vistas utiles: active_conversations, pending_tasks_summary
  • Datos de prueba iniciales para web scraping
  • Permisos configurados correctamente para usuario n8n

Corregido

• Actualizado .gitignore para excluir archivos sensibles pero permitir database/init.sql
• Anadidas exclusiones para volumenes de Docker y archivos IDE

[1.0.0] - 2025-01-26

Agregado

Infraestructura Principal

• Configuracion de Docker Compose con n8n, PostgreSQL y Ollama
• Base de datos PostgreSQL con extension pgvector para RAG
• Inicializacion automatizada de base de datos con creacion de schema
• Plantilla de configuracion de entorno (.env.example)
• .gitignore comprensivo para seguridad

Workflows

• Bot de IA Telegram: Chatbot inteligente con soporte RAG

  • Manejo de mensajes y generacion de respuestas
  • Almacenamiento de historial de conversacion
  • Integracion con OpenAI y Ollama
  • Seguimiento y perfilado de usuarios

• Bot de IA WhatsApp: Automatizacion de mensajeria empresarial

  • Integracion con Meta WhatsApp Business API
  • Gemini AI para generacion de respuestas
  • Manejo de mensajes basado en webhook
  • Soporte de conversacion multi-usuario

• Web Scraping & RAG: Extraccion automatizada de contenido

  • Web scraping programado (intervalos de 6 horas)
  • Extraccion de contenido basada en Cheerio
  • Generacion de embeddings de OpenAI
  • Almacenamiento vectorial en PostgreSQL

• Text-to-Speech: Integracion con ElevenLabs

  • Sintesis de voz de alta calidad
  • API webhook para facil integracion
  • Configuracion de voz personalizable

• Ejecutor de Tareas de Agentes de IA: Procesamiento autonomo de tareas

  • Sistema de cola de tareas con PostgreSQL
  • Soporte de multiples tipos de tareas
  • Procesamiento de trabajos en segundo plano
  • Seguimiento de estado y manejo de errores

Schema de Base de Datos

• Tabla documents para RAG con embeddings vectoriales
• Tabla conversations para historial de chat
• Tabla users para perfiles y preferencias de usuario
• Tabla scraped_data para resultados de web scraping
• Tabla agent_tasks para tareas de agentes autonomos
• Tabla workflows_log para seguimiento de ejecucion
• Triggers para actualizacion automatica de timestamps

Documentacion

• INSTALLATION.md: Guia completa de configuracion

  • Requisitos previos y requerimientos
  • Instalacion paso a paso
  • Configuracion de servicios
  • Configuracion de integraciones (Telegram, WhatsApp, etc.)
  • Seccion de solucion de problemas

• USAGE.md: Guia comprensiva de uso

  • Instrucciones de inicio
  • Ejemplos de uso de bots
  • Explicacion del sistema RAG
  • Workflows de web scraping
  • Caracteristicas avanzadas y mejores practicas

• Workflows README: Documentacion detallada de workflows

  • Descripciones individuales de workflows
  • Listas de caracteristicas y casos de uso
  • Instrucciones de importacion
  • Guia de personalizacion
  • Consejos de solucion de problemas

• FAQ.md: Preguntas frecuentes

  • Preguntas generales
  • Ayuda de instalacion
  • Orientacion sobre modelos de IA
  • Configuracion de bots
  • Consejos de seguridad

• CREDENTIALS.md: Plantillas de configuracion de credenciales

  • Configuracion paso a paso de credenciales
  • Guias de adquisicion de claves API
  • Recomendaciones de seguridad

• CONTRIBUTING.md: Pautas de contribucion

  • Como contribuir
  • Estandares de estilo de codigo
  • Proceso de contribucion de workflows
  • Requisitos de pruebas

• SECURITY.md: Politica de seguridad

  • Reporte de vulnerabilidades
  • Mejores practicas de seguridad
  • Consideraciones de cumplimiento
  • Procedimientos de respuesta a incidentes

Scripts

• setup.sh: Script de instalacion automatizado

  • Verificacion de Docker
  • Configuracion de entorno
  • Inicializacion de servicios
  • Orientacion al usuario

• backup.sh: Utilidad de respaldo de base de datos

  • Creacion automatizada de respaldos
  • Nombres de archivo basados en timestamp
  • Limpieza de respaldos antiguos (retencion de 30 dias)
  • Soporte para multiples bases de datos

Utilidades de Base de Datos

• sample-queries.sql: Consultas SQL listas para usar
  • Consultas de base de datos RAG
  • Analiticas de conversacion
  • Gestion de usuarios
  • Operaciones de web scraping
  • Gestion de tareas de agentes
  • Registro de workflows
  • Consultas de mantenimiento
  • Monitoreo de rendimiento

Caracteristicas

• Soporte multi-modelo de IA (OpenAI, Gemini, Ollama)
• RAG con busqueda de similitud vectorial
• Historial de conversacion y gestion de contexto
• Web scraping e indexacion automatizados
• Generacion de texto a voz
• Procesamiento autonomo de tareas de agentes
• Perfilado y preferencias de usuarios
• Registro y monitoreo comprensivo
• Mecanismos de manejo de errores y reintentos
• Arquitectura escalable

Seguridad

• Configuracion basada en variables de entorno
• Sin credenciales hardcodeadas
• Proteccion .gitignore para archivos sensibles
• Soporte de validacion de firma de webhook
• Controles de acceso a base de datos
• Soporte de rotacion de claves API

Rendimiento

• PostgreSQL con pooling de conexiones
• Busqueda eficiente de similitud vectorial con pgvector
• Capacidades de procesamiento por lotes
• Ejecucion programada de tareas
• Contenedores Docker optimizados en recursos

Compatibilidad

• Docker 20.10+
• Docker Compose 2.0+
• PostgreSQL 15 con pgvector
• n8n ultima version
• Linux, macOS, Windows (WSL2)

[No Publicado]

Caracteristicas Planeadas

• Integraciones adicionales de modelos de IA (Anthropic Claude, Cohere)
• Tecnicas avanzadas de RAG (busqueda hibrida, re-ranking)
• Integracion de bot de Discord
• Soporte de mensajes de voz para bots de mensajeria
• Interfaz web para gestion de workflows
• Dashboard de analiticas de conversacion
• Ejemplos de integracion de app movil
• Documentacion multi-idioma
• Guias de optimizacion de rendimiento
• Plantillas de pipeline CI/CD

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Leyenda de Historial de Versiones

• Agregado: Nuevas caracteristicas
• Cambiado: Cambios en funcionalidad existente
• Deprecado: Caracteristicas que pronto seran removidas
• Removido: Caracteristicas removidas
• Corregido: Correcciones de bugs
• Seguridad: Mejoras de seguridad

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Para mas informacion sobre caracteristicas futuras, consulta la Hoja de Ruta en README.md.