Si alguna vez armaste un “second brain” para tus agentes de IA, ya conocés el flujo: todo a Obsidian, le metés un plugin MCP de la comunidad, y cruzás los dedos para que Claude Code o Cursor lean el vault como esperás. Funciona, pero es cinta adhesiva.
Inkeep —una startup respaldada por YC que construye infraestructura para agentes de IA— acaba de abrir el código de una herramienta pensada para sacar la cinta adhesiva del medio. OpenKnowledge apareció hoy en Hacker News y ya tiene 81 puntos y 37 comentarios. El pitch, en palabras del propio founder: “open source AI-first alternative to Obsidian/Notion”.
Qué es en concreto
OpenKnowledge es un editor markdown true-WYSIWYG —local-first, gratuito y con licencia GPL-3.0— que se instala como app nativa de macOS o como CLI multiplataforma. Hacés el init de un proyecto y te scaffoldea la estructura del wiki, conectando automáticamente Claude Code, Cursor y Codex:
npm install -g @inkeep/open-knowledge
cd tu-proyecto
ok init # scaffoldea el proyecto + conecta Claude Code, Cursor y Codex
ok start --open
Ese camino de CLI/web es el que vas a usar en Linux, Windows y Mac Intel. Si tenés Apple Silicon, accedés a la app nativa completa vía DMG — esa asimetría importa si tu equipo no es 100% Mac.
Por qué esto no es “otro plugin más para Obsidian”
En el thread de HN hay un intercambio buenísimo: alguien pregunta, básicamente, “¿no es ya AI-friendly una carpeta de archivos markdown?”. La respuesta del founder Nick es la tesis completa del proyecto: que Obsidian sea closed-source significa que no puede hacer lo que hace OpenKnowledge — auto-instalar skills y un MCP server directamente en la configuración de Claude, Codex y Cursor, y abrir un visor web en vivo dentro de los browsers embebidos de esos agentes, para que vos y el agente editen el mismo documento lado a lado en tiempo real. No es un plugin pegado a un vault; está integrado en la capa agent-facing desde el diseño.
El problema de ingeniería interesante
Dos cosas se destacan del propio desglose técnico del founder, y vale la pena pararse en ellas porque explican por qué esto requirió trabajo real:
- ProseMirror (el motor de rich-text del editor) representa los documentos como un AST, que no está diseñado de forma nativa para tener fidelidad byte a byte. Entonces convertir entre la vista WYSIWYG y el markdown crudo sin perder ni romper formato en cada round-trip es genuinamente difícil.
- Para resolverlo, OpenKnowledge corre un CRDT de doble observador (construido sobre yjs) que mantiene el estado de ProseMirror y el estado del markdown crudo en sync, de forma lossless, en ambas direcciones.
Ese mismo CRDT —combinado con git/GitHub corriendo por debajo— es también lo que potencia el undo/redo, el historial de versiones, y el sync de equipo “no-code” sin que nadie toque una terminal. Tus datos quedan en un repo de git normal que vos posees; no hay una capa de cloud sync propietaria que los tenga como rehenes.
El stack OSS completo para quien quiera meterse al repo: Tiptap/ProseMirror, CodeMirror, yjs, Electron, Orama para search, y el toolchain remark/rehype/micromark/mdast para procesamiento de markdown.
Qué queda sin resolver todavía
Es un lanzamiento OSS recién salido del horno (el thread tiene apenas horas mientras escribo esto), así que hay un par de cosas que son preguntas abiertas y no hechos consolidados: cómo corre realmente el search agéntico/RAG por debajo —local o vía llamadas externas a un modelo— todavía no está documentado, y la forma de “todo OSS por ahora pero el team sync es el modelo de negocio” vale la pena seguirla de cerca, porque GPL-3.0 puede ser un punto de friction para equipos que quieran embeberlo en tooling propietario.
Qué viene
En el thread, Nick comentó que el equipo va a priorizar guías de integración con Hermes y OpenClaw a continuación — ambos ya cubiertos en yoDEV: nuestra nota sobre Hermes Agent y nuestro artículo sobre OpenClaw.
Probalo
- Repo: GitHub - inkeep/open-knowledge: Beautiful, AI-native markdown editor and LLM Wiki · GitHub
- Sitio: openknowledge.ai
- Discusión: el thread de HN vale leerlo completo — es una buena foto de cómo los devs ya están pensando la arquitectura del “AI second brain”
¿Vos seguís usando Obsidian + plugins sueltos para tu knowledge base con agentes, o ya migraste a algo nativo como esto?