🛰️ RoutePilot

Console web para o OminRoute — converse com todas as suas IAs em um só lugar

Idealizado e desenvolvido por Taylor Reis

📖 O que é o RoutePilot?

O RoutePilot é um site web em React que funciona como console/cliente completo para o OminRoute — um gateway local open-source que centraliza várias IAs (OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Mistral, Llama, Groq, Qwen, DeepSeek e dezenas de outros provedores, incluindo contas gratuitas) atrás de um único endpoint compatível com a API da OpenAI, rodando na sua máquina em http://localhost:20128/v1.

Com o RoutePilot você conversa com todos os modelos que o seu OminRoute roteia e gerencia o sistema de memória e aprendizado persistente (/api/memory) — direto do navegador, sem backend intermediário: o site faz as chamadas HTTP para o seu servidor local (ou qualquer outro compatível), permite anexar arquivos e imagens, exibe a resposta em streaming token por token e salva tudo localmente com criptografia.

✨ Também funciona com qualquer serviço compatível com a API OpenAI: Ollama, LM Studio, llama.cpp, vLLM, LocalAI, OpenRouter e o próprio OminRoute.

🖥️ Telas do aplicativo

Aba	O que você encontra
💬 Chat	Conversa em tempo real com streaming (SSE) sem flicker, Markdown completo (blocos de código com cabeçalho sticky e botão de copiar fixo, tabelas, listas), envio de arquivos e imagens, exibição de raciocínio de modelos (thinking), contagem de tokens, regenerar resposta, botão Aprender em cada resposta e histórico com múltiplas conversas.
🔌 Conexão	Presets inteligentes de servidores (OminRoute, Ollama, LM Studio, llama.cpp, vLLM, OpenRouter), campos obrigatórios sinalizados com `` em vermelho, URL, porta e rota separadas para chat (`/v1`) e para REST de gestão (`/api`), API Key* e Token de Gerenciamento com criptografia AES-256, seletor de modo de visão (`image_url`), catálogo de modelos com pesquisa, filtros de Provedor e Tipo (chat/áudio/imagem/embedding/rerank/vídeo/música) e seleção por clique, temperatura, max tokens, system prompt, headers extras e proxy para CORS.
🧠 Memória	Painel completo integrado à REST API de memória do OminRoute: Memórias (CRUD completo, busca por texto, filtro por tipo e `sessionId`, paginação e health check), Aprendizado (ativação de memória e extração automática no servidor, orçamento de tokens, retenção, estratégia e fonte de embeddings) e Motor & Busca (diagnóstico de FTS5/vetores/rerank, simulador retrieve-preview, reindexação, compactação de memórias antigas e configuração completa do Qdrant).
ℹ️ Sobre	Perfil do desenvolvedor Taylor Reis com links de GitHub e LinkedIn, contribuidores, lista detalhada de todos os tipos de arquivos aceitos, tabela comparativa de suporte a memória e visão entre servidores (OminRoute, Ollama, LM Studio, llama.cpp, vLLM, LocalAI e OpenRouter) com exemplos `curl`, roadmap de integrações futuras com sistemas SQL, anatomia da requisição, atalhos e FAQ.

⚡ Funcionalidades

✅ Streaming em tempo real (SSE) — resposta renderizada token por token com rolagem estabilizada (sem tremer a tela) e botão flutuante para voltar ao fim da conversa
✅ Presets de servidores com detecção automática — um clique configura OminRoute (localhost:20128/v1 + REST /api), Ollama, LM Studio, llama.cpp, vLLM e OpenRouter, exibindo o que cada servidor suporta
✅ Catálogo unificado de modelos — pesquisa por modelo, provedor ou capacidade, filtros de Provedor e Tipo (Chat, Audio, Imagem, Embedding, Rerank, Moderação, Vídeo, Música), contexto, saída máxima e flags, em tabela paginada; um clique na linha seleciona o modelo (origem: GET /api/models/catalog com fallback para GET /v1/models)
✅ Sistema de Memória e Aprendizado (OminRoute REST API) — crie, busque, filtre, edite e exclua memórias (factual, episodic, procedural, semantic), ou clique em Aprender diretamente em qualquer resposta do chat
✅ Motor de Memória, Playground & Qdrant — simule buscas sem alterar dados (POST /api/memory/retrieve-preview), monitore FTS5 + sqlite-vec + Qdrant, dispare reindexação (POST /api/memory/reindex), compacte memórias antigas (POST /api/memory/summarize) e gerencie o Qdrant
✅ Upload de arquivos e imagens no chat — anexe até 5 arquivos por mensagem pelo botão de clipe (📎) ou arrastando e soltando (drag & drop): códigos/textos/dados entram formatados no prompt e imagens (png, jpg, webp, gif, bmp, tiff) são enviadas como blocos multimodais image_url
✅ Dupla credencial criptografada com AES-GCM 256 bits — tanto a API Key do chat quanto o Token de Gerenciamento (requireManagementAuth) são cifrados via Web Crypto API + PBKDF2 antes de salvar no localStorage
✅ Markdown & código aprimorados — blocos de código com rolagem interna e barra superior fixa (sticky) para copiar o código ou o Markdown original mesmo no fim de respostas longas
✅ Limpeza automática do input — o campo de mensagem é limpo imediatamente ao enviar, preservando o texto caso falte configurar o modelo
✅ Múltiplas conversas salvas no navegador, com título gerado automaticamente e envio do header X-Session-Id
✅ Rodapé profissional dinâmico — versão compacta (slim) no chat e versão completa com status em tempo real, rotas ativas, links rápidos e créditos nas demais abas
✅ Proxy local incluso (proxy.mjs) para contornar bloqueios de CORS sem dependências externas
✅ Layout responsivo com 4 abas (Chat / Conexão / Memória / Sobre), sem scroll horizontal e tema escuro instrument panel
✅ Ícone e favicon próprios em SVG, com versões PNG para PWA

🚀 Começando

1. Prepare o seu servidor de modelos

Por padrão o RoutePilot já vem configurado para o OminRoute. Se você ainda não tem um, instale e rode:

npm install -g omniroute
omniroute
# O gateway sobe em http://localhost:20128
# - Chat OpenAI-compatível: http://localhost:20128/v1
# - REST de gerenciamento/memória: http://localhost:20128/api

Você também pode usar qualquer outro serviço local ou em nuvem:

Servidor	URL	Porta	Caminho base (Chat)	Rota REST (Gestão)	Memória no servidor	Visão (`image_url`)
OminRoute (padrão)	`http://localhost`	`20128`	`/v1`	`/api`	✅ Completa (FTS5 + Vec + Qdrant)	✅ `image_url`
Ollama	`http://localhost`	`11434`	`/v1`	(não possui)	❌ Stateless	✅ `image_url` (`/v1`) / `images[]` (`/api/chat`)
LM Studio	`http://localhost`	`1234`	`/v1`	`/api/v0` (modelos/stats)	❌ Stateless	✅ `image_url` (data URI)
llama.cpp server	`http://localhost`	`8080`	(vazio)	(não possui)	❌ Stateless	✅ `image_url` (exige `--mmproj`)
vLLM / LocalAI	`http://localhost`	`8000`	`/v1`	(não possui)	⚠️ LocalAI tem `/v1/stores` manual	✅ `image_url`
OpenRouter	`https://openrouter.ai`	(vazio)	`/api/v1`	(não possui)	❌ Stateless	✅ `image_url`

2. Rode o RoutePilot

npm install
npm run dev        # http://localhost:5173

# build de produção (gera o site estático em dist/)
npm run build

3. Conecte, converse e ensine a IA

Abra a aba Conexão (os campos obrigatórios estão marcados com * em vermelho)
Clique no preset OminRoute (ou informe URL + porta manualmente)
Clique em Testar conexão — a lista de modelos é carregada automaticamente
(Opcional — para usar a aba Memória) No card REST de gerenciamento · memória, confirme a rota /api, a porta (20128 ou deixe em branco para usar a mesma do chat) e informe o Token de gerenciamento (oma_live_… ou chave com escopo manage/admin)
Volte para a aba Chat para conversar, anexar arquivos ou clicar em Aprender nas respostas 🎉

📎 Tipos de arquivos que você pode enviar para a IA

No Composer (botão 📎 ou arrastar e soltar), você pode anexar até 5 arquivos por mensagem e clicar em Tipos aceitos para consultar a lista a qualquer momento:

Categoria	Extensões aceitas	Como o RoutePilot envia
Código-fonte	`.js` `.jsx` `.mjs` `.cjs` `.ts` `.tsx` `.py` `.java` `.kt` `.kts` `.go` `.rs` `.c` `.h` `.cpp` `.hpp` `.cc` `.cs` `.php` `.rb` `.swift` `.scala` `.lua` `.pl` `.r` `.m` `.sql` `.prisma` `.graphql` `.gql` `.proto` `.sol` `.dart` `.ex` `.exs`	Lido no navegador (até 200 KB por arquivo) e inserido como bloco de código Markdown cercado (```ext) para você revisar antes de enviar.
Texto e dados	`.txt` `.md` `.markdown` `.mdx` `.rst` `.tex` `.csv` `.tsv` `.json` `.jsonl` `.ndjson` `.xml` `.yml` `.yaml` `.toml` `.ini` `.cfg` `.conf` `.env` `.log` `.properties` `.editorconfig`	Lido como texto simples e anexado ao corpo da mensagem.
Web e estilos	`.html` `.htm` `.css` `.scss` `.sass` `.less` `.vue` `.svelte` `.astro` `.svg`	Lido como texto e formatado em bloco de código.
Scripts e infra	`.sh` `.bash` `.zsh` `.fish` `.ps1` `.bat` `.cmd` `Dockerfile` `.dockerignore` `Makefile` `.mk` `.gitignore` `.nginx` `.service` `.tf` `.tfvars` `.hcl`	Lido como texto e formatado no prompt.
Imagens (Visão)	`.png` `.jpg` `.jpeg` `.webp` `.gif` `.bmp` `.tiff`	Convertidas no navegador (até 5 MB por imagem) para Data URI Base64 e enviadas no array multimodal `messages[].content` com `{ "type": "image_url", "image_url": { "url": "data:image/...;base64,..." } }`.

💡 Arquivos binários de escritório (.pdf, .docx, .xlsx, .zip) não são convertidos diretamente: exporte para .txt, .md ou .csv antes de anexar.

🧠 Sistema de Memória e Aprendizado (REST API)

Todos os endpoints de memória do OminRoute exigem autenticação de gerenciamento (requireManagementAuth). Por isso, o RoutePilot mantém campos separados para a API Key de chat (/v1) e para o Token de gerenciamento (/api).

Endpoints REST consumidos pelo RoutePilot

Core Memory (`/api/memory`)

Método	Rota	Descrição
`GET`	`/api/memory`	Lista paginada com filtros (`apiKeyId`, `type`, `sessionId`, `q`, `limit`, `page`, `offset`) e estatísticas (`stats.total`, `stats.tokensUsed`, `stats.hitRate`, `cacheStats`).
`POST`	`/api/memory`	Cria ou atualiza (upsert por `apiKeyId` + `key`) uma memória validada (`content`, `key`, `type`, `sessionId`, `apiKeyId`, `metadata`, `expiresAt`).
`GET`	`/api/memory/[id]`	Busca uma memória individual pelo UUID.
`PUT`	`/api/memory/[id]`	Atualiza campos da memória (`type`, `key`, `content`, `metadata`) e sincroniza o vetor.
`DELETE`	`/api/memory/[id]`	Remove a memória do SQLite, do `vec_memories` e do Qdrant.
`GET`	`/api/memory/health`	Executa o round-trip de verificação (`create → list → delete`) e retorna `{ working, latencyMs, error? }`.

Memory Engine (`/api/memory/*`)

Método	Rota	Descrição
`POST`	`/api/memory/retrieve-preview`	Simula a recuperação de memórias (dry-run) retornando ranking com `score`, `tier`, `tokens`, `vecScore` e `ftsScore` sem injetar nem modificar dados.
`GET`	`/api/memory/embedding-providers`	Lista provedores e modelos de embedding indicando quais possuem chave configurada.
`GET`	`/api/memory/engine-status`	Diagnóstico completo do motor: FTS5, resolução de embeddings, `sqlite-vec`, saúde do Qdrant e rerank.
`POST`	`/api/memory/summarize`	Compacta memórias mais antigas que `olderThanDays` (suporta `dryRun: true` para pré-visualizar candidatos e economia de tokens).
`POST`	`/api/memory/reindex`	Dispara a reindexação vetorial em background (`force: false` para pendentes ou `force: true` para todos).

Configurações & Qdrant (`/api/settings/*`)

Método	Rota	Descrição
`GET` / `PUT`	`/api/settings/memory`	Lê e atualiza `MemorySettingsExtended` (`enabled`, `maxTokens`, `retentionDays`, `strategy`, `skillsEnabled`, `embeddingSource`, `vectorStore`, etc.).
`GET` / `PUT`	`/api/settings/qdrant`	Lê e atualiza a configuração do banco vetorial Qdrant (`enabled`, `host`, `port`, `collection`, `embeddingModel`, `quantization`, `apiKey`).
`GET`	`/api/settings/qdrant/health`	Probe de saúde e latência da instância Qdrant.
`POST`	`/api/settings/qdrant/search`	Teste de busca semântica direta no Qdrant (`query`, `topK`).
`POST`	`/api/settings/qdrant/cleanup`	Remove pontos expirados ou fora da janela de retenção no Qdrant.
`GET`	`/api/settings/qdrant/embedding-models`	Lista os modelos de embedding disponíveis para o Qdrant.

E nos outros servidores (Ollama, LM Studio, llama.cpp, vLLM, OpenRouter)?

Ollama, LM Studio, llama.cpp, vLLM e OpenRouter são servidores de inferência stateless: eles não possuem endpoints /api/memory no servidor.
Quando você seleciona um desses servidores, o RoutePilot detecta automaticamente, exibe um aviso amigável explicando o comportamento, mantém toda a continuidade pelo histórico local de conversas + System Prompt e mostra exemplos práticos de uso (ou como colocar o OminRoute na frente deles para ganhar memória persistente).
Roadmap SQL: a arquitetura atual delega o armazenamento de memória à API do OminRoute (SQLite/FTS5 + sqlite-vec + Qdrant). O suporte opcional a conexões e integrações com sistemas SQL externos faz parte do roadmap futuro do projeto (documentado na aba Sobre).

🔒 Segurança das chaves

Suas credenciais nunca são salvas em texto puro:

Ao digitar a API Key (chat) ou o Token de Gerenciamento (memória) na aba Conexão, ambos são criptografados no próprio navegador usando a Web Crypto API
Algoritmo: AES-GCM de 256 bits com chave derivada por PBKDF2 (100.000 iterações, SHA-256), salt de 16 bytes e IV de 12 bytes criptograficamente aleatórios a cada gravação
O dado salvo no localStorage tem o formato enc:v1:<salt>:<iv>:<ciphertext> — só é descriptografado em memória no instante de autenticar a requisição HTTP com o seu servidor

🛡️ Proxy local para CORS (opcional)

Se o navegador bloquear a chamada por CORS (Access-Control-Allow-Origin ausente no servidor), use o proxy incluso — Node puro, sem dependências:

node proxy.mjs            # sobe em http://localhost:8787
# PORT=9000 node proxy.mjs   # outra porta

Depois, em Conexão → Avançado → Usar proxy local (CORS), informe http://localhost:8787. O proxy repassa método, headers (Authorization, X-Session-Id, HTTP-Referer, X-Title, etc.), corpo e a resposta com streaming.

🔌 API esperada (Chat & Modelos)

Qualquer servidor compatível com OpenAI funciona para o chat:

Endpoint	Descrição
`GET {rest}/models/catalog`	Catálogo completo agrupado por provedor, com `type`, `subtype`, `capabilities`, `context_length`, `max_output_tokens` e flags (usa autenticação de gerenciamento quando disponível)
`GET {base}/models`	Lista OpenAI de modelos (fallback do catálogo e botão Testar conexão)
`POST {base}/chat/completions`	Chat completion no formato OpenAI (`messages`, `temperature`, `max_tokens`, `stream`)

Headers enviados automaticamente: Content-Type, Accept, Authorization: Bearer <key> (quando informada), HTTP-Referer, X-Title e X-Session-Id. Headers extras podem ser adicionados em Avançado → Headers extras.

🧠 Stack técnica

Peça	Tecnologia
Front-end	React 19 + TypeScript 5
Build	Vite 7
Estilização	Tailwind CSS 4
Markdown	react-markdown + remark-gfm
Ícones	lucide-react + SVGs vetoriais customizados
Criptografia	Web Crypto API (AES-GCM 256-bit / PBKDF2)
Proxy local	Node.js (sem dependências externas)

📁 Estrutura do projeto

├── index.html                  # Título, favicon, manifest e metatags
├── proxy.mjs                   # Proxy local anti-CORS (opcional)
├── public/
│   ├── favicon.svg             # Favicon vetorial
│   ├── icon.svg                # Ícone oficial do RoutePilot
│   ├── icon-192.png / icon-512.png / apple-touch-icon.png
│   └── manifest.webmanifest    # Manifesto PWA
└── src/
    ├── App.tsx                 # Layout, 4 abas, estado global, streaming e aprendizado
    ├── types.ts                # Contratos TypeScript (chat, conexão, memória e settings)
    ├── components/
    │   ├── ChatView.tsx        # Tela do chat (lista + mensagens + composer + scroll estável)
    │   ├── ConnectionView.tsx  # Tela de conexão (presets, chat /v1, REST /api, visão e chaves)
    │   ├── MemoryView.tsx      # Estúdio de memória (CRUD, aprendizado, motor, preview e Qdrant)
    │   ├── AboutView.tsx       # Sobre, equipe, tipos de arquivos, comparativo de servidores e roadmap SQL
    │   ├── ConversationList.tsx# Histórico de conversas na lateral/drawer
    │   ├── MessageItem.tsx     # Balão de mensagem (anexos, código, copiar, regenerar e aprender)
    │   ├── Markdown.tsx        # Renderização de markdown e blocos de código com topo fixo
    │   ├── Composer.tsx        # Caixa de mensagem com upload de arquivos, drag-and-drop e guia de tipos
    │   ├── ModelCatalog.tsx    # Tabela de modelos com pesquisa, filtros (provedor/tipo) e paginação
    │   ├── Field.tsx           # Campos e cards de formulário com indicador * obrigatório em vermelho
    │   ├── SiteFooter.tsx      # Rodapé profissional (barra slim no chat e rodapé completo nas abas)
    │   └── SocialIcons.tsx     # Ícones vetoriais do GitHub e LinkedIn
    └── lib/
        ├── api.ts              # Cliente OpenAI-compatível (SSE, multimodal image_url e rotas REST)
        ├── catalogApi.ts       # Catálogo unificado de modelos (/api/models/catalog + fallback /v1/models)
        ├── memoryApi.ts        # Cliente REST autenticado para /api/memory e /api/settings/*
        ├── fileTypes.ts        # Catálogo canônico de extensões aceitas e limites de anexo
        ├── attachments.ts      # Leitura de arquivos no navegador (texto cercado e imagem base64)
        ├── serverProfiles.ts   # Perfis e exemplos de OminRoute, Ollama, LM Studio, llama.cpp, vLLM e OpenRouter
        ├── crypto.ts           # Criptografia AES-GCM 256 bits das credenciais
        └── storage.ts          # Persistência segura no localStorage com migração automática

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Toda contribuição é bem-vinda — testes com novos servidores locais, melhorias de UI, correções de bugs e traduções.

👥 Equipe

Papel	Quem	Links
🧑‍💻 Criador & Lead Developer	Taylor Reis	GitHub · LinkedIn
🌐 Contribuidores	Comunidade Open Source	via Pull Requests & Issues

🛡️ Privacidade

O RoutePilot não possui backend e não coleta dados: todas as mensagens e chamadas de memória vão diretamente do seu navegador para o servidor que você configurou. Configurações, chaves criptografadas e conversas ficam apenas no localStorage do seu navegador — e podem ser apagadas a qualquer momento em Limpar histórico.

📝 Licença

Distribuído sob a licença MIT. Use, modifique e compartilhe à vontade.

_{Feito com 💜 por Taylor Reis — RoutePilot · Console OminRoute}

Name		Name	Last commit message	Last commit date
public		public
src		src
.gitignore		.gitignore
README.md		README.md
index.html		index.html
netlify.toml		netlify.toml
package-lock.json		package-lock.json
package.json		package.json
proxy.mjs		proxy.mjs
tsconfig.json		tsconfig.json
vite.config.ts		vite.config.ts

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