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anhe2021212-spec/Tidal_Echo

Canal privado de chat 1:1 auto-hospedado que conecta um PWA no celular ao seu companheiro de IA, usando Claude Code ou qualquer LLM compatível com OpenAI.

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O que é?

O Companion Channel é um relay de chat para um único usuário que conecta um app web instalável no celular (PWA) a um companheiro de IA rodando no seu próprio computador ou servidor. As mensagens digitadas no celular são armazenadas em um banco de dados SQLite na sua VPS e enviadas por Server-Sent Events para um plugin de canal do Claude Code, que as exibe como blocos de canal em uma sessão. A IA responde por meio de uma ferramenta de resposta, e a resposta aparece como um balão no celular.

Por padrão, o lado da IA usa um plugin de canal do Claude Code criado com Bun e MCP. Um script de bridge alternativo, examples/bridge_any_llm.py, permite que qualquer modelo compatível com OpenAI (GPT, DeepSeek, Gemini e outros) substitua o Claude Code, mantendo o mesmo front end e backend. Também há um loop de API no servidor, que adiciona chamadas de ferramentas MCP em várias etapas, anexos de imagens e arquivos e um arquivo de persona que é recarregado sem reiniciar.

Todos os endpoints são protegidos por um único segredo Bearer, RELAY_SECRET, e não há contas nem hospedagem de terceiros. O backend usa FastAPI com nginx na frente e exige um domínio HTTPS para a instalação do PWA e o Web Push. Voz (MiniMax TTS) e notificações push são opcionais e ficam desativadas sem problemas quando não configuradas.

Recursos principais

  • 01Transmite mensagens entre um PWA no celular e uma sessão de IA por SSE e HTTP.
  • 02Integra-se ao Claude Code por meio de um plugin de canal criado com Bun e MCP.
  • 03Oferece suporte a qualquer modelo compatível com OpenAI por meio de um script de bridge ou do loop de API no servidor.
  • 04Armazena o histórico do chat em SQLite no seu próprio servidor, com autenticação por token Bearer.
  • 05Lida com imagens e anexos de arquivos, exibindo chamadas de ferramentas MCP em cartões expansíveis.
  • 06Oferece texto para fala com MiniMax e notificações Web Push na tela de bloqueio, como recursos opcionais.

Casos de uso

  • Manter no celular um chat privado individual com um companheiro de IA baseado no Claude Code.
  • Conectar uma interface de chat para celular, auto-hospedada, a um LLM que não seja Claude, como GPT ou DeepSeek.
  • Usar um shell PWA reutilizável como front end para seu próprio backend de mensagens.
  • Executar um assistente de IA no servidor que chama ferramentas MCP e lida com anexos de arquivos.

Tópicos

#ai-companion#claude-code#llm#pwa#self-hosted#chatbot#mcp#privacy#ai-agents#personal-ai

Perguntas frequentes

O que é Tidal_Echo?
Canal privado de chat 1:1 auto-hospedado que conecta um PWA no celular ao seu companheiro de IA, usando Claude Code ou qualquer LLM compatível com OpenAI. O Companion Channel é um relay de chat para um único usuário que conecta um app web instalável no celular (PWA) a um companheiro de IA rodando no seu próprio computador ou servidor. As mensagens digitadas no celular são armazenadas em um banco de dados SQLite na sua VPS e enviadas por Server-Sent Events para um plugin de canal do Claude Code, que as exibe como blocos de canal em uma sessão. A IA responde por meio de uma ferramenta de resposta, e a resposta aparece como um balão no celular.
Tidal_Echo é gratuito? Qual é a licença?
Tidal_Echo é open source sob a licença AGPL-3.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
Tidal_Echo ainda é mantido?
Atualizado nos últimos 6 meses. O último commit de Tidal_Echo foi em 22 de set. de 2026.
Para que posso usar Tidal_Echo?
Manter no celular um chat privado individual com um companheiro de IA baseado no Claude Code. Conectar uma interface de chat para celular, auto-hospedada, a um LLM que não seja Claude, como GPT ou DeepSeek. Usar um shell PWA reutilizável como front end para seu próprio backend de mensagens. Executar um assistente de IA no servidor que chama ferramentas MCP e lida com anexos de arquivos.
Onde consigo Tidal_Echo?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/anhe2021212-spec/Tidal_Echo

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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