astra

Ein lokaler deutscher Sprachagent für Apple Silicon. Kein Cloud-Anruf, kein Tracking, kein gespeichertes Audio — Spracherkennung, Sprachmodell und Sprachausgabe laufen alle auf deinem Mac.

Wie es funktioniert

Drei lokale Modelle, verbunden über eine Pipecat-Pipeline:

Stufe	Modell	Wo
Spracherkennung	Nemotron ASR (streaming)	MLX, on-device
Sprachmodell	Qwen 3.5	über natives Ollama /api/chat
Sprachausgabe	Pocket TTS, 26 deutsche Stimmen wählbar	MLX, on-device

Der Browser spricht per WebRTC direkt mit einem FastAPI-Server auf localhost:7860. Der Server ist bewusst nur lokal erreichbar: Host- und Origin-Prüfung auf jedem Request, strikte Content-Security-Policy, keine offenen Ports nach außen.

Die Stimme lässt sich im UI per Dropdown wählen (/api/voices listet alle 26, Auswahl wird im Browser gemerkt). Jede Stimme wird beim ersten Gebrauch lazy geladen und danach für die Laufzeit des Prozesses gecacht.

Bilder erzeugen und Dokumente lesen

Zwei zusätzliche, sauber getrennte Fähigkeiten, unabhängig von STT/LLM/TTS:

• astra/comfyui.py — reiner async HTTP-Client für einen lokalen ComfyUI-Server (z-image-turbo-Workflow). Kennt nichts von Pipecat.
• astra/documents.py — PDF-Textextraktion (pypdf), keine Netzwerkzugriffe.
• astra/tools.py — verdrahtet generate_image als natives Ollama-Tool. Qwen 3.5 entscheidet selbst, wann es aufgerufen wird (ollama show qwen3.5 listet tools als unterstützte Fähigkeit); das generierte Bild landet im laufenden Gespräch als /api/media/<id> und wird per WebRTC-Datenkanal ans UI gemeldet.

Bilder (PNG/JPEG/WebP) und PDFs lassen sich während eines laufenden Gesprächs über den Button „Bild oder PDF hinzufügen“ hochladen (POST /api/upload). Ein PDF wird als Text in den Gesprächskontext eingefügt, ein Bild als Base64 mit Qwens nativer Vision-Fähigkeit — beides nur für die Dauer der Session, nichts wird auf Disk geschrieben.

Starten

uv sync
uv run python -m astra.prepare   # lädt & prüft alle drei Modelle einmalig
uv run python -m astra.server    # startet auf http://localhost:7860

Ollama muss separat laufen (ollama serve) und qwen3.5:latest muss gezogen sein. Die Seite öffnen, Mikrofon erlauben, sprechen.

Konfiguration

Über Umgebungsvariablen, siehe astra/core.py::Settings:

Variable	Default
ASTRA_MODEL	qwen3.5:latest
ASTRA_OLLAMA_URL	http://127.0.0.1:11434
ASTRA_STT_MODEL	mlx-community/nemotron-3.5-asr-streaming-0.6b-8bit
ASTRA_TTS_LANGUAGE	german
ASTRA_VOICE	alba
ASTRA_PORT	7860
ASTRA_TAILNET_HOST	(leer) — z. B. minim4-1.tail0f2cb2.ts.net
ASTRA_COMFYUI_URL	http://100.125.107.123:8000

Tests

uv run pytest
uv run ruff check .

Im Tailnet freigeben

Standardmäßig nur localhost erreichbar. Für Zugriff von einem anderen Gerät im selben Tailscale-Netz:

tailscale serve --bg 7860
ASTRA_TAILNET_HOST="$(tailscale status --json | python3 -c 'import json,sys;print(json.load(sys.stdin)["Self"]["DNSName"].rstrip("."))')" \
  uv run python -m astra.server

Danach ist die Seite unter https://<tailnet-host>/ erreichbar (Port 443, implizit — Tailscale terminiert TLS und proxyt auf 7860). Host- und Origin-Prüfung lassen dann zusätzlich diesen einen Hostnamen durch.

Sicherheit

• Nur localhost/127.0.0.1 (bzw. der optionale Tailnet-Host) erreichbar, alle anderen Hosts bekommen 403
• POST-Requests werden gegen den erwarteten Origin geprüft
• think ist im Ollama-Request hart auf false gesetzt — die Pipeline wirft, falls das Modell trotzdem Denkausgabe liefert
• Kein Audio, keine Transkripte werden auf Disk geschrieben; der Gesprächsverlauf lebt nur im Speicher der laufenden Session

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Erstellt von Astra (Grunddeploy), gecheckt, dokumentiert und bewertet durch Claude.