Nextcloud Assistant + Ollama : la IA en tu nube autohospedado

#¿Por qué conectar Nextcloud con Ollama?

Nextcloud Assistant es la ventana de IA integrada en Nextcloud (ícono «varita mágica» en la barra superior): agrupa tareas como resumir un texto, reformularlo, generar un borrador, extraer puntos clave o traducir. Desde Nextcloud Hub, un asistente de «chat contextual» también permite dialogar con un modelo y, con el contexto adecuado, consultar tus propios archivos.

El problema: los back-ends ofrecidos por defecto o en la demostración suelen apuntar a API en la nube (OpenAI o los servicios alojados de Nextcloud). En una nube autoalojada, esto vuelve a introducir exactamente lo que se pretendía evitar: el envío de contenidos privados a un tercero. Conectar el asistente a Ollama, que se ejecuta en tu propia máquina y escucha en http://localhost:11434, mantiene el texto de tus documentos estrictamente en tu infraestructura.

Soberanía de los datos

Ningún contenido de archivo, correo o nota abandona tu servidor. Útil tanto para el RGPD como para tu tranquilidad.

Sin coste de uso

Sin facturación por token: una vez amortizado el hardware, los resúmenes y redacciones son gratuitos e ilimitados.

Modelos a elegir

Decides tú el modelo (Qwen, Gemma, Granite) y su cuantización según tu VRAM, en lugar de tener que aceptar un modelo impuesto.

Funciona offline

El asistente sigue disponible incluso sin acceso a internet, siempre que el servidor Nextcloud y Ollama estén funcionando.

#¿Cómo funciona? AppAPI y ExApp

Nextcloud no habla directamente con Ollama. Entre ambos hay un mecanismo de aplicaciones externas. Comprender las tres piezas evita muchos intentos fallidos en la configuración.

Asistente

La aplicación front-end integrada en Nextcloud que ofrece las tareas (resumen, reformulación, chat) en la interfaz de usuario.

AppAPI

La aplicación Nextcloud que gestiona el ciclo de vida de las aplicaciones externas (ExApps): instalación, despliegue, comunicación. Es la base que se debe instalar primero.

ExApp: backend de IA

Una aplicación externa (contenedor) que implementa los proveedores de tareas y sabe comunicarse con un motor de inferencia. Las más utilizadas para uso local: «integration_openai» (compatible con cualquier endpoint de OpenAI, incluido Ollama) y «LocalAI» a través de la ExApp dedicada.

Deploy Daemon

El servicio (a menudo Docker) que gestiona AppAPI para iniciar y detener los contenedores de ExApps. Sin un daemon de despliegue funcional, ninguna ExApp puede desplegarse.

El recorrido de una solicitud es, por tanto: haces clic en «Resumir» en el Asistente → Nextcloud delega la tarea al proveedor → la ExApp (por ejemplo, integration_openai) prepara una llamada en formato OpenAI → esta llamada se envía al endpoint de Ollama → la respuesta vuelve por el mismo camino. La clave es hacer que la ExApp de integración apunte a la URL de Ollama, en modo compatible con OpenAI.

#Prerrequisitos

Nextcloud Hub reciente

Una versión que soporte AppAPI y el Asistente (Hub 6/7 o más reciente). Idealmente, una instalación Docker/AIO o un servidor que administres para poder instalar AppAPI y un Deploy Daemon.

Ollama instalado y accesible

En la misma máquina o en una máquina de la red. El daemon escucha por defecto en http://localhost:11434. Comprueba con «ollama --version» y «ollama ps».

Docker para el Deploy Daemon

AppAPI despliega las ExApps a través de un daemon Docker. En Nextcloud AIO está integrado; en una instalación manual se necesita acceso a Docker (socket o API).

Un poco de VRAM o RAM

Como referencia en Q4: un modelo de 7B cabe en unos 5 GB y uno de 14B en unos 9 GB. Sin GPU, la RAM toma el relevo y la ejecución es más lenta, algo aceptable para resúmenes ocasionales.

Acceso de administrador a Nextcloud

Los ajustes de Assistant, AppAPI e integraciones se realizan en « Configuración de administración ».

#1. Preparar Ollama y elegir un modelo

Empieza por un modelo instruct polivalente que maneje el francés. Para un uso familiar o un equipo pequeño, Qwen 3.5 9B en Q4_K_M ofrece el mejor equilibrio entre calidad y memoria: resume y reformula muy bien en francés, admite un contexto muy amplio (256k tokens) y cabe en ~6,6 GB de VRAM. Con un consumo de memoria aún menor, Granite 4.2 8B (IBM, Apache 2.0) baja a ~5,3 GB para un servidor más modesto.

# Modèle polyvalent, bon en français, léger
ollama pull qwen3.5:9b

# Alternative très sobre (IBM, Apache 2.0)
ollama pull granite4.2:8b

# Vérifier qu'il répond
ollama run qwen3.5:9b "Résume en une phrase : Nextcloud est un cloud auto-hébergé."

Punto clave: Ollama debe ser accesible desde Nextcloud. Si Nextcloud corre en Docker, « localhost » se refiere al contenedor, no a tu máquina. Haz que Ollama escuche en todas las interfaces y apunta la integración hacia la IP del host (o host.docker.internal según la plataforma).

# Éditer le service
sudo systemctl edit ollama

# Ajouter dans la section [Service] :
#   Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"

# Recharger et redémarrer
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama

# Depuis le serveur Nextcloud, tester l'accès
curl http://IP_DE_L_HOTE:11434/api/tags

#2. Instalar AppAPI y un Deploy Daemon

En Nextcloud, la IA pasa por AppAPI. Este paso establece la base que permitirá desplegar las ExApps de tareas de IA.

1. 01
   Instalar AppAPI

   Ajustes de administración → Aplicaciones → categoría «Tools» (o «Outils») → busca «AppAPI» y actívala. Después aparecerá como una entrada propia en los ajustes de administración.
2. 02
   Configurar un Deploy Daemon

   En Configuración de administración → AppAPI, agrega un «Deploy Daemon» de tipo Docker. En Nextcloud AIO, el daemon está previamente configurado; de lo contrario, ingresa el acceso al socket Docker (por ejemplo, /var/run/docker.sock) y ejecuta el test de conexión integrado.
3. 03
   Verificar el estado

   AppAPI muestra el estado del daemon (verde = listo). Mientras no esté en verde, las ExApps no podrán desplegarse: no sirve de nada seguir avanzando antes de resolver este punto.
4. 04
   Instalar la app Assistant

   En Aplicaciones, activa también «Assistant» si aún no está activada. Esta aplicación es la que muestra la varita mágica en la interfaz.

#3. Conectar la integración OpenAI/LocalAI

La aplicación « OpenAI and LocalAI integration » puede comunicarse con cualquier endpoint que cumpla con la API de OpenAI. Como Ollama expone /v1, basta con darle la URL correcta y elegir el modelo.

1. 01
   Instalar la integración

   Aplicaciones → busca «OpenAI and LocalAI integration» y actívala. Esta integración registra proveedores de tareas (generación de texto, resumen, etc.) que el Asistente podrá utilizar.
2. 02
   Introducir la URL de Ollama

   Configuración de administración → «Connected accounts» (o la sección de la integración) → campo «Service URL»: indica el endpoint OpenAI de Ollama, por ejemplo http://IP_DE_L_HOTE:11434/v1. Deja la clave API vacía o introduce un valor ficticio: Ollama no la verifica.
3. 03
   Elegir el modelo predeterminado

   En la misma página, selecciona el modelo que vas a usar para la generación de texto (por ejemplo, qwen3.5:9b). Si no aparece en la lista, introduce su nombre exacto tal como lo devuelve «ollama list».
4. 04
   Guardar y probar

   Valida. La integración consulta el endpoint para listar los modelos; un error aquí indica casi siempre un problema de URL o de red (ver Solución de problemas).

# Depuis le serveur Nextcloud, l'endpoint /v1 doit répondre
curl http://IP_DE_L_HOTE:11434/v1/models

# Et une complétion de chat au format OpenAI
curl http://IP_DE_L_HOTE:11434/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3.5:9b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Dis bonjour en une phrase."}]
  }'

#4. Resumir, redactar y conversar sobre tus archivos

Una vez conectado el proveedor, la varita mágica del Asistente se activa. Estos son los usos concretos, del más sencillo al más completo.

Resumir un texto

Abre el Asistente (varita mágica), pega o selecciona un texto y elige la tarea «Resumen». Ideal para un correo largo en Nextcloud Mail o una nota interminable.

Reformular / corregir

Reescribir un párrafo con un tono más formal, corregir el estilo, acortarlo. Útil en Nextcloud Text y en las tarjetas de Deck.

Generar borrador

A partir de una instrucción («redacta una invitación a la reunión del viernes»), el asistente genera un primer borrador que habrá que retocar.

Extraer los puntos clave

Transformar un informe en una lista de acciones o decisiones.

Chat contextual

La pestaña de conversación del Asistente permite un diálogo libre con el modelo Ollama, útil para hacer brainstorming sin salir de Nextcloud.

Para «charlar sobre tus archivos» en sentido estricto (hacer preguntas cuya respuesta está en tus documentos), hay que proporcionar contexto al modelo. Hay dos enfoques: pegar el contenido del archivo en el chat para un documento puntual, o desplegar una ExApp de tipo «Context Chat» que indexe tus archivos y proporcione información al modelo mediante búsqueda semántica, el equivalente a un RAG integrado en Nextcloud. El primero es inmediato; el segundo requiere una ExApp adicional y más recursos.

#Dimensionar el servidor

El equipo adecuado depende del número de usuarios simultáneos y del alcance previsto (resúmenes puntuales frente a un RAG permanente). Aquí tienes algunas referencias realistas.

Uso familiar (1–5 personas)

Modelo de 7–8B en Q4_K_M. Una GPU de gama de entrada como la RTX 3060 de 12 GB, o un Mac con Apple Silicon y memoria unificada, basta de sobra para resúmenes y redacciones. Sin GPU, funciona en CPU y tarda entre unos pocos segundos y decenas de segundos por solicitud.

Pequeña pyme (5–20 personas)

Modelo de 7–14B. Una RTX 4070/4080 de 16 GB absorbe los picos; un 14B en Q4 cabe en ~9 GB. Prevé suficiente RAM del sistema para el resto de la pila de Nextcloud.

Uso intensivo / Context Chat

Añade la carga de los embeddings y del vector store. Apunta a una RTX 4090 de 24 GB o a un Mac M4 Pro con 24–48 GB de memoria unificada, y vigila « ollama ps » para verificar que el modelo siga en la GPU.

Solo CPU

Viable para un hogar poco exigente: prioriza un modelo de 3B–7B y acepta la latencia. Por encima de ese tamaño, la GPU pronto se vuelve indispensable para una experiencia fluida.

#Solución de problemas

« Connection refused » / ningún modelo listado

Nextcloud no conecta con Ollama. Normalmente, la URL apunta a localhost mientras que Nextcloud está en Docker. Prueba la URL con curl desde el contenedor de Nextcloud y utiliza host.docker.internal o la IP de la máquina anfitrión.

El Deploy Daemon sigue en rojo

AppAPI no accede a Docker. Revisa el montaje del socket /var/run/docker.sock y los permisos; en AIO, reinicia el contenedor maestro. Si el daemon no aparece en verde, no se despliega ninguna ExApp.

El asistente no muestra ninguna tarea

No hay ningún proveedor registrado. Comprueba que «OpenAI and LocalAI integration» (o el back-end de ExApp) esté activada y correctamente configurada; luego recarga la página.

El modelo solicitado no se encuentra

El nombre no coincide con el que aparece en «ollama list». Introduce la etiqueta exacta (por ejemplo, qwen3.5:9b) y verifica que el modelo se haya descargado («ollama pull»).

Respuestas muy lentas

El modelo se ejecuta en la CPU por falta de VRAM. Compruébalo con «ollama ps» (GPU frente a CPU) y pasa a un modelo de menor tamaño o a una cuantización de menor precisión.

Respuestas en inglés

Algunos modelos responden por defecto en inglés. Elige un modelo sólido en francés (Qwen, Mistral) o añade una instrucción «responde en francés» en el prompt de sistema de la integración.

#Para ir más allá

Este montaje reutiliza componentes ya tratados en el sitio. Estas guías amplían esta guía:

Instalar Ollama: Windows, macOS y Linux

La guía de instalación básica si empiezas desde cero, antes de conectar Nextcloud a Ollama.

Elegir tu cuantización (Q4, Q5, Q8, FP16)

Para equilibrar el tamaño del modelo y la VRAM disponible en tu servidor Nextcloud.

Desplegar un chatbot de IA para tu equipo en una intranet

Para avanzar hacia una pila Ollama multiusuario más amplia en torno a tu nube.