Asistente de IA

Abrir el chat

El asistente de IA está disponible en cualquier repositorio. Hacé clic en el ícono de chat en la barra lateral o presioná Ctrl K → Abrir chat para iniciarlo. El chat se abre en un panel lateral y carga automáticamente el contexto de tu repositorio actual: notas, tags, papers ingestados y artefactos recientes.

Esto significa que podés hacer preguntas como "¿qué notas tengo sobre cohomología?" o "resumí los últimos papers que agregué sobre redes neuronales" sin copiar y pegar nada: el asistente ya sabe en qué contexto estás trabajando.

El chat es por sesión. Cada vez que abrís una nueva conversación, empieza sin historial previo, aunque el contexto del repositorio siempre se inyecta fresco.

Elegir modelo

MatHub no te ata a un solo proveedor. Podés configurar el modelo que usa el asistente desde Ajustes → IA. Los proveedores soportados son:

• OpenRouter — accede a cientos de modelos (GPT-4o, Claude, Llama, Mistral…) con una sola API key.
• Anthropic — Claude Opus, Sonnet y Haiku directamente desde la API de Anthropic.
• OpenAI — GPT-4o, GPT-4 Turbo y variantes de la API de OpenAI.
• Google — Gemini Pro y Gemini Flash vía Google AI Studio o Vertex AI.
• Azure AI Foundry — modelos desplegados en tu instancia de Azure, incluyendo Anthropic y modelos open-source.

Ingresá tu API key en el campo correspondiente y guardá. A partir de ahí, todos los chats usarán ese modelo. Podés cambiarlo en cualquier momento — el cambio se aplica a las conversaciones nuevas, no a las ya abiertas.

Si no configurás ningún proveedor, MatHub usa un modelo de fallback con capacidades limitadas. Para sacarle el máximo provecho al asistente, configurá al menos una API key propia.

Prompts efectivos para matemática

El asistente funciona mejor cuando sos específico. Algunos consejos para sacarle jugo en contextos matemáticos:

Sé específico con el área

En lugar de preguntar "explicame los grupos", preferí algo como "explicame la diferencia entre grupos abelianos y no abelianos, con ejemplos en teoría de números". Cuanto más delimitado el área, más precisa la respuesta.

Pedí desarrollo paso a paso

Para demostraciones o derivaciones, incluí la frase "paso a paso" o "con todos los pasos intermedios". Por ejemplo: "demostrá el teorema de Cayley-Hamilton paso a paso para una matriz 2×2".

Incluí el contexto que tenés

Si ya tenés una nota o un paper ingestado, referencialo directamente: "basándote en el paper de Atiyah que tengo en este repositorio, explicame la construcción del K-theory reducido". El asistente puede leer el contenido de tus notas cuando están en el repositorio activo.

Iterá sobre las respuestas

No necesitás formular la pregunta perfecta de entrada. Empezá con algo general y luego pedí precisión: "expandí el punto 2", "dame un contraejemplo", "reformulá esto usando notación de categorías".

Herramientas del chat

El asistente tiene acceso a un conjunto de herramientas que puede invocar automáticamente según tu pregunta. No necesitás activarlas manualmente — el modelo decide cuándo usarlas.

Búsqueda en arXiv

Busca papers en arXiv por título, autor o área. Útil cuando preguntás por literatura reciente: "¿hay papers sobre transformers en álgebra computacional?". El asistente devuelve títulos, autores y abstracts, y podés ingestar cualquiera directamente desde el chat.

Semantic Scholar

Complementa arXiv con búsquedas en Semantic Scholar, que incluye papers de más áreas (incluyendo matemática aplicada, CS y física). También provee información de citaciones y papers relacionados.

Búsqueda web

Para preguntas que requieren información actualizada o que no está en bases de papers académicos — por ejemplo, documentación de una librería, un resultado reciente, o una discusión en MathOverflow — el asistente puede hacer búsquedas web y citar las fuentes.

Herramientas MCP personalizadas

Además de las herramientas built-in, podés agregar tus propios servidores MCP para extender las capacidades del chat. Ver la sección siguiente para más detalles.

MCP Servers

MCP (Model Context Protocol) es un estándar abierto que permite conectar cualquier herramienta o fuente de datos al asistente de IA. Con un servidor MCP podés darle al chat acceso a bases de datos propias, APIs internas, sistemas de archivos, servicios de terceros, o cualquier cosa que exponga un servidor MCP compatible.

Por ejemplo, podés conectar un servidor MCP que lea tus notebooks de Jupyter locales, uno que consulte una base de datos de tu universidad, o uno que interactúe con Wolfram Alpha.

Agregar un servidor MCP

Para conectar un nuevo servidor MCP, andá a Ajustes → MCP Servers y hacé clic en Agregar servidor. Completá los campos:

• Nombre — identificador legible, por ejemplo wolfram o local-db.
• Comando — el ejecutable del servidor MCP, por ejemplo npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /ruta/carpeta.
• Variables de entorno — si el servidor necesita credenciales, podés pasarlas como env vars.

Una vez guardado, el servidor se conecta automáticamente al iniciar el siguiente chat y sus herramientas quedan disponibles para que el modelo las use.

Los servidores MCP corren localmente en tu máquina. MatHub solo actúa como cliente — nunca envía las credenciales de tu servidor MCP a nuestros servidores.

Exportar respuestas como notas

Cuando el asistente te da una respuesta que querés conservar — una demostración, un resumen de papers, una explicación detallada — podés guardarla directamente como una nota en tu repositorio.

Hacé clic en el ícono de guardar (↓) que aparece al hacer hover sobre cualquier mensaje del asistente. Se abre un diálogo donde podés:

• Elegir el repositorio destino.
• Editar el título de la nota antes de guardar.
• Seleccionar el tipo de nota (Markdown, LaTeX o Lean).

La nota se crea con el contenido del mensaje formateado limpiamente y queda disponible en tu repositorio para editar, etiquetar o compartir como cualquier otra nota.

También podés exportar una conversación completa: usá el menú ⋯ en la parte superior del chat y elegí Exportar conversación. Esto genera una nota con todos los mensajes de la sesión en orden cronológico.