IA aplicada
Prompting is easy. Production is not.
IA aplicada, con tus datos en casa
Modelos de lenguaje que corren en tu propia infraestructura y conectores MCP para que la IA trabaje con tus sistemas sin enviar tus datos a terceros.
01 · Qué hago
Qué hago
Modelos en tu infraestructura
Despliegue de modelos de Hugging Face en tus servidores, con APIs compatibles con OpenAI, Ollama y Anthropic: las herramientas que ya hablan esas APIs funcionan contra tu modelo.
- LLMs
- Hugging Face
Conectores MCP
Servidores MCP para que asistentes como Claude consulten y operen tus sistemas, con autenticación delante.
- MCP
IA en el desarrollo
Análisis de código legacy, generación de tests y documentación asistidos por LLMs, siempre revisados por una persona.
- LLMs
- Testing
02 · HFL, en cifras
HFL, en cifras
- 3 APIs compatibles en el mismo puerto (OpenAI, Ollama y Anthropic)
- 29 versiones publicadas en PyPI
- 5.600+ tests automáticos
03 · Proyectos propios
Proyectos propios
HFL
Servidor de modelos de Hugging Face en local
Open source (Apache-2.0), con 29 versiones en PyPI y 5.600+ tests.
- Python
- FastAPI
current-time-mcp
Servidor MCP remoto reforzado
Herramientas de fecha y hora sobre Streamable HTTP, registrable como conector en Claude.
- MCP
Quién soy
Gabriel Galán Pelayo
Desarrollador Backend Senior & Líder Técnico
30+ años en informática, 10+ de ellos construyendo sistemas backend escalables. Experto en modernizar aplicaciones legacy, construir APIs de alto rendimiento y liderar transformaciones técnicas. Especializado en Ruby on Rails, Python y arquitecturas cloud-native.
- Madrid · en persona o en remoto
- Español nativo · inglés para equipos internacionales
Contacto
Hablemos.
Cuéntame qué tarea quieres automatizar o qué datos no pueden salir de tu empresa, y vemos qué modelo y qué arquitectura encajan.