Infraestructura de Datos
El bucket es la base de datos
Un binario en Rust que convierte tu object storage en un motor de grafos consultable. Sin clúster, sin nodos, sin factura por RAM.
Qué hacemos
El bucket es la base de datos.
El primer motor de base de datos de grafos que vive completamente en el bucket S3 del cliente. Grafos, vectores y búsqueda full-text en un solo motor, sobre almacenamiento que ya pagas. Nada que administrar.
Un motor, una consulta
Traversal de grafos con Cypher, ranking vectorial y búsqueda BM25 en la misma query. Sin pegar tres sistemas que se desincronizan.
Memoria para agentes de IA
Servidor MCP integrado para Claude Code, Cursor y cualquier agente. Convierte un vault de Obsidian en un grafo consultable en vivo.
Tres despliegues, un engine
Servidor: un binario Rust con REST y Bolt. Embebido: "DuckDB para grafos". Cloud: namespace por tenant con scale-to-zero.
Abierto desde el día uno
Código fuente público (BSL 1.1 → Apache 2.0), RFCs de arquitectura y benchmarks publicados — incluso los que no nos favorecen.
Corre sobre
- AWS S3
- Cloudflare R2
- Google Cloud Storage
- Azure Blob
- MinIO
- Tigris
Cómo funciona
Tres formas de desplegarlo. Un solo engine.
El estado completo del grafo —nodos, aristas, índices vectoriales y full-text— vive como objetos en tu bucket. Entre despliegues cambia dónde corre el proceso que los lee, no el formato ni las garantías.
Servidor
REST + BoltUn binario en Rust que expone REST y el protocolo Bolt. Lo pones junto a tu bucket y ya tienes motor de grafos: sin clúster, sin coordinador, sin nodos que balancear.
Embebido
In-processDentro de tu aplicación, como una librería más: el "DuckDB para grafos". Cero servicios que desplegar y cero latencia de red para cargas analíticas.
Cloud
Scale-to-zeroNamespace por tenant con scale-to-zero. Cuando nadie consulta no hay cómputo encendido: el estado vive en el object store y en reposo sólo pagas almacenamiento.
pip install namidb
from namidb import NamiDB
db = NamiDB("s3://mi-bucket/grafo")
# Grafo + vectores + BM25 en una sola consulta
db.query("""
MATCH (doc:Documento)-[:CITA]->(n:Norma)
WHERE vector_similarity(doc.embedding, $consulta) > 0.8
RETURN doc.titulo, n.articulo,
bm25(doc.texto, 'clausula de arbitraje') AS relevancia
ORDER BY relevancia DESC
LIMIT 10
""", consulta=embedding)Sin ETL entre tres sistemas: el traversal, el ranking vectorial y el BM25 se resuelven en el mismo plan de ejecución, así que no hay índices que se desincronicen entre sí. Código fuente en github.com/namidb/namidb.
Almacenamiento
Si habla S3, NamiDB corre encima.
El motor no exige un almacenamiento propietario: usa el que ya pagas. Cambiar de proveedor es cambiar una URL, y los datos nunca salieron de tu cuenta.
AWS S3
El caso base. Cualquier región, cualquier clase.
Cloudflare R2
Sin cargos de egreso al leer el grafo.
Google Cloud Storage
Vía su endpoint compatible con S3.
Azure Blob
Contenedores en capa caliente o fría.
MinIO
Object storage propio, on-premise o air-gapped.
Tigris
Distribución global, cerca de donde consultas.
Publicamos hasta los benchmarks que no nos favorecen. Si no se puede verificar, no se puede confiar.
NamiDB, Inc. · Delaware, USA · Stars de Cloudflare, Microsoft, Intel, Red Hat
El resto del conglomerado
Las otras tres verticales.
Cada una lidera su industria y todas comparten la misma pila. Lo que aprende una, lo hereda el resto.
El siguiente paso
Cuéntanos qué tienes que resolver.
Media hora con el equipo de NamiDB —técnica, sin guion comercial— basta para saber si es la pieza que te falta o si te conviene empezar por otra vertical del conglomerado.
Quito — Ecuador · Soporte 24/7 +593 2 390 9088