Call.md: el copiloto de reuniones que no es tan local como parece

Un hilo de José Siles sobre call.md lleva 131.000 visualizaciones y 4.130 guardados en dos días, cifras poco habituales para un repositorio de GitHub. El mensaje encaja con el momento: adiós a tomar notas, adiós a salir de una llamada sin saber qué se acordó, y de propina un agente que te sopla qué decir mientras hablas. Todo open source, MIT, SQLite en tu máquina y una instalación de una línea.

La herramienta existe, hace casi todo lo que promete y es interesante. La letra pequeña, en cambio, cambia bastante la decisión de meterla en una reunión con clientes.

Qué hace Call.md

Call.md es una aplicación de escritorio en Electron publicada por VideoDB en febrero de 2026. Acumula 1.037 estrellas y 123 forks. El planteamiento es más ambicioso que el de un transcriptor: convertir la reunión en un bucle de agente que trabaja antes, durante y después.

Durante la llamada:

• Transcripción en dos canales: tu micrófono por un lado y el audio del sistema por otro, así que la transcripción distingue lo que dices tú de lo que dicen ellos sin necesidad de diarización acústica.
• Live Assist: sugerencias contextuales en pantalla sobre qué decir o qué preguntar.
• Métricas de conversación: ratio de habla, palabras por minuto, número de preguntas hechas y detección de monólogos.
• Avisos de coaching limitados por frecuencia, para que no te bombardee.
• Disparo automático de herramientas MCP: detecta en la conversación que hace falta un dato y llama a tus servidores MCP, con los resultados en un panel lateral.

Al colgar: tres extracciones en paralelo —resumen narrativo, puntos clave atribuidos a cada participante y lista de acciones—, exportación a Markdown con la transcripción completa y webhook automático a n8n, Zapier o tu CRM.

Antes: un asistente de preparación que genera preguntas y una lista de temas a partir de la descripción de la reunión, con sincronización opcional de Google Calendar.

El stack es moderno y ordenado: Electron 34, React 19, TypeScript, tRPC, Drizzle sobre SQLite y el SDK de MCP. Quien quiera leer el código lo tiene fácil.

La letra pequeña

Aquí es donde el hilo viral y el README dejan de coincidir.

El audio sale de tu máquina. El propio README lo dice en la sección de arquitectura: captura los dos canales y los envía a VideoDB para transcripción en tiempo real por WebSocket. Las llamadas al modelo también pasan por la API compatible con OpenAI de VideoDB. Lo que es local es el almacenamiento —la base SQLite, las grabaciones, el historial—, no el procesamiento. La etiqueta local-first del proyecto es honesta en su contexto, pero se ha traducido en redes a un «todo en tu máquina» que no es lo que ocurre.

Gratis hasta cierto punto. Hace falta registrarse con una API key de VideoDB. El plan gratuito son 20 dólares de crédito inicial y después pago por consumo; el plan Pro cuesta 20 dólares al mes. El despliegue híbrido u on-premise, que es justo lo que pediría cualquier empresa preocupada por dónde acaba el audio de sus reuniones, está reservado al plan Enterprise.

La licencia MIT está declarada, pero no está. El badge del README y el campo license del package.json dicen MIT. En el repositorio no hay fichero LICENSE, y GitHub no detecta licencia alguna. Es un descuido más que una trampa, pero para un departamento legal la diferencia entre «pone MIT en un badge» y «hay una licencia en el repo» no es cosmética.

Solo macOS en la práctica. El curl de instalación es de macOS. El README menciona Windows, pero la incidencia #29, abierta el 2 de julio, pregunta dónde está ese instalador y sigue sin respuesta. Linux aparece como «próximamente».

Hay una auditoría de seguridad abierta desde abril. La incidencia #27 recoge una revisión de código con hallazgos concretos: API keys y tokens guardados en texto plano en el JSON de la aplicación y en la tabla de usuarios de SQLite, variables de entorno de los servidores MCP sin cifrar, CORS configurado con origin: '*' en la API local, URLs de webhook sin cifrar ni validar —con el riesgo de SSRF que eso implica—, grabaciones y transcripciones almacenadas sin cifrado, sandbox de Electron desactivado y base de datos legible por cualquier usuario del sistema. Sigue abierta.

Y el repositorio lleva parado desde el 5 de mayo, versión 1.0.4. Tres meses sin commits en un proyecto que maneja credenciales en claro y transcripciones de reuniones es un dato relevante para decidir si entra en tu equipo.

Lo que sí resuelve, y para quién

Con todo eso encima de la mesa, Call.md sigue teniendo un caso de uso claro. El disparo automático de herramientas MCP durante la conversación es la pieza que no tienen los transcriptores convencionales: que el agente detecte que estáis hablando de una cuenta concreta y traiga el dato al panel antes de que lo pidas es exactamente el tipo de asistencia que justifica llamarlo copiloto y no grabadora. Las métricas de conversación en vivo tienen sentido evidente en equipos comerciales y en formación.

Para demos, ventas, entrevistas y reuniones internas sin datos sensibles, es una herramienta razonable con un coste de entrada bajo. Para una reunión con un cliente sujeto a confidencialidad, un comité con datos de salud o cualquier conversación bajo NDA, el análisis cambia: estarías enviando el audio a un tercero cuyo contrato de tratamiento tienes que revisar, guardándolo en una base sin cifrar y con las claves de tus integraciones en texto plano al lado.

El patrón de fondo

Esto no es un problema de Call.md, es el patrón que se repite en toda la ola de herramientas de agentes: el cliente es abierto y auditable, el estado operativo vive en el proveedor. Es el mismo mecanismo que documentábamos al hablar de la portabilidad de las sesiones de agente, donde el harness es tuyo pero el razonamiento vuelve sellado. Abrir el código dejó de garantizar que controlas el dato.

La comprobación práctica es siempre la misma y cuesta cinco minutos: busca en el README dónde dice que envía algo por red, y mira si el proyecto puede arrancar sin API key de nadie. El mismo criterio que aplica a montar tu propio SSO autoalojado o a emular AWS en tu portátil.

Si lo que quieres es transcripción de reuniones que no salga de la máquina, el ecosistema ya tiene respuestas maduras. Meetily acumula 28.800 estrellas transcribiendo con Parakeet o Whisper y resumiendo con Ollama, todo en local, para macOS y Windows. meeting-transcriber y ownscribe, ambos MIT y con actividad reciente, cubren lo mismo con menos ambición. Ninguno te sopla al oído durante la llamada, que es precisamente lo que Call.md aporta y lo que obliga a que haya un modelo escuchando en tiempo real.

Conclusiones

Call.md es un buen ejemplo de cómo se está construyendo el asistente de trabajo real: no un chat aparte al que vas a preguntar, sino un agente que escucha el contexto y actúa dentro de él. Esa dirección es la correcta y el proyecto la ejecuta con criterio técnico.

Lo que conviene no comprar es el resumen de tres líneas que circula por X. «Open source, MIT, local y gratis» describe cuatro cosas, y en este caso una es exacta, dos son parciales y una necesita un fichero que no está en el repositorio. La herramienta merece la prueba; el hilo, una lectura del README antes de instalarla en el portátil del trabajo.

Más información en el repositorio en GitHub y en el hilo original de José Siles.