Cómo se almacenan los datos
TMA1 guarda traces y logs de conversación en tu disco local, en ~/.tma1/data/. No se sube nada a servicios remotos y podés inspeccionar o borrar los datos cuando quieras.
TMA1
Sabé qué hace tu agente y cuánto te cuesta
Tokens, costo, latencia — cada llamada LLM, registrada localmente. Hacé clic en un pico para ver qué conversación está quemando plata.
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ONBOARDING DEL AGENTE
Read https://tma1.ai/SKILL.md and follow the instructions to install and configure TMA1 for your AI agent
Instalación manual
terminal
# macOS / Linux
$ curl -fsSL https://tma1.ai/install.sh | bash
# Windows (PowerShell)
> irm https://tma1.ai/install.ps1 | iex
localhost:14318
Mirá qué pasó
Un agente corrió 20 minutos. ¿Qué hizo? Abrí el dashboard, hacé clic en un trace, leé la conversación completa.
Detectá las llamadas caras
Esa sesión de $40 del martes pasado — ¿fue un context window enorme o un loop de reintentos? Ahora lo sabés.
Nada sale de tu máquina
Tu agente ve tu código, tus variables de entorno, tus claves. Esos datos se quedan en ~/.tma1/, nunca se suben a ninguna parte.
Funcionalidades
Observabilidad sin complicaciones
Siete vistas para Claude Code, Codex, Copilot CLI, OpenClaw, OTel GenAI, Sessions y Prompts. El dashboard elige la correcta según tus datos. Sin Grafana, sin nube, sin YAML.
Desglose de costos
¿Qué modelo cuesta más? ¿Qué conversación quemó tu presupuesto? Tokens y costo estimado por modelo, más burn rate y ratios de cache hit.
localhost:14318
Detección de anomalías
Un agente en un loop de reintentos puede quemar cientos de dólares. Cada vista de agente tiene una pestaña Anomalies. Hacé clic en cualquiera para saltar a esa sesión y ver qué salió mal.
localhost:14318
Sessions
Tu agente corrió 25 minutos. ¿Qué pasó? Abrí el overlay de sesión: a la izquierda la actividad de archivos, contexto y API calls. A la derecha, el timeline completo. O mirá el canvas en vivo mientras tu agente trabaja.
localhost:14318
Análisis de herramientas
Cuando tu agente se siente lento, ¿es el modelo o las herramientas? p50 y p95 de latencia por herramienta, conteos de llamadas, tasas de éxito y líneas de tendencia.
localhost:14318
Monitoreo de seguridad
Tu agente puede ejecutar comandos shell, hacer fetches a URLs externas y recibir prompts inyectados. TMA1 marca todo. Para OpenClaw también rastrea errores de webhook y sesiones atascadas.
localhost:14318
Búsqueda de texto completo
Escribí una palabra clave en la pestaña de búsqueda de Sessions y aparecen las conversaciones, herramientas y resultados que coinciden. Hacé clic en un resultado para abrir la sesión en ese evento exacto.
localhost:14318
Cómo funciona
Configuración
Pegá la instrucción de onboarding en tu agente y se encarga del resto. O hacelo vos:
[1]
Instalar
Un comando. Todo se descarga en ~/.tma1/. Sin Docker, sin paquetes del sistema.
[2]
Configurar tu agente
Apuntá el endpoint OTel a http://localhost:14318/v1/otlp. Funciona con Claude Code, Codex, OpenClaw o cualquier SDK OTel. GitHub Copilot CLI no necesita configuración — TMA1 detecta sus logs de sesión automáticamente.
[3]
Abrir el dashboard
Abrí localhost:14318 en el navegador. Los traces aparecen segundos después de la siguiente llamada LLM.
Seguridad
Seguridad y privacidad
Tu agente lee tu código, tus API keys, tu infraestructura. Mandar eso a un servicio de observabilidad en la nube anula el propósito. Todo se queda local.
Sin llamadas de red
Tras el primer inicio (que descarga el motor de base de datos integrado una sola vez), TMA1 no hace más llamadas de red. Sin analíticas, sin reportes de error, sin chequeos de actualización.
Completamente open source
TMA1 usa licencia Apache-2.0. Leé el código, auditá el build y corrélo sin conexión.
Un solo binario
tma1-server corre como un único proceso local y administra su motor de almacenamiento integrado. Sin Docker, sin paquetes del sistema, sin dependencias runtime.
Tus datos, tu disco
Borrá ~/.tma1/ y todo desaparece. Sin estado huérfano en la nube, sin cuentas remotas que cerrar.
FAQ
Preguntas frecuentes
¿Qué agentes soporta?
Cualquier agente que emita datos OpenTelemetry, más algunos vía auto-descubrimiento de JSONL. Claude Code envía métricas y logs. Codex envía logs y métricas, y los archivos JSONL de sesión se analizan automáticamente para la reproducción de conversaciones. GitHub Copilot CLI no requiere configuración: sus logs de sesión en ~/.copilot/session-state/ se detectan automáticamente. OpenClaw envía traces y métricas, y los archivos JSONL de sesión se analizan automáticamente. Cualquier SDK OTel con convenciones semánticas GenAI funciona de entrada. El dashboard detecta automáticamente la fuente de datos y muestra la vista correspondiente.
¿Se pueden consultar los datos con SQL?
Sí. Ejecutá mysql -h 127.0.0.1 -P 14002 para conectarte al endpoint SQL local, o abrí localhost:14000/dashboard/ para la interfaz de consultas. Traces en opentelemetry_traces, logs en opentelemetry_logs, datos de sesión en tma1_hook_events y tma1_messages, y las métricas OTel crean tablas automáticamente.
¿Cuánto disco ocupa?
Depende de la actividad del agente y del largo de las conversaciones. En un uso típico, unos cientos de MB por mes.
Inicio rápido
Probálo ahora
Pegá esto en tu agente. Lee el archivo de skill y se encarga del resto.
ONBOARDING DEL AGENTE
Read https://tma1.ai/SKILL.md and follow the instructions to install and configure TMA1 for your AI agent
O instalá manualmente
terminal
# Install TMA1 (macOS / Linux)
$ curl -fsSL https://tma1.ai/install.sh | bash
# Install TMA1 (Windows PowerShell)
> irm https://tma1.ai/install.ps1 | iex
# Start TMA1
$ tma1-server
# Configure your agent (example: OpenClaw)
$ openclaw config set diagnostics.otel.endpoint http://localhost:14318/v1/otlp
# Or any OTel SDK
$ export OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=http://localhost:14318/v1/otlp
# Open dashboard
$ open http://localhost:14318