Ipek

Ipek - Ferramenta de automação de workflows local com IA que cria processos na sua máquina, sem taxas por tarefa e sem necessidade de código

Lançado em 3 de set. de 2026

Ipek é uma ferramenta No-Code de automação de workflows local para usuários sem conhecimento técnico que querem automatizar processos repetitivos sem depender de plataformas em nuvem. O usuário descreve a automação que quer em linguagem simples, e a ferramenta cria workflows completamente funcionais que rodam diretamente na sua máquina local. Ela suporta conexões de API, extração de dados de PDF e planilhas, limpeza de arquivos de exportação, trabalha com arquivos locais do disco do seu desktop, não tem cobrança por tarefa e não exige a criação de uma conta de usuário obrigatória.

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Funcionalidades Principais

Ipek cria workflows automatizados que rodam completamente na sua máquina desktop local, então seus arquivos e dados de origem nunca saem do seu sistema local durante a execução. O usuário descreve o processo desejado em linguagem natural simples, incluindo requisitos como combinar múltiplas APIs, extrair dados de PDFs ou planilhas e limpar arquivos de exportação desorganizados, e a ferramenta gera o workflow completo na sua tela visual de edição.

Todos os workflows gerados rodam em paralelo no seu próprio hardware, sem taxas por tarefa, sem limites de execução e sem custos adicionais para rodar o processo quantas vezes você precisar. O agente de IA que constrói o workflow escreve todo o código de base automaticamente, e você pode visualizar e revisar todo o código-fonte gerado, que é de sua propriedade total. Não existe nenhum servidor de nuvem intermediário operado pela Ipek, então nenhuma plataforma consegue acessar os seus dados privados.

Público-Alvo

Ipek é projetado para operadores de processo sem conhecimento técnico, líderes de equipe e usuários individuais que precisam otimizar tarefas manuais repetidas, mas não querem escrever código de automação completo nem manter uma infraestrutura de servidor Self-hosted. Ele é instalado como um aplicativo de desktop padrão, sem necessidade de configuração do Docker, ajuste de servidor ou ligação manual de passos para o usuário final.

Diferenças Principais Em Relação A Outras Ferramentas De Automação

Comparado com plataformas de low-code em nuvem como Zapier e Make, o Ipek roda os workflows de forma totalmente local ao invés de processar seus dados em servidores de nuvem de terceiros, e consegue acessar diretamente arquivos e pastas do seu disco local, além de serviços externos comuns. Todo o processamento de IA usa a sua própria chave de API do Claude, sem acréscimo de taxas pela plataforma, e você pode conectar o seu próprio agente de IA personalizado através do protocolo MCP ao invés de usar as funcionalidades de IA nativas. Agendamento de workflows e suporte a gatilhos automáticos para novos e-mails e webhooks não estão disponíveis no lançamento, essas funcionalidades estão em desenvolvimento e há uma lista de espera pública para acesso antecipado.

Comparado com ferramentas Self-hosted focadas em desenvolvedores, como n8n, Windmill e Pipedream, o Ipek não exige que o usuário tenha experiência com DevOps nem configure manualmente cada passo do workflow. A IA integrada cuida de todo o processo de planejamento, construção, depuração e ligação de cada passo do workflow com base na sua descrição em linguagem natural.

Requisitos De Uso

Você não precisa escrever nenhum código para operar o Ipek. A IA cuida de todo o trabalho de geração de código, e você pode revisar todo o código gerado antes de rodar qualquer versão do workflow. O construtor de workflows com IA integrado usa a sua própria chave de API do Anthropic Claude, e todas as requisições de API são enviadas diretamente do seu computador para os servidores da Anthropic, sem nenhum servidor intermediário da Ipek acessando a sua chave ou os seus dados. Não há contas de plataforma nem registro de usuário exigido para usar a ferramenta depois da instalação. Você pode conectar qualquer agente de IA local compatível com MCP ao Ipek para usar o local LLM mesmo antes do suporte nativo a modelos locais ser adicionado às funcionalidades integradas.

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