Desde WordPress 7 puedes conectar tu web a un modelo de inteligencia artificial que corre en tu propio ordenador, gratis y sin ninguna clave de API. No necesitas OpenAI, no pagas por token y el contenido de tu web no sale de tu red. En esta guía te explico cómo hacerlo con Ollama y un conector que he desarrollado y publicado en el directorio oficial de WordPress.

Qué necesitas (resumen rápido)

Para tener IA local funcionando en WordPress 7 necesitas tres cosas:

1. WordPress 7 o superior, que incorpora la nueva capa de IA nativa (el AI Client).
2. Ollama (u otro backend compatible con OpenAI) corriendo con al menos un modelo descargado.
3. El conector Jokiruiz Local Model Connector, que enlaza ambos.

Con eso, cualquier función de IA de tu web —resumir un post, generar una meta description, clasificar contenido— se ejecuta en tu máquina sin coste por uso.

Qué cambia en WordPress 7: el AI Client

WordPress 7 introduce el AI Client, una capa nativa del core que estandariza cómo WordPress y sus plugins hablan con modelos de lenguaje. Antes de la versión 7, cada plugin de IA traía su propia integración: su forma de guardar la clave, su cliente HTTP y su manejo de errores. El resultado habitual era acabar con varios plugins de IA distintos, cada uno con su configuración y sin compatibilidad entre ellos.

Con el AI Client hay un único punto de entrada. Un plugin pide «genera este texto» o «resume esto», y WordPress enruta la petición al proveedor que tengas configurado. Al plugin no le importa si detrás hay OpenAI, Anthropic o un modelo local: solo pide, y el core se encarga del resto.

Ese proveedor se gestiona desde una pantalla nueva del panel de administración: Ajustes → Conectores.

Qué es un conector en WordPress 7

Un conector es un plugin pequeño que le dice a WordPress: «aquí tienes un proveedor de IA, y así es como se habla con él». Los hay para los proveedores en la nube habituales, pero para modelos locales las opciones eran limitadas. Por eso desarrollé Jokiruiz Local Model Connector.

El conector expone tu modelo local al AI Client de WordPress. Habla la API compatible con OpenAI (/v1/models y /v1/chat/completions) en lugar de la API nativa de cada backend, de modo que un solo conector sirve para todos:

• Ollama
• LM Studio
• llama.cpp (llama-server)
• vLLM
• Cualquier servidor que exponga un endpoint compatible con OpenAI, local o mediante túnel.

Está publicado en el directorio oficial de WordPress y se instala como cualquier otro plugin. Ver plugin

Cómo instalar y configurar IA local en WordPress 7 paso a paso

Paso 1: Descarga un modelo en Ollama

Con Ollama instalado, descarga un modelo. Para tareas de texto como resúmenes y metadatos, un modelo pequeño va sobrado:

ollama pull mistral-small3.2

Paso 2: Instala el conector

Desde el panel de WordPress, ve a Plugins → Añadir nuevo, busca «Jokiruiz Local Model Connector» y actívalo. También puedes descargarlo desde su página en WordPress.org.

Paso 3: Configura el endpoint

Ve a Ajustes → Conectores, localiza el conector en la lista y pulsa configurar. No te pedirá ninguna clave de API, porque no la necesita. Aquí la configuración depende de dónde vive tu WordPress:

Caso A — WordPress y Ollama en la misma máquina. Pon directamente el endpoint local:

http://localhost:11434

WordPress y Ollama se ven sin más porque están en el mismo sistema. Es el caso de un entorno de desarrollo local o de un servidor donde también corre Ollama.

Caso B — WordPress en un servidor remoto, Ollama en tu ordenador. Este es el caso más habitual: tu web vive en un hosting y el modelo corre en tu equipo, que es donde tienes GPU. Aquí localhost no funciona, porque el servidor no puede ver tu ordenador. Necesitas un túnel que exponga tu Ollama con una URL pública.

Con Cloudflare Tunnel:

cloudflared tunnel --url http://localhost:11434

O con ngrok:

ngrok http 11434

Cualquiera de los dos te da una URL pública que pegas en el campo Host URL del conector.

Aviso de seguridad: un túnel abierto de trycloudflare expone tu Ollama a internet mientras está activo. Para pruebas y demos es cómodo, pero para algo permanente protégelo con un Bearer token (el conector lo soporta) o cierra el túnel al terminar.

Paso 4: Selecciona el modelo y guarda

Refresca la lista de modelos, elige el que descargaste y guarda. El conector detecta los modelos disponibles leyéndolos de tu endpoint en vivo, no de una lista fija.

Casos de uso reales

Una vez conectado, estas son dos tareas prácticas que un modelo local resuelve perfectamente:

Resumen de un post. Desde el editor, pides un resumen de un artículo largo. Por debajo es una llamada al AI Client que WordPress enruta a tu modelo local. La inferencia corre en tu GPU y el resumen aparece en unos segundos, sin que el contenido salga de tu red.

Meta description para SEO. El mismo conector, con un prompt distinto, genera la meta description de un post directamente desde la edición. Es la misma tarea que harías con un plugin SEO de pago, pero ejecutada en local y sin coste por uso.

Otras tareas donde un modelo local rinde bien: clasificar contenido, sugerir etiquetas, generar extractos y proponer titulares.

Preguntas frecuentes

¿Necesito una API key para usar IA local en WordPress 7?

No. En modo local no hace falta ninguna clave. El campo de API key solo se usa si expones tu endpoint a través de un túnel que requiera un Bearer token.

¿El contenido de mi web se envía a la nube?

No. Las peticiones van únicamente al endpoint que tú configuras, que normalmente es un modelo corriendo en tu propia máquina o en tu red. Ningún dato de tu sitio o de tus visitantes se envía a un tercero.

¿Funciona en un hosting compartido?

El plugin sí corre en un hosting compartido, pero el modelo no: Ollama necesita tu propia máquina, idealmente con GPU. Lo habitual en ese caso es tener WordPress en el hosting y el modelo en tu ordenador, conectados por un túnel.

¿Qué backends son compatibles?

Cualquiera que exponga una API compatible con OpenAI: Ollama, LM Studio, llama.cpp y vLLM, entre otros.

¿Es gratis?

Sí. El conector es gratuito y de código abierto, está en el directorio oficial de WordPress, y al usar un modelo local no hay coste por token.

¿Qué ventaja tiene frente a usar la API de OpenAI?

Privacidad (los datos no salen de tu red), coste cero por uso, y sin límites de peticiones ni dependencia de un servicio externo. A cambio, necesitas hardware propio para correr el modelo.

Conclusión

WordPress 7 convierte la IA local en algo realista para cualquier web: el AI Client pone la infraestructura, Ollama pone el modelo, y el conector los une. Para tareas como resumir, generar metadatos o clasificar, un modelo local hace el trabajo sin API key, sin nube y sin coste por token.

Puedes descargar el conector desde el directorio oficial de WordPress y tienes el proceso completo en vídeo en mi canal.