Plugin de Minecraft GrimAC

🔌 Acerca de GrimAC

GrimAC es un plugin anti-cheat de código abierto para Minecraft que implementa un motor predictivo de simulación de movimiento y comprobaciones asíncronas y multihilo para detectar cheats del lado del cliente. El proyecto ejecuta muchas comprobaciones en hilos de red, replica con precisión el movimiento del jugador e incluye compensación de lag para reducir los falsos positivos. Las versiones oficiales ofrecen builds para entornos de servidor de Java Edition.

🎯 Propósito

El propósito principal de GrimAC es detectar y mitigar trampas relacionadas con el movimiento, el timing, el reach y otros exploits del lado del cliente, reproduciendo posibles estados del jugador en el servidor y comparándolos con el comportamiento reportado por el cliente. Está pensado para administradores de servidores que necesitan detección automática y sanciones configurables para mantener la jugabilidad justa.

⚙️ Características

• Simulación predictiva de movimiento 1:1 que cubre caminar, nadar, knockback, telarañas, columnas de burbujas y montar entidades.
• Procesamiento asíncrono del movimiento y comprobaciones multihilo para reducir la carga en el hilo principal.
• Compensación de lag en las interacciones de los jugadores para minimizar los falsos positivos.
• Gestión de exenciones para ciertos escenarios de proxy o puente (por ejemplo, manejo explícito de jugadores Geyser para evitar falsos positivos).
• API de plugin para desarrolladores para integraciones y extensiones.
• Proyecto de código abierto con artefactos de compilación e instrucciones para compilar desde el código fuente.

🧩 Para quién es

• Propietarios y administradores de servidores Java Edition que quieren un anti-cheat de código abierto.
• Servidores survival/SMP y anarchy, públicos o privados, que requieren control de movimiento y combate.
• Desarrolladores y autores de plugins que quieren integrar comprobaciones anti-cheat mediante la API proporcionada.

🏗️ Casos de uso de ejemplo

• Aplicar un PvP justo en un servidor survival detectando alcance extendido y velocidades inusuales.
• Evitar exploits de fly, step o glide en servidores públicos mientras se compensa el lag del jugador.
• Integrar las detecciones de GrimAC en herramientas de moderación usando la API del plugin.

⚙️ Instalación

📥 Configuración

• Descarga el JAR oficial del plugin para tu build del servidor.
• Coloca el JAR en el directorio plugins/ del servidor.
• Asegúrate de que el servidor ejecute Java 17 o superior y reinicia el servidor.
• Revisa la consola/logs del servidor para confirmar que GrimAC se cargó correctamente.

📦 Dependencias

• Si usas Geyser, instala Floodgate en el backend donde se ejecuta GrimAC para que GrimAC pueda acceder a la API de Floodgate.
• Si usas ViaVersion, instala ViaVersion solo en el servidor backend; GrimAC no admite que ViaVersion esté instalado únicamente en el proxy.

🛠 Compilar desde el código fuente

• El repositorio incluye instrucciones de compilación; los pasos oficiales son: git clone https://github.com/GrimAnticheat/Grim.git, cd Grim, ./gradlew build. Los jars compilados aparecen en las carpetas <platform>/build/libs.

🧠 Notas técnicas

• El proyecto distribuye su código fuente y utiliza una licencia de la familia GPL.
• Los requisitos oficiales incluyen Java 17 o superior y un entorno de servidor compatible (por ejemplo: Spigot, Paper, Folia, Fabric).
• El proyecto ofrece artefactos nocturnos y una API para desarrolladores para integraciones con plugins.
• Los mantenedores documentan que algunas builds y plataformas se recomiendan desde sus canales de lanzamiento; consulta la documentación del proyecto para obtener el artefacto correcto para tu entorno.

🤝 Cuándo es útil este plugin

Si necesitas un anti-cheat configurable y de código abierto, centrado en una simulación precisa del movimiento y comprobaciones asíncronas, GrimAC ofrece una API orientada a desarrolladores, builds para varios entornos y manejo explícito de escenarios comunes de proxy/bridge, por lo que resulta adecuado para servidores que requieren detección precisa mientras buscan reducir los falsos positivos.