mission-control
Centro de control auto-hospedado para flotas de agentes IA. Permite crear agentes, despachar tareas y supervisar su ejecución en un entorno seguro. Utiliza FastAPI + Next.js + Docker. Soporta modelos locales (vLLM, Ollama) o Claude Code con suscripción existente.
Ficha actualizada 22 sept 2026, 15:01 · upstream 22 sept 2026, 13:54 · release v0.2.0
Qué es mission-control
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Mission Control es una plataforma auto-hospedada diseñada para gestionar flotas de agentes de IA, resolviendo el caos operativo al ofrecer un control room único con tableros Kanban, terminales en vivo y registro completo. Su arquitectura combina FastAPI para el backend y Next.js para el frontend, todo empaquetado en Docker Compose, facilitando la orquestación de múltiples servicios.
- Gestión de flotas heterogéneas que mezclan modelos locales (vLLM, Ollama) con agentes cloud (Claude Code).
- Automatización de tareas con supervisión humana mediante puertas de revisión y aprobaciones manuales para acciones críticas.
- Desarrollo colaborativo con flujo Git automatizado donde cada tarea genera su propia rama y PRs automáticos.
- Supervisión en tiempo real de terminales de agentes desde el navegador para depuración activa.
- Reducción de costes operativos al utilizar suscripción Anthropic Pro/Max existente sin necesidad de nuevas API keys.
- Soporte nativo para Claude Code con autenticación OAuth, eliminando la necesidad de gestionar API keys adicionales.
- Integración robusta con modelos locales auto-hospedados (vLLM, Ollama, llama.cpp) gestionados vía Docker.
- Sistema de guardrails con watchdogs que detectan tiempos de espera y recuperan contexto tras fallos.
- Flujo Git automatizado que asigna una rama por tarea y fusiona mediante PRs generados automáticamente.
- Instalación simplificada en una línea compatible con Linux, macOS, Windows (WSL2) y entornos como Runtipi o Portainer.
- Requiere conocimientos previos de Docker y gestión de contenedores para el despliegue inicial.
- Dependencia de servicios externos como PostgreSQL y Redis para la persistencia de datos.
- Configuración manual obligatoria de secretos y variables de entorno durante el primer arranque.
- El cambio dinámico de runtime puede requerir reinicio del contenedor si cambia la familia de imagen.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Se recomienda usar Docker Compose para orquestación. Asegurar que PostgreSQL y Redis estén disponibles en la red. Para producción, habilitar TLS y restringir el acceso a localhost por defecto. Actualizar mediante ./install.sh --update. Verificar requisitos de hardware (4 núcleos CPU, 8GB RAM) antes del despliegue.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.