chatty
Chatty es una solución open-source de soporte al cliente con widget de chat y agente de voz en tiempo real. Incluye RAG sobre documentación propia, servidor MCP para control de agentes y despliegue auto-alojable vía Docker Compose sin bloqueo de proveedor.
Ficha actualizada 22 sept 2026, 14:48 · upstream 22 sept 2026, 14:47 · release sin release detectada
Qué es chatty
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Chatty es una plataforma de inteligencia artificial para soporte al cliente que combina un widget embebible con un agente de voz en tiempo real. La arquitectura se basa en Next.js para el frontend (dashboard y widget) y FastAPI para el backend, conectados a una base de datos Supabase que gestiona autenticación, almacenamiento y búsqueda vectorial para RAG.
El sistema permite la carga de documentos propios (PDF, DOCX, etc.) para contextualizar las respuestas del modelo de lenguaje. Incluye un servidor MCP robusto con 55 herramientas que permite a agentes externos controlar el dashboard, gestionar campañas y editar flujos. El soporte para voz utiliza LiveKit para llamadas estilo teléfono.
El enfoque open-core permite ejecutarlo localmente gratis o usar la versión alojada en Chatty Cloud, manteniendo el mismo código base. Soporta Bring Your Own Key (BYOK) para modelos de LLM como OpenAI o Anthropic, aunque Gemini es el predeterminado.
- Implementar un widget de chat en cualquier sitio web para atención al cliente automatizada con RAG propio.
- Desplegar un agente de voz en tiempo real para llamadas telefónicas que resuelvan dudas usando documentación interna.
- Gestionar soporte omnicanal integrando WhatsApp y Slack además del widget web.
- Automatizar la programación de reuniones (Google Meet, Zoom) y captura de leads desde el dashboard.
- Controlar toda la plataforma mediante un agente externo conectado al servidor MCP con OAuth 2.0.
- Alojar una instancia privada para evitar que los datos de conversación salgan del entorno corporativo.
- Licencia MIT: Código abierto, auditable y extensible sin restricciones comerciales.
- RAG propio: Indexación de documentos locales sin depender de modelos cerrados de terceros.
- Agente de voz incluido: Funcionalidad de llamadas en tiempo real integrada con el mismo conocimiento que el chat.
- Servidor MCP completo: 55 herramientas para automatización y control del dashboard desde agentes externos.
- Despliegue rápido: Configuración inicial mediante Docker Compose en aproximadamente diez minutos.
- BYOK nativo: Posibilidad de usar claves propias de OpenAI, Anthropic o OpenRouter por bot.
- Dependencia de Supabase: Requiere una cuenta (tier gratuito o pago) para base de datos, autenticación y almacenamiento.
- Configuración manual: Necesita aplicar migraciones SQL y configurar variables de entorno antes del primer arranque.
- Complejidad media: No es un script 'copiar y pegar' sin conocimientos básicos de DevOps o Docker.
- Requisitos de recursos: Mínimo 2 núcleos CPU y 2 GB RAM recomendados para el backend según análisis técnico.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Utilizar docker compose up --build es la ruta recomendada. Requiere instalar Python 3.11+ y Node.js 20+. Antes de arrancar, aplicar las migraciones SQL en Supabase usando el script incluido (backend/scripts/apply_migrations.py). Asegurar que SUPABASE_URL y GEMINI_API_KEY estén configurados en .env. El despliegue produce un widget embebible listo para insertar en sitios web tras crear un bot en el dashboard.
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.
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