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GITHUB · ANALIZADO

CinePlete

CinePlete es una herramienta de auditoría para bibliotecas multimedia (Plex, Jellyfin, Emby) que identifica películas faltantes en franquicias, directores y actores mediante un dashboard web rápido.

Ficha actualizada 22 sept 2026, 5:01 · upstream 22 sept 2026, 5:01 · release v4.7.8

Ver códigoProblemas y ayudaRepositorio ↗
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Qué es CinePlete

Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.

CinePlete permite auditar colecciones de cine conectando a servidores Plex, Jellyfin o Emby. Utiliza la API nativa XML de Plex para escaneos ultrarrápidos (~2s para 1000 títulos) y APIs HTTP para los otros servidores. Incluye integración con Radarr, gestión de wishlist, diagnóstico de metadatos TMDB y soporte para importar listas de Letterboxd. La interfaz web muestra gráficos de completitud y permite ignorar elementos específicos.

El software soporta múltiples bibliotecas simultáneas, permitiendo escanear servidores mixtos (ej: Plex principal + Jellyfin 4K) en paralelo. Incluye un sistema de logs rotativo para diagnóstico y una migración automática desde la configuración plana v2 a la estructura multi-librería v3.

La herramienta está construida con FastAPI y Python, ofreciendo una interfaz web basada en Next.js. Requiere persistencia de datos para guardar configuraciones de ignorado (overrides.json) y logs, asegurando que el estado se mantenga tras reiniciar el contenedor.

CASOS DE USO
  • Auditoría de franquicias sagas para detectar títulos faltantes en la colección
  • Gestión de wishlist personal basada en recomendaciones de la propia biblioteca
  • Diagnóstico de metadatos rotos o sin GUID TMDB en los medios
  • Importación y fusión de listas públicas de Letterboxd (watchlists, RSS)
  • Integración con Radarr para automatizar la búsqueda de películas faltantes
  • Comparativa de completitud entre múltiples servidores multimedia simultáneamente
PUNTOS DESTACADOS
  • Escaneo concurrente de múltiples bibliotecas usando ThreadPoolExecutor
  • Dashboard visual con gráficos Chart.js y paneles de estadísticas globales
  • Soporte nativo para FlareSolverr para bypassear protecciones Cloudflare en RSS
  • Migración automática de configuración v2 a v3 sin intervención manual
  • Persistencia de datos en overrides.json para ignorados y wishlist
  • Optimización progresiva: bibliotecas no modificadas saltan análisis (2s vs 10s)
PRECAUCIONES
  • Dependencia de credenciales API externas (TMDB, servidores multimedia)
  • Escaneo limitado por tasa de la API del servidor multimedia (Jellyfin/Emby)
  • Requiere acceso a listas públicas en Letterboxd (no soporta cuentas privadas)
  • Solo un escaneo activo simultáneo; solicitudes concurrentes son rechazadas
  • Necesita 2GB RAM mínimo para operación estable con FastAPI
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU2 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA2 GBRAM estimada
DISCO10 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADmediumnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Listo para automatizar

Desplegar con Docker o Compose. Persistir carpeta data para overrides.json y logs. Configurar variables de entorno para credenciales de Plex/Jellyfin/Emby (URL, token/API key). Asegurar 2GB RAM mínimo y 10GB disco. Para Letterboxd protegido por Cloudflare, añadir contenedor FlareSolverr en la red.

✓Dockerfile
✓Compose
✓One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Next.jsFastAPIPython
SERVICIOS
No detectados
BASES DE DATOS
No detectadas
PUERTOS
8787
05

Puede sustituir a

Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.

06

Experiencia real de la comunidad

Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.

Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.