Django-CRM
CRM open source multi-inquilino construido con Django REST Framework, SvelteKit y Flutter. Soporta despliegue propio con PostgreSQL Row-Level Security para aislamiento de datos entre organizaciones.
Ficha actualizada 9 nov 2026, 23:24 · upstream 31 oct 2026, 8:26 · release v1.44.0
Qué es Django-CRM
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
BottleCRM es un sistema de gestión de relaciones con clientes (CRM) de código abierto diseñado para startups y empresas que requieren control total sobre sus datos. La arquitectura combina Django REST Framework como backend, SvelteKit para la aplicación web y Flutter para aplicaciones móviles nativas en iOS y Android. El sistema implementa seguridad a nivel de fila en PostgreSQL para garantizar el aislamiento multi-inquilino sin necesidad de instancias separadas por organización.
- Gestión integral del ciclo de vida del cliente: leads, cuentas, contactos, oportunidades, tickets de soporte y facturación
- Despliegue multi-inquilino para plataformas SaaS o autohospedado con aislamiento de datos en base de datos
- Integración con agentes de IA mediante API REST completa con tokens de acceso personal por usuario
- Centro de ayuda completo con SLA, aprobaciones, escaladas y base de conocimientos integrada
- Licencia MIT sin costes: despliegue propio ilimitado sin restricciones comerciales ni límites de usuarios
- Aislamiento multi-inquilino implementado en PostgreSQL Row-Level Security a nivel de base de datos
- Aplicación móvil nativa Flutter para iOS y Android con sincronización completa con el backend Django
- API REST documentada con OpenAPI Schema para integración con agentes de IA y sistemas externos
- Requiere conocimientos técnicos para autohospedaje: configuración manual de PostgreSQL, Redis y variables de entorno
- Dependencia de PostgreSQL con RLS configurado correctamente para garantizar el aislamiento multi-inquilino
- No incluye funcionalidades avanzadas de IA embebidas por defecto: requiere integración externa con modelos de lenguaje
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Pendiente de la cola editorial R11-R6 con investigación verificable.
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.