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GITHUB · ANALIZADO

feedferret

Lector RSS auto-alojado moderno con API REST + MCP para IA, PWA, extracción de texto automático, integraciones RSSHub/changedetection.io y soporte multiusuario con autenticación flexible (OAuth, OIDC, TOTP).

Ficha actualizada 24 sept 2026, 6:34 · upstream 24 sept 2026, 6:09 · release v1.1

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Qué es feedferret

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

FeedFerret es un lector RSS self-hosted desarrollado con Next.js 16, React 19 y TypeScript, que ofrece una experiencia de lectura moderna tanto en navegador como como PWA instalable. Incluye características avanzadas como extracción automática de texto completo (Defuddle + Readability), construcción de feeds desde páginas web sin RSS, y integraciones opcionales con RSSHub y changedetection.io para fuentes alternativas.

El sistema cuenta con una API-first completa que expone todas las funcionalidades a través de un endpoint REST v1 y un MCP endpoint con 39 herramientas, permitiendo control total vía API o agentes IA (Claude, n8n, LangChain). Soporta autenticación flexible mediante cuentas locales, magic link, OAuth (Google/GitHub), Authelia OIDC y TOTP 2FA. Las notificaciones se envían vía push del navegador, email digestivo, Telegram, Gotify o ntfy.

La arquitectura soporta tres configuraciones de despliegue Docker Compose: minimal (SQLite), default (PostgreSQL + render sidecar) y ultimate (con RSSHub y changedetection.io). Es compatible con Coolify para despliegues gestionados. La licencia AGPL-3.0 garantiza que cualquier versión modificada o auto-alojada mantenga la apertura del código.

CASOS DE USO
  • Lectura de feeds RSS en navegador móvil o escritorio como PWA instalable
  • Construcción automática de feeds desde páginas web sin RSS mediante validación de selectores
  • Integración con agentes IA vía MCP endpoint para automatización de tareas de lectura
  • Sincronización bidireccional con clientes nativos como Reeder, NetNewsWire o FeedMe vía Google Reader API
  • Notificaciones multiplataforma (Telegram, email, push) para artículos nuevos o alertas por palabras clave
PUNTOS DESTACADOS
  • API-first completa: todas las funciones de la UI son controlables vía REST API v1 y MCP endpoint
  • Soporte nativo PWA con instalación en móviles y gestos de swipe configurables
  • Extracción de texto completo automática por feed con renderizado limpio Markdown/HTML
  • Integraciones opcionales con RSSHub (YouTube, Reddit, GitHub) y changedetection.io sin lock-in
  • Licencia AGPL-3.0 que garantiza código abierto incluso en servicios auto-alojados
PRECAUCIONES
  • La configuración inicial requiere variables de entorno específicas (AUTH_SECRET, AUTH_URL, POSTGRES_PASSWORD)
  • La versión ultimate depende de servicios externos (RSSHub, changedetection.io) que pueden ser puntos únicos de fallo
  • La extracción de texto completo depende de claves API opcionales (BYOK) o servicios externos configurables
  • Requiere 4 núcleos CPU y 8GB RAM para la configuración default/ultimate según análisis técnico
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU4 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA8 GBRAM estimada
DISCO20 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADmediumnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Listo para automatizar

Usar docker-compose.yaml para PostgreSQL+render sidecar o minimal para SQLite sin dependencias externas. Configurar AUTH_SECRET, AUTH_URL y POSTGRES_PASSWORD en .env antes de iniciar. Para producción, añadir reverse proxy (Nginx/Caddy/Traefik) según docs/reverse-proxy.md y habilitar 2FA/OTP si se usa Auth.js v5.

✓Dockerfile
✓Compose
✓One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Next.jsReactNode.js
SERVICIOS
PostgreSQL
BASES DE DATOS
PostgreSQL
PUERTOS
300080805432
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.