flashcards-open-source-app
Aplicación open source potenciada por IA para tarjetas de memoria en iOS, Android y web. Utiliza repetición espaciada FSRS y ofrece integración con agentes AI vía MCP.
Ficha actualizada 22 sept 2026, 17:17 · upstream 22 sept 2026, 17:16 · release v1.28.0
Qué es flashcards-open-source-app
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Nibomo (anteriormente Flashcards Open Source App) es una aplicación de código abierto diseñada para el estudio diario riguroso en plataformas iOS, Android y web. El proyecto integra inteligencia artificial para mejorar materiales de estudio y utiliza un algoritmo de repetición espaciada basado en FSRS para optimizar la retención de información técnica, vocabulario y conceptos de exámenes.
La arquitectura se basa en Next.js y Node.js, conectándose a una base de datos PostgreSQL. Además del cliente nativo, el proyecto expone un servidor MCP (Model Context Protocol) y una API de agentes que permiten flujos de trabajo automatizados en terminal. La autenticación soporta OAuth 2.1 con PKCE para clientes interactivos y tokens Bearer para clientes headless.
El ecosistema incluye documentación detallada para despliegues backend, CI/CD nativo para iOS y Android, y configuraciones específicas para el servidor MCP alojado. El proyecto opera bajo licencia MIT, permitiendo su uso y modificación libre.
- Preparación intensiva para exámenes académicos o certificaciones profesionales mediante repetición espaciada.
- Aprendizaje de vocabulario técnico y memorización de hechos en entornos educativos o corporativos.
- Integración con flujos de trabajo de agentes AI a través del servidor MCP para consultas contextuales sobre tarjetas.
- Uso como herramienta de revisión diaria en dispositivos móviles (iOS/Android) sin necesidad de instalación compleja.
- Desarrollo de clientes personalizados que consuman la API de agentes o el protocolo MCP.
- Algoritmo de repetición espaciada basado en FSRS para optimizar la curva de aprendizaje.
- Servidor MCP disponible con herramientas específicas como list_workspaces y sql_query.
- Disponibilidad nativa en iOS, Android y web simultáneamente.
- API de agentes dedicada para integración con flujos de trabajo externos.
- Licencia MIT que facilita la implementación en entornos privados o comerciales.
- Soporte para autenticación OAuth 2.1 + PKCE y tokens Bearer.
- No incluye contenedores Docker ni archivos Compose, requiriendo despliegue manual de dependencias.
- El servidor MCP alojado no es invocable directamente por ChatGPT Voice debido a limitaciones externas del cliente.
- Requiere configuración manual de variables de entorno y puertos específicos (3000, 5432).
- La autenticación headless utiliza tokens Bearer con prefijo fca_, que deben gestionarse externamente.
- El despliegue en producción requiere seguir procedimientos manuales detallados en la documentación.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Despliegue manual de Next.js y Node.js. Base de datos PostgreSQL en puerto 5432, aplicación en 3000/3001. Configurar PUBLIC_SITE_BASE_URL según docs. No usar Docker por defecto. Seguir backend-web-deployment.md para variables de entorno.
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.