flintbay
Flintbay es una estación de control para robots y hardware conectado, que permite vincular video en vivo, teclados, botones y telemetría a ROS 2, MQTT o WebSocket sin necesidad de un frontend separado.
Ficha actualizada 23 sept 2026, 1:55 · upstream 23 sept 2026, 1:51 · release sin release detectada
Qué es flintbay
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Flintbay es una solución self-hosted para controlar robots, roveres y hardware conectado. Permite integrar video en vivo, controles táctiles, botones y datos de telemetría directamente sobre ROS 2, MQTT, REST o WebSocket mediante un único widget. Funciona en entornos como Jetson, Raspberry Pi, laptops o servidores locales. No requiere desarrollo de frontend adicional.
La arquitectura se centra en separar la lógica del control (que debe ser robusta y segura) de la interfaz visual, permitiendo que el usuario interactúe con una aplicación unificada sin necesidad de mantener múltiples proyectos frontend.
- Control de robots y roveres: integración de cámaras, teclados, baterías y controles de movimiento en una sola interfaz web
- Laboratorio de robótica: reutilización de paneles para actuadores, sensores, setpoints y logs sin desarrollar UI nueva
- Entornos educativos: control de robots como TurtleBot o proyectos escolares con interfaces accesibles desde tablets
- Control de dispositivos IoT: aplicación común para iluminación, riego o automatismos domésticos conectados vía REST/MQTT/WebSocket
- Laboratorio de ingeniería: panel de pruebas y desarrollo para prototipar sistemas robóticos sin reinventar la interfaz
- Arquitectura unificada que combina control, media y telemetría en una sola aplicación con un único portador
- Soporte multi-protocolo: integración nativa con ROS 2, MQTT, REST y WebSocket mediante el mismo modelo de widget
- Diseño local-first: no requiere servicios cloud, suscripción ni telemetría externa para funcionar
- Builder visual de control-station: 42 widgets preconfigurados adaptados a diferentes dispositivos (laptop, tablet, móvil)
- Feedback en comandos: soporte para fire-and-forget, ACK y confirmación por estado reportado
- IA asistida (MCP): herramientas integradas para crear fuentes de datos, endpoints y bindings desde clientes de IA
- No es un sistema de seguridad funcional ni de control de acceso físico: no implementa interlocks de hardware, watchdogs o tiempos de inactividad por seguridad
- La interfaz web no está diseñada para ser la única fuente de información del robot; se recomienda mantener una capa de supervisión independiente
- El video en vivo requiere un puerto separado (8189) debido a restricciones de red y NAT, lo que añade complejidad en redes con firewall
- La arquitectura es software-level: no garantiza determinismo temporal ni seguridad de comandos críticos sin validación externa
- Depende de la disponibilidad del contenedor Docker para funcionar; un entorno offline completo no está soportado
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Se recomienda usar docker-compose con el contenedor `ghcr.io/flintbayhq/flintbay:latest` en una red compartida. Se debe configurar el puerto 19580 para la API y el video WebRTC (puerto 8189). El volumen `/var/lib/flintbay` persiste los datos entre reinicios. Para producción, se recomienda usar un contenedor de imagen multi-architectural que soporte tanto x86_64 como aarch64. Se debe configurar CORS explícitamente si el servidor es accesible desde múltiples dominios. El token `FLINTBAY_MEMPROF_TOKEN` es obligatorio para activar el perfil de memoria del sistema.
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.