flowcraft
FlowCraft es un constructor visual de flujos de trabajo de IA que permite enlazar LLMs, APIs y pasos humanos en una sola base de datos SQLite. Es una alternativa local-first a Dify o n8n, ejecutándose con un solo comando Docker.
Ficha actualizada 23 sept 2026, 12:35 · upstream 23 sept 2026, 12:32 · release v0.1.0
Qué es flowcraft
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
FlowCraft se posiciona como una herramienta de automatización visual que resuelve los cuellos de botella de las plataformas SaaS tradicionales. A diferencia de Zapier, que limita a 100 pasos y $340/mo, o Make, que falla con archivos PDF complejos, FlowCraft permite construir flujos de trabajo de estado con memoria en un único archivo SQLite. Su arquitectura local-first elimina la dependencia de APIs externas y claves API para el motor de LLM, permitiendo ejecutar flujos completos sin conexión a internet ni configuración de credenciales.
- Automatización de tareas repetitivas que requieren lógica condicional y aprobación humana
- Integración con herramientas de IA local como Ollama o llama.cpp para procesamiento de texto
- Procesamiento de documentos PDF complejos donde las APIs tradicionales fallan
- Flujos de trabajo de estado que necesitan persistencia entre ejecuciones sin necesidad de base de datos externa
- Automatización de procesos empresariales que requieren control de acceso y aprobación humana
- Funciona con un único archivo SQLite, eliminando la necesidad de PostgreSQL, ClickHouse o Redis como backend
- Proporciona una interfaz visual mediante React Flow para diseñar flujos complejos sin escribir código
- Soporta manejo de excepciones y aprobación humana en cada paso del flujo
- Operación completamente offline con datos almacenados localmente en la base de datos SQLite
- Compatible con Python 3.8+ y TypeScript 5, ofreciendo una arquitectura moderna y escalable
- No requiere claves API para el nodo LLM por defecto (simulado), lo que puede limitar la flexibilidad en entornos de producción
- La integración con PDFs complejos no está documentada explícitamente como una funcionalidad nativa
- El diseño es orientado a Python y TypeScript, limitando su uso en lenguajes como JavaScript puro o Node.js sin compilación
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Instala el backend con `pip install flowcraft` y ejecuta `uvicorn flowcraft.main:app --reload`. El frontend se despliega con `npm run dev`. Para producción, usa Docker Compose para ejecutar ambos servicios en contenedores separados. Se recomienda mantener Python 3.8+ y SQLite como base de datos principal. Opcionalmente, puedes instalar Ollama localmente para usar el nodo LLM sin conexión a internet.
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.