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GITHUB · ANALIZADO

GarageStack

GarageStack es un panel de monitorización vehicular open source para coches MG modernos (SAIC). Conecta con la API iSmart para mostrar telemetría en tiempo real, estadísticas y comandos remotos en una web auto-alojada.

Ficha actualizada 24 sept 2026, 7:03 · upstream 24 sept 2026, 6:45 · release v0.7.0

Ver códigoProblemas y ayudaRepositorio ↗
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Qué es GarageStack

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

GarageStack es una aplicación web auto-alojada que funciona como un panel de control avanzado para vehículos MG modernos fabricados por SAIC Motor (como MG4, MG5, ZS EV). Se conecta a la API oficial iSmart para visualizar telemetría en tiempo real, incluyendo niveles de batería, consumo energético y estado del vehículo.

El proyecto soporta variantes HEV, PHEV y BEV, adaptando automáticamente las tarjetas del dashboard según el tipo de vehículo. Incluye historial de viajes con mapas interactivos, estadísticas de energía y comandos remotos para climatización o localización. También integra Home Assistant vía MQTT y ofrece un widget para gethomepage.dev.

La aplicación es auto-alojable mediante Docker (todo en uno o Docker Compose) sin necesidad de suscripciones ni cuentas en la nube, salvo las credenciales del usuario MG iSmart. Soporta autenticación con proveedores externos como Authentik o Authelia, y funciona como PWA en móviles y escritorio.

CASOS DE USO
  • Monitorizar telemetría en tiempo real (baterías, puertas, clima) desde un dashboard web
  • Visualizar historial de viajes con mapas interactivos y heatmaps de rutas frecuentes
  • Gestionar comandos remotos como climatización previa o activación de luces y bocina
  • Integrarse con Home Assistant para mostrar el coche en la interfaz doméstica
  • Obtener estadísticas de consumo energético y eficiencia por tipo de vehículo
  • Usar un widget web para mostrar datos clave en dashboards personalizados (gethomepage.dev)
PUNTOS DESTACADOS
  • Soporte nativo para vehículos MG modernos (SAIC) con adaptación automática por tipo (HEV/PHEV/BEV)
  • Integración directa con Home Assistant mediante MQTT discovery sin integración adicional
  • Dashboard auto-alojable con Docker (todo en uno o Compose) y soporte PWA
  • Estadísticas avanzadas de energía, consumo y eficiencia con visualización gráfica
  • Autenticación flexible con proveedores externos (Authentik, Authelia, Keycloak)
  • Caché de estaciones de carga y combustible para mapas rápidos sin latencia
PRECAUCIONES
  • Solo compatible con coches MG modernos bajo SAIC Motor; no funciona con modelos clásicos británicos
  • La API iSmart permite una sesión activa por cuenta; usarla en otro lugar invalida la conexión
  • Requiere credenciales de cuenta propietaria (SAIC_USER/SAIC_PASSWORD) para autenticación básica
  • Las tarjetas del dashboard se adaptan automáticamente, pero algunas funciones dependen del tipo de vehículo
  • Necesita Docker 20.10+ o Podman con compatibilidad Compose para instalación
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU2 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA2 GBRAM estimada
DISCO20 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADmediumnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Listo para automatizar

Requiere Docker 20.10+ y acceso a internet para conectar con la API SAIC iSmart. Para despliegue rápido, usa el contenedor todo en uno con docker run o Docker Compose con archivo .env. Asegura credenciales seguras (POSTGRES_PASSWORD, MQTT_BROKER_PASSWORD) y configura CORS si es necesario. Compatible con Unraid vía XML de Community Apps.

✓Dockerfile
✓Compose
✓One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Node.jsPython
SERVICIOS
PostgreSQL
BASES DE DATOS
PostgreSQL
PUERTOS
543218838080500080
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.