K7
K7 es un servidor multimedia auto-alojado para grupos pequeños, enfocado en contenido local con IA opcional (AudioMuse), federación y clientes multiplataforma basados en .NET/Blazor bajo licencia AGPL-3.0.
Ficha actualizada 21 sept 2026, 10:19 · upstream 21 sept 2026, 10:19 · release v1.12.1
Qué es K7
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
K7 es una solución de servidor multimedia auto-alojada diseñada para círculos familiares y amigos, priorizando la privacidad y el control local sobre el contenido. Construido con .NET 10 y Blazor, soporta Docker y PostgreSQL, permitiendo transcodificación con FFmpeg/HLS y federación entre instancias para compartir metadatos sin duplicar archivos. La plataforma integra IA opcional a través de AudioMuse AI para descubrimiento musical y búsqueda por lenguaje natural, manteniendo la infraestructura bajo el control del usuario.
Ofrece una experiencia unificada en web, Android, iOS, Windows y Mac mediante Blazor WASM o MAUI, con navegación completa por teclado y controles remotos. Incluye autenticación local, 2FA opcional, OIDC y modo invitado controlado por admin. La personalización es extensa, permitiendo layouts personalizados, filtros globales y gestión de metadatos editables con bloqueos de campos.
El despliegue es sencillo vía Docker Compose, aunque los builds para iOS y Mac no son validados oficialmente por el mantenedor. Soporta migración desde Plex o Jellyfin y notificaciones webhooks personalizables. Bajo licencia AGPL-3.0, garantiza que las modificaciones compartidas en red sean abiertas, evitando vendor lock-in.
- Streaming de películas y series en un servidor privado local sin depender de servicios externos.
- Descubrimiento musical avanzado con IA auto-alojada (AudioMuse AI) para radios por estado de ánimo.
- Sincronización de reproducción remota entre dispositivos para ver contenido en grupo.
- Migración de bibliotecas existentes desde Plex, Jellyfin o Spotify a una infraestructura propia.
- Gestión de metadatos y colecciones personalizadas con bloqueo de campos para evitar sobrescrituras automáticas.
- Federación de instancias para compartir catálogos entre amigos sin duplicar archivos físicos.
- Licencia AGPL-3.0 que garantiza código abierto incluso en despliegues web modificados.
- Integración nativa con AudioMuse AI para búsqueda por lenguaje natural y radios musicales.
- Soporte multiplataforma unificado (Web, Android, iOS, Windows, Mac) vía Blazor/.NET.
- Capacidad de federación entre servidores para compartir metadatos sin duplicar archivos.
- Transcodificación robusta con FFmpeg y HLS para compatibilidad universal de clientes.
- Modo invitado controlable por administrador para acceso limitado sin registro completo.
- Los builds para iOS y Mac existen pero no son validados oficialmente por el mantenedor.
- La integración de AudioMuse AI requiere infraestructura propia adicional, no viene incluida en la imagen base.
- El modo invitado tiene funcionalidades limitadas comparado con cuentas completas.
- Dependencia de servicios externos para metadatos (TMDb, MusicBrainz) que pueden requerir API keys o tener límites.
- Requiere configuración manual de variables de entorno como POSTGRES_PASSWORD antes del despliegue.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Desplegar con Docker Compose copiando .env.example a .env y configurando POSTGRES_PASSWORD. El puerto 7080 expone la aplicación y 5432 la base de datos. Se recomiendan al menos 4 núcleos CPU y 8GB RAM para transcodificación fluida. Asegurar acceso SSH para mantenimiento o usar el dashboard integrado. Para migración, utilizar la herramienta K7.Import desde repositorios oficiales.
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.