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GITHUB · ANALIZADO

la-musica

la-musica es una aplicación autocontenido que gestiona, optimiza, audita y reproduce la biblioteca de música del usuario desde el navegador, escritorio o móvil.

Ficha actualizada 22 sept 2026, 19:50 · upstream 22 sept 2026, 19:47 · release v3.17.0

Ver códigoProblemas y ayudaRepositorio ↗
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Qué es la-musica

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

La música (antes Music Library Optimizer) es un backend FastAPI en Python junto con una interfaz gráfica React sobre el motor mlo. La aplicación reproduce música y videos musicales (con sincronización de letras), mantiene listas personalizadas y favoritas, descarga portadas de artistas, busca biografías, construye cadenas de letras multi-fuentes, cachea reproducción offline, exporta a dispositivo y controla un cliente Soulseek auto-importable que verifica lo descargado. Todo el estado del aplicación (configuración, playlists, favoritos, beets library, Soulseek config, métricas de loudness, caches y toolchain instalada) reside en una carpeta oculta .mlo dentro del directorio de música.

CASOS DE USO
  • Optimizar la biblioteca de música existente con optimización automática
  • Auditar y calificar cada canción para mejorar calidad y rendimiento
  • Crear listas personalizadas (favoritas, playlists) con gestión continua
  • Descargar videos musicales sincronizados con letras en tiempo real
  • Construir cadenas de letras multi-fuentes desde múltiples fuentes externas
  • Cacheear reproducción offline sin necesidad de conexión a internet
PUNTOS DESTACADOS
  • Soporta Docker como único método de instalación, eliminando la necesidad de toolchain Python/Node en el host
  • Crea un cliente Soulseek auto-importable que verifica lo descargado antes de permitir su uso
  • Permite sincronización de letras con karaoke sincronizado a través del video
  • Incluye herramientas externas instaladas (ffmpeg, flac, AudioAuditor, Logchecker) dentro de la biblioteca
  • Soporta descarga automática de videos desde YouTube mediante cookies propias
  • Permite exportación de música a cualquier dispositivo externo
PRECAUCIONES
  • La instalación en Docker requiere que el directorio de música sea accesible por el usuario UID 1000 o más bajo, lo cual puede ser un problema en entornos con permisos restrictivos
  • El cliente Soulseek auto-importable no tiene acceso directo a las listas favoritas del usuario, solo al contenido descargado
  • La sincronización de letras requiere que el video tenga subtítulos disponibles y esté disponible para descarga
  • No se soporta la reproducción en vivo (streaming) directamente desde la aplicación
  • El cliente Soulseek no tiene acceso a listas favoritas ni playlists creadas por el usuario
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU4 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA2 GBRAM estimada
DISCO10 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADmediumnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Listo para automatizar

Recomendación principal: usar Docker Compose con la imagen oficial `ghcr.io/dillydalli3r/la-musica:latest`. Se debe editar manualmente la línea que vincula el directorio de música (`MLO_MUSIC_FOLDER=/music`). Para producción, se recomienda desplegar en un servidor Linux (Ubuntu 20.04+ o Debian) con Docker Desktop configurado para usar la imagen oficial. Se recomienda configurar `auth_mode: required` y `server_host: 0.0.0.0` para que el cliente externo pueda conectarse. Para desarrollo local, se puede ejecutar desde el directorio web con `npm run dev`. El archivo de configuración principal reside en `<music>/data/config.json` y debe guardarse periódicamente.

✓Dockerfile
✓Compose
✓One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Next.jsReactNode.jsFastAPIRustPHPPython
SERVICIOS
No detectados
BASES DE DATOS
No detectadas
PUERTOS
8000517350000
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.