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GITHUB · ANALIZADO

livecontext-ce

LiveContext es una plataforma de automatización IA autocontenido y open source, self-hostable. Permite crear flujos de trabajo, agentes AI con acceso escópico y presupuestos, aplicaciones pequeñas y tablas de datos en un solo canvas.

Ficha actualizada 22 sept 2026, 20:21 · upstream 22 sept 2026, 20:06 · release v0.3.0

Ver códigoProblemas y ayudaRepositorio ↗Sitio oficial
00

Qué es livecontext-ce

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

LiveContext es una plataforma de automatización IA autocontenido y open source, self-hostable. Permite crear flujos de trabajo (workflow), agentes de IA con acceso escópico y presupuestos controlados, aplicaciones pequeñas que la equipo utiliza directamente, y tablas de datos integradas en un solo canvas. La arquitectura elimina el código manual: se describe el flujo en chat y LiveContext lo construye automáticamente. Cada agente tiene su propio modelo, herramientas, archivos, presupuesto de tokens y auditoría completa. No hay caja negra, todo es auditable.

CASOS DE USO
  • Automatización de tareas repetitivas con agentes AI que ejecutan acciones específicas
  • Creación de aplicaciones web pequeñas sin necesidad de desarrolladores
  • Gestión de flujos de trabajo empresariales con auditoría completa
  • Integración de datos entre sistemas mediante tablas y consultas en tiempo real
  • Automatización de procesos de negocio como ventas, marketing o soporte
PUNTOS DESTACADOS
  • Autonomía: un solo mensaje genera una automatización completa sin código
  • Escopabilidad: cada agente tiene acceso limitado a datos y herramientas específicas
  • Auditoría total: se registra cada llamada de API, token usado y decisión tomada
  • Sin dependencias externas: todo corre en el mismo contenedor con base de datos propia
  • Multi-tenant: soporta múltiples instancias compartiendo infraestructura
PRECAUCIONES
  • Requiere Docker Engine 24+ o Docker Desktop con Linux containers para ARM64
  • No incluye backend propio: depende de imágenes pre-bueltas en GHCR
  • La API pública no está protegida por autenticación en este repositorio
  • El modelo de precios se basa en tokens generados, lo que puede escalar costos
  • Soporte técnico limitado a comunidad y documentación oficial
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU2 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA2 GBRAM estimada
DISCO30 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADmediumnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Listo para automatizar

Instalación con Docker Compose: clone el repo, crear .env.ce.example, configurar DB_PASSWORD y credenciales MinIO. Ejecutar `docker compose up -d`. Para producción, usar HTTPS con proxy para frontend (3000) y API (8080). No usar `down` sin `-v` para no perder datos. Actualizar con `git pull --ff-only` y `docker compose pull`. Las imágenes son immutable: `ghcr.io/livecontext-ai/livecontext-ce:vX.Y.Z`.

✓Dockerfile
✓Compose
✓One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Next.jsNode.jsPython
SERVICIOS
PostgreSQLRedisS3/MinIO
BASES DE DATOS
PostgreSQLRedis
PUERTOS
300080938080543263791025808680858094192
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.