macrotrackr
MacroTrackr es una herramienta de rastreo macro que permite registrar comidas, definir objetivos nutricionales y seguir tendencias de peso sin ser vinculado a un solo proveedor.
Ficha actualizada 23 sept 2026, 14:36 · upstream 23 sept 2026, 14:32 · release v3.1.0
Qué es macrotrackr
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
MacroTrackr es una herramienta de rastreo macro que permite registrar comidas, definir objetivos nutricionales y seguir tendencias de peso. Funciona tanto como aplicación gestionada como con infraestructura propia. El modo autocontenido utiliza SQLite para autenticación local y no requiere claves de publicación de Clerk ni servicios externos. Se puede ejecutar en un servidor propio o mediante contenedores Docker.
- Registrar comidas diarias sin complicaciones
- Definir objetivos nutricionales personalizados
- Seguir tendencias de peso con historial
- Importar datos de aplicaciones de nutrición populares
- Monitoreo nutricional en entornos domésticos o profesionales
- Modo autocontenido que no requiere claves de publicación ni servicios externos
- Soporte para múltiples plataformas: Unraid, CasaOS, Umbrel y Cosmos Cloud
- Base de datos SQLite con autenticación local sin necesidad de Clerk
- Comunidad activa con templates de despliegue listos para usar
- Modo self-hosted desactivado por defecto en el modo gestionado
- No incluye funcionalidades de facturación ni gestión de usuarios
- El backend no está expuesto al tráfico externo por defecto
- La autenticación local requiere configuración manual del usuario
- Dependencia de Docker para el modo self-hosted
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Para desplegar en un servidor propio, se recomienda usar Docker Compose con la configuración `APP_MODE=self-hosted` y `AUTH_MODE=local`. Se debe configurar una base de datos SQLite en el directorio `data/`. Para producción, se sugiere migrar a un backend más robusto como Node.js o Python. El frontend está optimizado para desarrollo local con Vite y Bun.
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.