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GITHUB · ANALIZADO

maister

Self-hosted ejecución y gobernanza para la entrega repetible de software impulsado por IA sobre código privado.

Ficha actualizada 22 sept 2026, 20:53 · upstream 22 sept 2026, 20:37 · release sin release detectada

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Qué es maister

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

MAIster es un entorno autocontenido que permite ejecutar y governar agentes de codificación de manera reproducible. Ofrece flujos de entrega versionados, workspaces aislados, capacidades restringidas, decisiones humanas, puertas de validación de evidencia, control de costos y promoción a solicitudes de pull request o ramas locales.

El modelo de 60 segundos describe el flujo: tarea → flujo versionado → trabajo en árbol aislado → agente de codificación ACP → intervención humana + puertas de validación → revisión → PR o merge local.

Se enfoca a un propietario técnico o equipo pequeño con múltiples repositorios privados y agentes de codificación propios. Incluye control plano, ejecución reproducible mediante paquetes de Flow, gobernanza en el límite del protocolo ACP, y registro auditable.

CASOS DE USO
  • Entregar software impulsado por IA a equipos técnicos sin necesidad de configurar infraestructura desde cero
  • Gobernar flujos de desarrollo con agentes de codificación mediante procesos versionados y validaciones de evidencia
  • Reducir errores humanos en la entrega de código mediante puertas de validación antes del merge al rama principal
  • Controlar costos operativos al ejecutar agentes de codificación sobre repositorios privados
  • Facilitar onboarding de nuevos desarrolladores con un entorno autocontenido y documentación clara
  • Implementar gobernanza técnica en equipos que utilizan múltiples agentes de codificación
PUNTOS DESTACADOS
  • Soporta múltiples agentes de codificación (Claude Code, Codex, Gemini CLI, OpenCode, MiMo) mediante un protocolo ACP estándar y neutral
  • Ofrece un control plano con interfaz web que centraliza la gestión de proyectos, workspaces y tareas sin necesidad de terminales
  • Implementa un modelo de 60 segundos para el ciclo de entrega: desde la tarea hasta el merge local o PR
  • Permite ejecutar agentes en worktrees aislados con capacidades restringidas por protocolo ACP
  • Incluye un registro auditable de ejecuciones y un sistema de evaluación basado en evidencia antes del despliegue
  • Soporta múltiples lenguajes (Java, React, PostgreSQL) mediante paquetes de Flow predefinidos
PRECAUCIONES
  • No incluye autenticación centralizada como OIDC o SSO; requiere configuración manual por equipo
  • La gobernanza se centra en agentes individuales y no ofrece un sistema de gestión de proyectos completo
  • El control de costos es limitado a la ejecución del agente, sin métricas detalladas sobre recursos consumidos
  • No incluye herramientas de despliegue automático (CI/CD) ni automatización de pruebas
  • La documentación está en inglés y el español no está disponible como idioma oficial
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

Instalar MAIster requiere Node.js 24, pnpm, Git, Docker Compose y un agente de codificación autenticado. Se ejecutan dos procesos separados: supervisor (7777) y web (3000), comunicándose vía HTTP y SSE. PostgreSQL se ejecuta en contenedor; el resto corre localmente. Para producción, se recomienda clonar desde GitHub Actions, configurar un entorno de staging con datos reales, realizar pruebas de carga y migraciones completas antes del despliegue.

✓Dockerfile
✓Compose
✓One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Next.jsReactNode.jsPython
SERVICIOS
PostgreSQLS3/MinIO
BASES DE DATOS
PostgreSQL
PUERTOS
300077775432
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.