MediaLyze
MediaLyze es una herramienta autoalojada para análisis técnico de bibliotecas multimedia grandes. Utiliza ffprobe para extraer metadados normalizados, ofrece interfaz web con FastAPI+React y aplicación desktop con Electron.
Ficha actualizada 25 sept 2026, 21:04 · upstream 25 sept 2026, 20:57 · release v0.18.0
Qué es MediaLyze
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
MediaLyze es una solución autoalojada diseñada para proporcionar visibilidad técnica sobre grandes colecciones multimedia sin depender de servicios externos. El proyecto se centra exclusivamente en el análisis, no en reproducción, extracción o modificación de archivos, operando en modo solo lectura sobre los datos originales.
La arquitectura combina un backend en Python con FastAPI y SQLAlchemy usando SQLite como base de datos, con frontend en React 19 y Vite. Soporta despliegue único contenedor Docker, aplicaciones desktop para Windows/macOS/Linux mediante Electron, y desarrollo local con scripts proporcionados. La normalización de formatos, streams, subtítulos y puntuación de calidad es central.
El sistema incluye reconocimiento de series, temporadas y contenido bonus, con patrones globales editables para ignorar archivos temporales o de sistema como .DS_Store, @eaDir, .deletedByTMM y *.part. La integración con Jellyfin está documentada, incluyendo manejo de permisos, privacidad de datos de reproducción y compatibilidad.
- Análisis técnico de bibliotecas de video grandes en entornos autoalojados sin depender de servicios cloud
- Visualización histórica de metadados normalizados mediante gráficos interactivos en la interfaz web
- Reconocimiento automático de series, temporadas y contenido bonus con reglas personalizables
- Auditoría de calidad de archivos multimedia mediante puntuaciones normalizadas de ffprobe
- Integración con Jellyfin para sincronización de bibliotecas sin modificar archivos originales
- Análisis técnico basado en ffprobe con metadados normalizados y comparables entre diferentes codecs
- Arquitectura simple: un contenedor Docker, una base de datos SQLite y una interfaz web única
- Soporte nativo para Windows, macOS y Linux mediante aplicaciones desktop empaquetadas
- Modo watch limitado a rutas locales con fallback a escaneos programados para montajes de red
- Telemetry opcional con contratos de carga documentados y reglas de privacidad para conteos gruesos
- Licencia AGPL-3.0 que garantiza código abierto y permisos de modificación y redistribución
- No incluye reproducción, scraping ni modificación de archivos; solo análisis en modo lectura
- Autenticación propia por ahora sin integración OAuth o SSO nativa
- Modo watch limitado a rutas locales; montajes de red requieren escaneos programados
- Telemetry activa por defecto con endpoint externo, requiere desactivación explícita para privacidad total
- Requiere ffprobe instalado en PATH para desarrollo local y aplicaciones desktop
Capturas del proyecto
Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Despliegue recomendado: usar docker-compose.yaml con MEDIA_ROOT montado como read-only. Exponer puerto 8080 o configurar HOST_PORT. Para HTTPS, termine el tráfico en reverse proxy externo. Ajuste PUID/PGID para permisos en carpetas compartidas. Desactive telemetry con MEDIALYZE_TELEMETRY_DISABLED=true si es necesario. Consulte docs/jellyfin.md para integración y docs/patterns.md para reglas de ignorado.
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.