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GITHUB · ANALIZADO

MediaReducer

MediaReducer es una aplicación web Dockerizada para limpieza automática de bibliotecas multimedia en Plex y Jellyfin. Analiza historial de visualización y calificaciones IMDb para eliminar contenidos menos valorados cuando el almacenamiento alcanza umbrales configurables.

Ficha actualizada 28 sept 2026, 13:16 · upstream 28 sept 2026, 12:57 · release sin release detectada

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Qué es MediaReducer

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

MediaReducer automatiza la gestión de espacio en bibliotecas multimedia grandes, especialmente útil en entornos NAS donde los archivos multimedia son secundarios frente a backups, fotos y documentos. La herramienta lee datos de Plex con Tautulli o Jellyfin, asigna puntuaciones a cada película y temporada basándose en historial de visualización personal y calificaciones IMDb externas, eliminando primero los contenidos menos valorados cuando se cruzan umbrales de almacenamiento.

El sistema utiliza fingerprinting (nombre carpeta + nombre archivo + tamaño en disco) para identificar archivos correctamente independientemente de las rutas de montaje del servidor. Incluye modo de simulación para validar planes antes de ejecutar eliminaciones reales, integraciones opcionales con Radarr y Sonarr para mantener consistencia de metadatos, y configuración granular de umbrales de espacio con retrasos personalizables en ejecuciones automáticas.

CASOS DE USO
  • Mantenimiento automático de bibliotecas multimedia en NAS donde el almacenamiento es limitado
  • Optimización de espacio liberando contenido menos valorado basado en preferencias reales de visualización
  • Integración con Radarr/Sonarr para evitar re-descargas tras eliminación de películas/series
  • Simulación segura de planes de limpieza antes de ejecutar eliminaciones definitivas
PUNTOS DESTACADOS
  • Algoritmo de puntuación híbrido combinando historial de visualización personal con calificaciones IMDb externas
  • Matching robusto por fingerprinting que tolera diferencias en rutas de montaje entre servidor y contenedor
  • Modo de simulación para validar planes de limpieza antes de ejecutar eliminaciones reales
  • Soporte nativo para múltiples formatos multimedia (.mkv, .mp4, .mov, etc.) y colecciones protegidas
PRECAUCIONES
  • Software experimental con advertencia explícita sobre eliminación irreversible sin papelera
  • Requiere acceso a IMDb desde internet para obtener calificaciones externas
  • No incluye autenticación web nativa; requiere proxy inverso con autenticación externa
  • Dependencia obligatoria de Tautulli para funcionamiento en modo Plex
VISUAL

Capturas del proyecto

Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.

The dashboard after a Simulate: storage and cleanup-target cards, and the run stepper with its dry-run resultThe Configuration tab: Scheduler Mode expanded, with the other sections collapsed below itThe Filtering & Scoring tab: cleanup scope, the single-movie score explorer, and the full library scored in deletion order
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU2 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA2 GBRAM estimada
DISCO10 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADmediumnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Listo para automatizar

Ejecutar exclusivamente en LAN local, nunca exponer interfaz web a internet sin protección adicional. Montar volumen /library como escribible y configurar PUID/PGID adecuados según sistema de archivos del host. Usar MEDIAREDUCER_TRUSTED_HOSTS si se utiliza proxy inverso para evitar problemas de DNS rebinding. Verificar que el contenedor tenga acceso a internet para descargar dataset de IMDb.

✓Dockerfile
✓Compose
✓One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Next.jsReactPython
SERVICIOS
No detectados
BASES DE DATOS
No detectadas
PUERTOS
7474
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.