minimdm
miniMDM es una aplicación open source ligera para Gestión de Datos Maestros (MDM) construida con FastAPI y PostgreSQL. Permite definir esquemas mediante YAML, gestionar ciclos de vida de registros y garantizar gobernanza con roles JWT y auditoría completa, ideal para despliegues autoalojados sin com
Ficha actualizada 27 sept 2026, 12:37 · upstream 27 sept 2026, 12:22 · release v0.8.0
Qué es minimdm
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
miniMDM es una solución open source ligera para la Gestión de Datos Maestros (MDM) desarrollada con FastAPI y PostgreSQL. Ofrece una interfaz web responsiva y una REST API robusta, permitiendo definir objetos de datos mediante archivos de configuración en YAML o JSON sin necesidad de escribir código personalizado. La aplicación soporta despliegue nativo con Docker Compose o instalación local utilizando Python 3.11+ y el gestor de paquetes uv.
El sistema implementa un control estricto del ciclo de vida de los registros, transitando desde estados como borrador hasta activos o retirados. Incluye reglas de validación configurables que marcan errores sin bloquear la operación por defecto, fomentando la corrección continua. Además, ofrece auditoría completa de cambios (quién, cuándo y por qué), control de versiones histórico y gestión de jerarquías entre objetos relacionados.
En cuanto a seguridad y gobernanza, miniMDM utiliza autenticación JWT con cuatro roles predefinidos (Viewer, Editor, Publisher, Admin) y control de acceso basado en esquemas. Permite la recepción de datos entrantes vía webhooks desde sistemas externos como ERPs o CRMs, mapeando campos automáticamente. La gestión de usuarios y claves API se realiza a través de una interfaz administrativa dedicada.
- Gestión centralizada de catálogos de productos con aprobación de cambios por editores y publicadores.
- Registro y control de activos de TI (hardware y software) con estados de vida útil definidos.
- Integración bidireccional con sistemas ERP externos mediante webhooks para sincronización de datos maestros.
- Mantenimiento de directorios de clientes o proveedores con validación de calidad de datos en tiempo real.
- Gestión de jerarquías organizativas o parent-child entre entidades relacionadas en la base de datos.
- Configuración basada en YAML para esquemas y reglas de negocio sin necesidad de modificar código fuente.
- Control de ciclo de vida robusto con estados draft, active y retired gestionados automáticamente.
- Validación flexible que permite guardar registros imperfectos marcándolos para revisión posterior.
- Recepción de datos entrantes vía webhooks POST con mapeo de campos configurable por origen.
- Auditoría completa de cambios con registro de usuario, timestamp y motivo de la modificación.
- Interfaz web responsiva compatible con móviles y documentación OpenAPI auto-generada.
- La validación de datos no bloquea automáticamente las operaciones de guardado, requiriendo confirmación manual para evitar rechazo silencioso de datos imperfectos.
- El análisis técnico sugiere un consumo recomendado de 2 núcleos CPU y 2 GB RAM, lo que podría limitar la escalabilidad en cargas masivas sin ajuste de recursos.
- Requiere Python 3.11+ o el uso obligatorio de contenedores Docker para evitar dependencias locales complejas.
- La gestión de permisos se basa en roles globales y esquemas, sin mención explícita de control granular a nivel de fila (row-level security) nativo avanzado.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Recomendado usar Docker Compose para despliegue rápido sin instalar Python o PostgreSQL localmente. Configurar variables de entorno .env con la cadena de conexión segura de la base de datos y habilitar TLS mediante un reverse proxy como Nginx en producción. Realizar copias de seguridad periódicas de la base de datos PostgreSQL siguiendo los procedimientos documentados en backup-restore.md. Asegurar que el puerto 8000 esté expuesto correctamente y revisar las directrices de seguridad en deployment.md antes de exponer al público.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
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