mixarr
Mixarr es una herramienta auto-alojada para Lidarr que automatiza el descubrimiento musical conectando con Spotify, TIDAL, Last.fm y otros servicios. Incluye IA para recomendaciones, gestión de suscripciones y herramientas de salud de biblioteca. Se despliega vía Docker Compose.
Ficha actualizada 18 sept 2026, 20:53 · upstream 5 sept 2026, 8:59 · release v2.3.5
Qué es mixarr
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Mixarr actúa como complemento de descubrimiento musical auto-alojado para Lidarr, integrando múltiples fuentes como Spotify, TIDAL, Last.fm, Deezer y MusicBrainz. Su función principal es descubrir automáticamente nuevos artistas y añadirlos a la biblioteca de música del usuario mediante una interfaz web moderna construida con Next.js y Node.js. La arquitectura utiliza MySQL o MariaDB para persistencia de datos y Redis para colas de tareas, garantizando un rendimiento eficiente en entornos de auto-alojamiento.
La plataforma ofrece capacidades avanzadas como una cola de revisión para aprobar descubrimientos antes de integrarlos en Lidarr, evitando cambios no deseados. Además, cuenta con herramientas de "Library Health" para analizar y reparar la biblioteca existente, corrigiendo metadatos faltantes con un solo clic. La integración con inteligencia artificial permite generar recomendaciones personalizadas utilizando modelos locales como Ollama o proveedores externos como OpenAI y Anthropic.
El despliegue es flexible mediante imágenes Docker optimizadas: una versión completa que incluye todo el stack en un contenedor, y una versión slim para producción o Kubernetes. Soporta múltiples tipos de suscripciones (56 configuraciones) programables, lo que reduce la carga manual del usuario al automatizar la búsqueda de contenido nuevo, lanzamientos recientes y listas de reproducción específicas.
- Automatizar el descubrimiento de nuevos artistas en Lidarr desde Spotify o TIDAL.
- Generar recomendaciones de música personalizadas usando IA local (Ollama) o cloud.
- Gestionar la salud de la biblioteca de Lidarr reparando metadatos faltantes.
- Descubrir contenido basado en tags de MusicBrainz o Discogs automáticamente.
- Integrar listas de reproducción y artistas seguidos de Deezer o Last.fm.
- Soporte nativo para 56 tipos de suscripciones en 12 servicios musicales distintos.
- Sistema de cola de revisión para aprobar descubrimientos antes de añadirlos a Lidarr.
- Capacidad de ejecutar modelos de IA locales (Ollama) sin necesidad de API keys externas.
- Imágenes Docker optimizadas: versión completa y slim para Kubernetes o infraestructura existente.
- Herramientas de reparación de biblioteca con un solo clic para metadatos faltantes.
- Soporte para múltiples bases de datos (MySQL/MariaDB) y caché Redis persistente.
- Requiere configuración manual de variables de entorno como SESSION_SECRET y BASE_URL.
- Dependencia de servicios externos (Spotify, TIDAL) que pueden tener límites de API.
- Complejidad alta en despliegue inicial comparado con herramientas sin servidor.
- Necesita al menos 4 núcleos CPU y 8GB RAM para un rendimiento óptimo según análisis técnico.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Utiliza Docker Compose recomendado. Imagen ghcr.io/aquantumofdonuts/mixarr:latest o :slim. Puertos 3443 (HTTPS) y 3010 (HTTP). Configura SESSION_SECRET y BASE_URL obligatoriamente. Para IA, usa Ollama local en puerto 11434 o proveedores externos. Requiere volumen /data para persistencia de DB y Redis.
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.
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