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GITHUB · ANALIZADO

murphys-bench

Sistema de gestión de servicios IT autogestionado para MSPs pequeños. Combina gestión de clientes recurrentes con tickets de reparación, integrando facturación vía Invoice Ninja. Basado en Django/Python con SQLite.

Ficha actualizada 27 sept 2026, 0:29 · upstream 27 sept 2026, 0:15 · release sin release detectada

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00

Qué es murphys-bench

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

Murphy's Bench es una aplicación web autogestionada diseñada específicamente para pequeñas empresas de servicios de TI (MSP) que gestionan tanto clientes bajo contrato como trabajos de reparación ad-hoc. El sistema centraliza el flujo operativo entre la recepción de una solicitud y la facturación final, eliminando la dependencia de hojas de cálculo dispersas.

La arquitectura se basa en Django 5.2 LTS con Python 3.12, utilizando SQLite como base de datos y HTMX para interactividad sin necesidad de un frontend complejo. El sistema incluye gestión de activos, contratos recurrentes, tickets, órdenes de trabajo con seguimiento de tiempo y repuestos, y una pasarela de registro (Register) para ventas en efectivo o tarjetas.

La integración con Invoice Ninja actúa como backend exclusivo de facturación y pagos, manteniendo a Murphy's Bench ligero y centrado en la operativa. Incluye controles de seguridad como MFA, logs de auditoría, políticas CSP y cifrado de credenciales. El despliegue requiere un servidor propio con proxy inverso TLS (Nginx/Caddy/Cloudflare) y no ofrece soporte SaaS ni cuenta alojada.

CASOS DE USO
  • Gestión completa de clientes bajo contrato con facturación recurrente mensual/anual
  • Creación y seguimiento de tickets desde email o llamada telefónica hasta orden de trabajo
  • Registro de ventas en mostrador (Register) para reparaciones walk-in sin inventario complejo
  • Generación de informes de facturación, volumen de tickets y conversión de prospectos a clientes
  • Almacenamiento seguro de credenciales cifradas por dispositivo u organización
PUNTOS DESTACADOS
  • Arquitectura simple con Django + SQLite sin dependencias de contenedores o CDNs externos
  • Integración nativa con Invoice Ninja para facturación y pagos, manteniendo el control de datos
  • Scripts incluidos para backup/restauración de base de datos y archivos a S3/SMB
  • Modo oscuro integrado y políticas de seguridad CSP configurables por defecto
  • Licencia AGPLv3 que garantiza código abierto y modificable para despliegues propios
PRECAUCIONES
  • No incluye Docker ni Dockerfile; requiere instalación manual en Ubuntu 24.04/26.04 LTS
  • La base de datos SQLite no escala a cargas de trabajo multiusuario empresariales
  • Sin gestión de inventario de repuestos (stock, compras o reposición automática)
  • No es un sistema POS completo ni procesador de pagos directo
  • Actualizaciones mayores requieren intervención manual y cambios en .env
VISUAL

Capturas del proyecto

Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.

DashboardTicket detailWork order detailClientsClient detailRegisterReports & analyticsSettings
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.

Despliegue manual

Requiere servidor Ubuntu LTS con proxy inverso TLS (Nginx/Caddy/Cloudflare). Instalar vía scripts/install.sh. Configurar backup a S3/SMB antes de producción. Mantener FIELD_ENCRYPTION_KEY fuera del repositorio. No apto para entornos sin capacidad de mantenimiento manual.

—Dockerfile
—Compose
—One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Next.jsDjangoPython
SERVICIOS
S3/MinIO
BASES DE DATOS
No detectadas
PUERTOS
No detectados
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.