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GITHUB · ANALIZADO

MusicAutoTagger

Herramienta de organización automática de bibliotecas musicales basada en huellas acústicas (Chromaprint) y secuenciales. Identifica archivos, completa metadatos vía MusicBrainz, descarga letras sincronizadas (LrcLib) y organiza carpetas. Soporta Docker, MySQL y persistencia en archivo CSV.

Ficha actualizada 20 sept 2026, 10:21 · upstream 20 sept 2026, 10:21 · release v1.4.0

Ver códigoProblemas y ayudaRepositorio ↗
00

Qué es MusicAutoTagger

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

MusicAutoTagger es una herramienta de organización automática de bibliotecas musicales diseñada para entornos NAS y servidores. Utiliza tecnología de huellas acústicas (Chromaprint/AcoustID) y secuenciales para identificar archivos, incluso con nombres desordenados. Completa automáticamente metadatos como artista, álbum, año, compositor y letras sincronizadas desde MusicBrainz y LrcLib.

CASOS DE USO
  • Organización automática de descargas de qBittorrent/Transmission al completar la descarga
  • Identificación de archivos con nombres genéricos (track01.mp3) mediante huella acústica
  • Descarga y embebido de arte de portada HD y letras sincronizadas (.lrc)
  • Revisión manual de álbumes ambiguos en cola de revisión antes de archivar
PUNTOS DESTACADOS
  • Optimización con caché por carpeta: evita escanear múltiples archivos del mismo álbum
  • Modo dual de persistencia: archivo CSV (sin configuración) o MySQL para bibliotecas masivas
  • Interfaz web integrada con dashboard en tiempo real, logs y cola de revisión
  • Soporte nativo para Docker con imágenes optimizadas para Synology/QNAP/Unraid
PRECAUCIONES
  • Requiere separar archivos del mismo álbum en carpetas distintas para máxima precisión
  • Dependencia de servicios externos (MusicBrainz, AcoustID) que pueden tener latencia o caídas
  • Configuración inicial de API keys y rutas se realiza vía interfaz web tras el primer inicio
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU4 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA2 GBRAM estimada
DISCO20 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADmediumnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Listo para automatizar

Despliegue recomendado con Docker Compose. Montar carpetas de descargas, biblioteca final y directorios de datos (admin.json, config.properties, partial_files, failed_files). Ajustar PUID/PGID al usuario del NAS. Para bibliotecas grandes, configurar MySQL externo en la interfaz web.

✓Dockerfile
✓Compose
✓One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
No detectados
SERVICIOS
MySQL
BASES DE DATOS
MySQL
PUERTOS
8080
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.