nousviz-app
Plataforma open-source de inteligencia de datos auto-hospedada que permite explorar, visualizar y alertar sobre cualquier fuente de datos mediante un ecosistema de plugins. Ejecuta nativamente en PostgreSQL sin requerir Docker.
Ficha actualizada 26 sept 2026, 23:29 · upstream 26 sept 2026, 23:26 · release v1.0.4
Qué es nousviz-app
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
NousViz es una plataforma modular para ingestión, exploración y visualización de datos construida alrededor de tres superficies principales: Data Explorer, widgets de plugins y dashboards. El sistema se ejecuta nativamente sobre PostgreSQL como base de datos centralizada para configuraciones, credenciales, dashboards y alertas, eliminando la necesidad de contenedores Docker o instalaciones complejas.
La arquitectura separa claramente las responsabilidades entre el frontend (React + Vite), la API (FastAPI en Python) y los workers para tareas de fondo. Cada plugin define sus propios conjuntos de datos y esquemas, sincronizando datos según un horario definido y exponiendo widgets predefinidos que pueden arrastrarse a los dashboards. Esta modularidad permite escalar funcionalidades sin acoplar dependencias innecesarias al núcleo.
El ecosistema incluye autenticación multiusuario con roles RBAC (viewer/analyst/admin/superadmin), gestión de sesiones, y capacidades avanzadas como alertas por umbrales o eventos específicos, envío de webhooks a Slack/PagerDuty, y exposición de datos vía MCP para agentes de IA. La plataforma soporta compartir vistas públicas protegidas con contraseña y ofrece un marketplace integrado para descubrir e instalar plugins adicionales.
- Exploración nativa de tablas y filas desde múltiples fuentes de datos sin necesidad de contenedores Docker
- Construcción de dashboards personalizados combinando widgets de plugins y vistas guardadas del explorador de datos
- Configuración de alertas automáticas por umbrales o eventos específicos con entrega vía email o webhooks
- Integración con agentes de IA mediante exposición de datos a través del protocolo MCP (Model Context Protocol)
- Gestión multiusuario con roles RBAC y compartición segura de dashboards mediante enlaces protegidos con contraseña
- Ejecución nativa en PostgreSQL sin requerir Docker ni contenedores para la instalación inicial
- Arquitectura modular donde cada plugin declara y gestiona sus propias dependencias de almacenamiento
- Ecosistema de plugins con marketplace integrado para ingestión de datos desde múltiples fuentes
- Integración nativa con agentes de IA a través del protocolo MCP para consultas en tiempo real
- Sistema de alertas flexible con soporte para umbrales, eventos y entrega multi-canal (email/webhook)
- Interfaz de usuario moderna construida con React + Vite + Tailwind sin dependencias pesadas
- Dependencia estricta de Python 3.10-3.12 sin soporte actual para versiones superiores como Python 3.13
- Requisito mínimo de 2 GB RAM recomendado para evitar problemas de OOM en el frontend en producción
- Configuración manual obligatoria de SMTP para funcionalidades críticas como recuperación de contraseñas o envío de alertas por correo
- Necesidad de instalar manualmente PostgreSQL, Node.js y nginx mediante scripts del sistema operativo
- El directorio enterprise/ es un submodule externo con licencia separada no incluida en el repositorio público
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Para despliegue en producción, utilice ./scripts/setup.sh --server que instala automáticamente PostgreSQL, Node 20, Python 3.10-3.12 y nginx. En servidores con menos de 2 GB RAM, construya el frontend localmente y sincronice mediante scripts/deploy-local.sh para evitar OOM-kills. Configure HTTPS usando ./scripts/ssl-setup.sh antes del primer acceso público. Asegure que el usuario superadmin se cree durante la wizard inicial y configure SMTP para habilitar recuperación de contraseñas y alertas por email.
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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