nyro
Nyro es un gateway de IA self-hosted que traduce protocolos entre herramientas de desarrollo (Claude Code, Codex CLI) y proveedores de modelos (OpenAI, Anthropic, Gemini). Funciona como capa intermedia para permitir a múltiples clientes conectarse a cualquier backend sin reconfiguración.
Ficha actualizada 28 sept 2026, 9:16 · upstream 28 sept 2026, 9:08 · release v1.8.3
Qué es nyro
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Nyro actúa como un gateway local que se sitúa entre las herramientas de IA y los proveedores de modelos. Traduce formatos de protocolo en tiempo real, permitiendo que herramientas como Claude Code (protocolo Anthropic), Codex CLI (OpenAI Responses API) y Gemini CLI (Gemini) roten a través de cualquier backend elegido sin cambiar una sola línea de código.
El software se distribuye como una aplicación de escritorio para macOS, Windows y Linux, así como como un binario de servidor independiente para despliegues headless. Incluye un plano de datos experimental en Rust que soporta conversión de formato cross-protocolo, límites de tasa por modelo y recuperación automática ante fallos.
La gestión se realiza a través de una interfaz web o API administrativa, permitiendo configurar proveedores, rutas, claves API y monitorear el uso. Soporta almacenamiento local (SQLite) o externo (PostgreSQL, MySQL), con opciones para despliegues distribuidos detrás de un balanceador de carga.
- Unificar múltiples herramientas de codificación AI (Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI) en un único backend de modelo sin reconfiguración del cliente.
- Cambiar el proveedor de modelos o el backend subyacente desde la interfaz de gestión sin tocar las configuraciones de las herramientas conectadas.
- Desplegar una solución local para mantener las claves API y los datos sensibles fuera de la nube, evitando relays externos.
- Gestionar múltiples proveedores y modelos desde una única interfaz, con detección automática de capacidades como ventanas de contexto y llamadas a herramientas.
- Traducción de protocolos en tiempo real entre OpenAI, Anthropic y Gemini, incluyendo soporte para streaming SSE y llamadas a herramientas.
- Detección automática de capacidades del modelo (ventana de contexto, modalidades, costes) mediante fuentes de datos internas o endpoints HTTP.
- Integración one-click con herramientas CLI como Claude Code y Codex CLI, generando configuraciones correctas automáticamente.
- Mecanismo de failover automático basado en salud: un objetivo se marca como no saludable tras 3 fallos consecutivos con recuperación tras 30s.
- Soporte para almacenamiento persistente externo (PostgreSQL, MySQL) o local (SQLite), con opciones para despliegues distribuidos.
- El repositorio principal no incluye Dockerfile ni docker-compose nativo; se debe usar la imagen del repositorio separado nyroway/docker-nyro.
- Los despliegues distribuidos requieren configuración manual de tokens administrativos compartidos y sesiones pegajosas en el balanceador de carga.
- El modo standalone ignora los flags --mode y depende exclusivamente de un archivo YAML de configuración, sin interfaz web ni API administrativa.
- La detección automática de capacidades de modelos puede depender de fuentes externas (ai://models.dev) que podrían no estar disponibles offline.
Capturas del proyecto
Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Para despliegues locales iniciales, use el binario del servidor con almacenamiento SQLite por defecto. Configure un token administrativo seguro antes de exponer la API a redes externas. Para producción distribuida, utilice PostgreSQL o MySQL compartido entre réplicas y configure sesiones pegajosas en el balanceador para el puerto 19531. Use el modo proxy (--mode proxy) para separar el plano de datos del de control.
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.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.