projektor
Projektor es un gestor de proyectos autoalojado en Cloudflare Workers que combina tracker de issues estilo Jira con wiki y soporte nativo para agentes AI vía MCP.
Ficha actualizada 26 sept 2026, 10:17 · upstream 26 sept 2026, 10:10 · release v0.6.14
Qué es projektor
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Projektor es una herramienta de gestión de proyectos autoalojada que ejecuta un tracker de issues estilo Jira y una wiki integrada directamente en Cloudflare Workers. A diferencia de las soluciones tradicionales, no requiere servidores ni contenedores, utilizando Hono para la lógica del servidor, D1 (SQLite) para persistencia y R2 para archivos adjuntos. La arquitectura se basa en una única capa de servicio que expone tanto interfaces REST como un servidor MCP robusto, permitiendo a los agentes de IA interactuar con el sistema sin intermediarios reducidos.
El sistema está diseñado para orquestar flotas de agentes AI mediante un modelo de coordinación único basado en "leases" de issues y "claims" de archivos. Esto evita que múltiples agentes editen el mismo código simultáneamente, registrando conflictos como datos valiosos en lugar de errores simples. La gestión de sesiones utiliza OAuth 2.1 con soporte para RFC 9728 y PKCE, asegurando que cada token esté vinculado a un workspace específico mediante parámetros de recurso, lo que mejora la seguridad y el aislamiento entre diferentes entornos de trabajo.
La interfaz web incluye backlog, tableros Kanban, planificación de sprints y una wiki con búsqueda completa y control de revisiones. La plataforma se despliega mediante un repositorio de configuración sin necesidad de compilación, integrándose directamente en tu cuenta de Cloudflare. Incluye herramientas operativas como tokens API escopados, enlaces compartidos y soporte PWA, manteniendo la simplicidad del despliegue serverless mientras ofrece capacidades avanzadas de coordinación para flotas de agentes autónomos.
- Gestión de tickets para agentes AI que filan automáticamente issues y actualizan wikis sin intervención manual
- Coordinación de múltiples agentes desarrollando en el mismo repositorio con control de conflictos vía claims de archivos
- Sistema de wiki corporativo autoalojado con búsqueda full-text e historial de revisiones integrado al flujo de trabajo
- Dashboard de métricas de flujo y heatmaps de contenido para identificar cuellos de botella en la asignación de tareas
- Arquitectura serverless nativa en Cloudflare (Workers, D1, KV, R2) elimina la gestión de servidores y contenedores
- Modelo de coordinación único que convierte los conflictos entre agentes en datos analizables mediante heatmaps
- Protocolo OAuth 2.1 con aislamiento por workspace (RFC 9728) previene fugas de credenciales entre entornos
- Interfaz MCP nativa expone la lógica de negocio completa a los agentes, no una API reducida para robots
- Dependencia exclusiva de servicios Cloudflare (Workers, D1, KV, R2), lo que limita el despliegue en otras infraestructuras
- Requiere configuración de Cloudflare Access para autenticación segura antes del acceso al Worker
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.
Instalar desde el repositorio de ejemplo (projektor-deploy-example) que provisiona D1, KV y R2 automáticamente. Configurar Cloudflare Access en frente del Worker para autenticación segura. Generar tokens MCP en la sección Settings → Tokens para conectar agentes AI. El despliegue es "config-only" sin necesidad de checkout de código ni pasos de compilación adicionales.
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.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.