Receiptory
Receiptory es una aplicación auto-alojada para gestión de recibos, facturas y documentos financieros. Utiliza LLMs para extracción inteligente de datos, clasificación automática y organización. Soporta ingestión vía web, email (Gmail), Telegram, escáner móvil y carpeta vigilada.
Ficha actualizada 23 sept 2026, 20:44 · upstream 23 sept 2026, 20:37 · release v1.2.0
Qué es Receiptory
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Receiptory es una aplicación web auto-alojada diseñada para autónomos y profesionales que necesitan gestionar sus gastos de forma eficiente. La plataforma ingesta documentos desde múltiples canales: subida web con deduplicación SHA-256, bot de Telegram, polling de Gmail IMAP, escáner móvil con corrección de perspectiva y carpeta vigilada en red.
El procesamiento se realiza mediante un motor impulsado por LLMs (vía litellm) que extrae campos estructurados, detecta proveedores, calcula impuestos y clasifica los documentos automáticamente. Incluye una cola de revisión humana para casos con baja confianza. La gestión ofrece navegador de documentos con búsqueda full-text en SQLite FTS5, visualización de imágenes renderizadas y exportación a ZIP/CSV/Excel.
La infraestructura está optimizada para NAS domésticos o servidores Docker, con soporte para backup automático a Google Drive/OneDrive vía OAuth (o rclone), políticas de retención configurables y tema oscuro. La seguridad incluye autenticación básica, deduplicación por hash y exclusión deliberada de credenciales en backups no encriptados.
- Gestión de gastos para autónomos y pymes con clasificación automática de categorías.
- Digitalización de recibos físicos mediante escáner móvil con corrección de perspectiva.
- Ingestión masiva de facturas electrónicas desde bandeja de entrada de Gmail.
- Auditoría financiera con búsqueda full-text y filtros por fecha/proveedor.
- Backup seguro de documentos financieros a la nube con verificación de integridad.
- Extracción de datos estructurados impulsada por LLMs con soporte multi-proveedor (Gemini, OpenAI, Anthropic).
- Soporte nativo para múltiples canales de ingestión: Web, Email, Telegram, Escáner móvil y carpeta vigilada.
- Base de datos SQLite FTS5 con búsqueda full-text rápida y paginación eficiente.
- Backup automático verificado a Google Drive/OneDrive que excluye cachés y credenciales sensibles.
- Deduplicación por hash SHA-256 para evitar almacenamiento duplicado de documentos idénticos.
- Dependencia crítica de API keys de LLMs (coste recurrente o límites de uso del proveedor).
- Requiere configuración manual de variables de entorno (.env) antes del despliegue inicial.
- Base de datos SQLite puede tener limitaciones de escalabilidad en entornos de alta concurrencia.
- Backups no encriptados: las credenciales deben reingresarse al restaurar la copia.
- Acceso a cámara móvil requiere HTTPS o flags específicos del navegador en LAN.
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.
Requiere Docker Compose, 2 núcleos CPU, 2GB RAM y 10GB disco. Port 8484. Configurar .env con RECEIPTORY_LLM_API_KEY y credenciales de autenticación antes de iniciar. Montar volumen 'data/' para persistencia (DB, archivos, logs). Backup a la nube se configura vía OAuth o rclone en .env. Verificar conexión LLM en Administración > Engine.
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.