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GITHUB · ANALIZADO

seo-geo-ai-roadmap

Plataforma auto-alojada que integra metodología SEO, GEO e IA con una aplicación FastAPI y scripts de validación. Incluye soporte para agentes de IA vía MCP y acceso a datos pagados (DataForSEO).

Ficha actualizada 26 sept 2026, 13:51 · upstream 26 sept 2026, 13:38 · release v6.15.1

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00

Qué es seo-geo-ai-roadmap

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

Este repositorio constituye un Sistema Operativo (OS) para descubribilidad web, combinando capas de metodología, plataforma y servicio. La arquitectura se basa en Python con FastAPI como backend principal, utilizando PostgreSQL para persistencia de datos. El sistema está diseñado para ser desplegado por el usuario final, ofreciendo una base sólida para realizar auditorías SEO, GEO e IA sin depender de servicios SaaS gestionados por terceros.

Incluye un ecosistema de scripts y herramientas auxiliares para la generación de informes, mapeo semántico y gestión de casos de estudio. La plataforma soporta flujos de trabajo tanto para operadores humanos como para agentes de inteligencia artificial, facilitando la integración mediante protocolos MCP para acceder a datos de proveedores externos bajo control del usuario.

Es importante destacar que el sistema no reemplaza las bases técnicas del SEO clásico ni garantiza resultados automáticos sin supervisión humana. La documentación abarca desde guías de despliegue hasta playbooks de auditoría, asegurando una implementación estructurada y verificable en entornos locales o servidores propios.

CASOS DE USO
  • Auditoría SEO y GEO para agencias
  • Implementación de flujos de trabajo para agentes de IA
  • Generación de informes y validación de proyectos
  • Desarrollo de servicios de descubribilidad propios
PUNTOS DESTACADOS
  • Arquitectura auto-alojada con FastAPI y PostgreSQL
  • Integración nativa con DataForSEO para métricas pagas
  • Soporte explícito para agentes de IA vía MCP
  • Ecosistema de scripts para generación de evidencia
PRECAUCIONES
  • No es un servicio SaaS gestionado por terceros
  • Algunas integraciones requieren credenciales externas pagas
  • La automatización requiere revisión humana activa
VISUAL

Capturas del proyecto

Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.

Discoverability OS Roadmap
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU4 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA8 GBRAM estimada
DISCO20 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADmediumnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Listo para automatizar

Despliegue recomendado mediante docker-compose. Requiere al menos 4 núcleos CPU y 8GB de RAM para una ejecución estable. Se sugiere revisar los archivos de configuración de entorno antes del despliegue inicial.

✓Dockerfile
✓Compose
✓One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
FastAPIPython
SERVICIOS
PostgreSQL
BASES DE DATOS
PostgreSQL
PUERTOS
1143480808001300054328000
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.