trackarr
Trackarr es un gestor auto-alojado ligero para seguimiento de películas, series y anime. Construido con Go y SQLite, ofrece scrobbling automático a Plex/Jellyfin, sincronización bidireccional con AniList y gestión de watchlists.
Ficha actualizada 25 sept 2026, 8:53 · upstream 25 sept 2026, 8:50 · release v1.21.7
Qué es trackarr
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Trackarr es una herramienta auto-alojada ligera diseñada para gestionar bibliotecas multimedia y listas de seguimiento (watchlist). Desarrollado con un backend en Go y frontend en Preact sobre SQLite, destaca por su eficiencia, consumiendo menos de 30 MB de RAM en reposo. Su filosofía se centra en ser rápido, robusto y orientado a usuarios individuales o equipos pequeños que buscan una solución auto-alojada sin complejidad excesiva.
La plataforma integra funcionalidades avanzadas como scrobbling en tiempo real para Jellyfin y Plex, sincronización completa con AniList (incluyendo mapeo de temporadas multi-parce), y automatización con la suite *arr (Radarr y Sonarr). Además, ofrece un calendario iCal seguro y estadísticas detalladas del consumo. Su motor de reconciliación utiliza IA (Google Gemini) para mejorar la precisión de los metadatos al cruzar IDs de TMDB, TVDB y AniList.
El proyecto prioriza la experiencia móvil mediante una PWA optimizada para Android con gestos nativos y feedback háptico. Ofrece cuatro temas modernos y permite la instalación directa desde navegadores compatibles. La arquitectura monolítica embebida facilita el despliegue en entornos de recursos limitados como NAS Synology, Raspberry Pi o VPS económicos, manteniendo una interfaz moderna y funcional.
- Gestión centralizada de watchlist para Plex y Jellyfin con scrobbling automático
- Sincronización bidireccional de progreso y valoraciones con AniList
- Automatización de descargas mediante integración directa con Radarr y Sonarr
- Seguimiento de franquicias y sagas con visualización de cronología
- Análisis estadístico de consumo anual (Trackarr Wrapped) con IA
- Uso como PWA nativo en dispositivos Android para gestión móvil
- Ultra-ligero: Backend Go único con SQLite embebido, <30 MB RAM idle
- AI-Assisted Matching: Reconciliación de títulos usando Google Gemini y múltiples IDs
- Integraciones profundas: Scrobbling real-time a Plex/Jellyfin y sync AniList
- PWA Móvil Optimizado: Interfaz nativa para Android con gestos y feedback háptico
- Automatización *arr: Push directo a Radarr/Sonarr desde la interfaz
- Bajo consumo de recursos: Ideal para Synology, Unraid, TrueNAS o Raspberry Pi
- Enfoque single-user/personal: Diseñado inicialmente para uso individual o homelab pequeño
- Dependencia externa: Requiere claves API externas (TMDB, AniList, Google Gemini)
- Base de datos SQLite: No apta para concurrencia masiva multi-usuario en producción crítica
- Configuración manual inicial: Necesita configuración de OAuth y env vars antes del uso completo
- Foco en consumo multimedia: No es un gestor general de metadatos para otros medios
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.
Utilizar Docker Compose con la imagen ghcr.io/soviann/trackarr. Montar volumen persistente en /data. Configurar variables PUID, PGID y TZ. Asegurar acceso a internet para sincronización de metadatos (TMDB, AniList). Para producción, habilitar backups periódicos de la base de datos SQLite y configurar autenticación OAuth si se requiere seguridad adicional. Evitar despliegues en redes sin salida a internet debido a dependencias externas de IA y APIs.
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.