---

Aviso: Este proyecto está en evolución activa. Cuenta con capacidades principales sólidas y cobertura de pruebas, y seguimos mejorando la documentación, la solidez y la profundidad de las funcionalidades con cada versión. Las contribuciones, los informes de errores y los comentarios son muy bienvenidos.

Características

• Investigación visual mediante grafos — arrastre y suelte entidades, explore conexiones de forma interactiva.
• 20+ transformaciones integradas — DNS, WHOIS, certificados SSL, geolocalización, enriquecimiento web/correo electrónico/hash/redes sociales y más.
• Transform Hub — explore e instale transformaciones comunitarias desde el registro.
• AI Investigator — investigaciones agénticas basadas en indicaciones que planifican ejecuciones de transformaciones, transmiten el progreso en vivo y resumen hallazgos con capacidad de auditoría.
• Importar / Exportar — importación en formato JSON, CSV, GraphML y MTGX.
• Análisis de grafos — centralidad, detección de comunidades, caminos más cortos.
• Colaboración en tiempo real — proyectos, compartición y sincronización en vivo mediante Supabase Realtime.
• Trabajos de transformación asíncronos — cola Redis/RQ con actualizaciones de progreso vía WebSocket.
• Sistema de plugins — descubrimiento de plugins basado en directorios con manifiestos YAML.
• Herramienta CLI — busque, instale y administre transformaciones desde la terminal.
• Ejecutable en cualquier lugar — modo local con SQLite (sin configuración) o PostgreSQL + Supabase para configuraciones en equipo/nube.
• Listo para Docker — despliegue con un solo comando usando docker compose up.

Capturas de pantalla

Inicio rápido

Requisitos previos

Herramienta	Versión
Python	3.14+
uv	latest
Node.js	20+
pnpm	latest

Backend```bash

cd backend uv sync uv run uvicorn ogi.main:app --reload

La API estará disponible en `http://localhost:8000`.

Para la ejecución de transformación local, Redis y el worker de transformación también deben estar ejecutándose. Solo Redis no es suficiente.

Iniciar Redis:```bash
docker run -d --name ogi-redis -p 6379:6379 redis:7-alpine

Inicia el worker de transformación en una segunda terminal:```bash cd backend uv run python -m ogi.worker.run_worker

Si ves `Job queue not available` o `Redis not available`, verifica que:

- `OGI_REDIS_URL` apunta a `redis://localhost:6379/0` para ejecuciones locales en el host
- el backend se reinició después de que Redis se iniciara
- el proceso worker separado está en ejecución
- no estás usando el nombre de host exclusivo de Docker `redis` fuera de Docker Compose

Si ejecutas el backend contra PostgreSQL (`OGI_USE_SQLITE=false`), el inicio aplicará automáticamente las migraciones de Alembic antes de servir las solicitudes. Las implementaciones de Docker hacen lo mismo en el entrypoint del contenedor del backend.

Las ejecuciones de AI Investigator son procesadas por otro worker separado:```bash
cd backend
uv run python -m ogi.agent.run_worker

Frontend```bash

cd frontend pnpm install pnpm dev

Abre http://localhost:5173. Eso es todo.

### AI Investigator

AI Investigator es un flujo de trabajo opcional respaldado por un proveedor que puede planificar secuencias de transformación, solicitar aprobaciones y resumir el progreso de la investigación dentro del espacio de trabajo.

- Abre la pestaña `AI Investigator` dentro de un proyecto
- Configura un proveedor y un modelo en el diálogo de configuración del investigador
- Almacena las claves API del proveedor en `API Keys`
- Ejecuta el proceso separado `agent-worker` junto al backend

La implementación actual soporta configuración de proveedor por usuario y un trabajador dedicado que ejecuta pasos de investigación de forma independiente del servidor API principal.

### CLI

Dos formas compatibles de ejecutar la CLI:

**Recomendado** (sin necesidad de activación):```bash
cd backend
uv sync
uv run ogi --help

Virtualenv activado (comando ogi simple):```bash cd backend uv venv

PowerShell:

..venv\Scripts\Activate.ps1 uv pip install -e . ogi --help

## Docker

### Desarrollo```bash
cp .env.example .env
docker compose up

Producción

Usa las imágenes GHCR preconstruidas.

Importante: docker-compose.prod.yml requiere una base de datos PostgreSQL externa. No incluye un servicio db.

Si quieres la pila Docker local todo en uno con Postgres y Redis integrados, usa:```bash docker compose up -d

Use el archivo de compose de producción solo cuando ya tenga una instancia de PostgreSQL accesible y haya configurado `OGI_DATABASE_URL` en consecuencia:```bash
docker compose -f docker-compose.prod.yml pull
docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d

Establece OGI_IMAGE_TAG en .env para fijar una etiqueta de imagen de lanzamiento específica (por ejemplo, v0.2.6). Por defecto es latest.

Hetzner Cloud