SELF-HOST

Tu servidor, tu dominio,
tus claves de modelo.

StandMeet se distribuye como imágenes ya construidas y un único archivo compose. No hay ningún servicio alojado en el que registrarse: tú lo ejecutas todo, y tu corpus no sale de tu máquina salvo para llegar al proveedor de modelos que elegiste.

Dos maneras de ponerlo en marcha

01

En Coolify

New Resource → Docker Based → Docker Compose Empty, y pega ahí el archivo compose. Coolify genera cada secreto, asigna el dominio y se encarga del TLS. Es el camino por el que funciona la instancia del propio autor.

02

Docker Compose a secas

Descarga el archivo, pon los secretos y tu URL pública en un .env junto a él y arráncalo. Pon delante tu propio proxy inverso (Caddy, Traefik, nginx) para el TLS.

curl -fsSLO https://raw.githubusercontent.com/atmaxmoj/standmeet/main/infra/deploy/docker-compose.yml
# define los secretos POSTGRES / SESSION / INSTANCE y tu URL pública en .env
docker compose up -d

El camino de Compose a secas es más nuevo y está menos recorrido que Coolify. Cuando arranque, haz las cuatro comprobaciones de abajo en vez de fiarte de un contenedor en verde.

Qué necesitas

  • Un host Linux con Docker y Docker Compose v2
  • Un dominio para tu página
  • Un proxy inverso para el TLS que reenvíe X-Forwarded-For (el de Coolify lo hace)
  • Una clave de API del proveedor de modelos que quieras usar

Cuatro comprobaciones de que arrancó de verdad

  1. Las tablas de la base de datos existen (un esquema que falta falla en silencio)
  2. El backend ve las IP de los visitantes, así que los bloqueos y los límites de frecuencia funcionan
  3. Una imagen adjunta a una nota se ve en tu página pública
  4. Una pregunta en tu página se responde desde tu corpus, no desde el conocimiento general
Qué ejecuta
La aplicación web, el backend en Go, Postgres, Redis, Meilisearch para la búsqueda, Gotenberg para los PDF, almacenamiento de objetos compatible con S3 (Silo), un constructor de micrositios aislado, el puente de Telegram y un actualizador. Las imágenes vienen de ghcr.io/atmaxmoj.
Modelos
Ajustes integrados para Anthropic, OpenAI, DeepSeek, Kimi, Groq, SiliconFlow, OpenRouter y Together AI, además de cualquier endpoint compatible con OpenAI: Ollama, vLLM o LM Studio en tu propio hardware. Los visitantes sin código pueden traer su propia clave y leer solo la parte pública.
Conecta tu IA
Tu IA escribe en el corpus a través de MCP. Genera una clave en el panel y añade el cliente a Claude Desktop, Cursor o cualquier cliente MCP: npx -y @standmeet/mcp-client@latest
Actualizaciones
El panel avisa cuando sale una nueva versión; un botón descarga las imágenes nuevas y recrea los contenedores en su sitio. Las versiones que cambian la base de datos traen migraciones que aplicar.
Copias de seguridad
Un script de copia de seguridad vuelca Postgres y archiva los volúmenes de datos; un script de restauración a juego los recupera.
QUESTIONS

Antes de preguntarle
al corpus.

Las preguntas que más se hacen antes de ejecutar el propio.

Todas las preguntas ↗
¿Hay una versión alojada en la que pueda registrarme?

No. StandMeet es software que ejecutas en tu propio servidor, a partir de imágenes ya construidas. El autor tiene una en sijie.xyz, que también es la demo en vivo.

¿Cuánto cuesta?

El software es libre y de código abierto. Pagas tu servidor y el proveedor de modelos cuya clave configures; los visitantes que traen su propia clave pagan su propia inferencia.

¿Quién puede ver qué?

Tú decides, entrada por entrada y rol por rol. Los visitantes públicos solo ven lo que publicaste; un código de acceso lee lo que su rol permite; las notas en bruto de raw nunca son legibles para los visitantes. Las respuestas señalan las notas que usaron.

¿La IA se inventa cosas sobre mí?

Responde desde tu corpus y cita lo que leyó. Cuando un tema queda fuera de lo que un visitante puede leer, lo dice en lugar de adivinar. Puedes leer cada conversación después.