RadarLED

RadarLED es una aplicación privada de inteligencia competitiva para Instagram y TikTok. Captura señales públicas, conserva evidencia, compara cuentas, detecta patrones creativos y expone la información mediante dashboard, API y MCP.

El repositorio no incluye cuentas reales, bases de datos, contenido descargado, credenciales ni direcciones de servidores. Cada instalación mantiene su propia configuración fuera de Git.

Funciones principales

• Perfiles y publicaciones públicas de Instagram y TikTok mediante Apify.
• Archivo local de JSON, imágenes y videos con referencias a la fuente original.
• Comparación de audiencia, actividad, interacción y crecimiento.
• Creativos ganadores por cuenta, ranking general y top por proveedor.
• Clasificación de estrategias y calidad observable de marca.
• Preguntas frecuentes del mercado, agrupadas por intención y tema.
• Memoria diaria y semanal de métricas en SQLite.
• Dashboard responsive y PWA con modo oscuro.
• API de solo lectura y servidor MCP remoto con OAuth 2.1 + PKCE.
• Presupuesto mensual, límites por captura y scheduler configurable.

Las métricas públicas no demuestran ventas. RadarLED separa hechos observados, inferencias y señales que requieren validación comercial.

Requisitos

• Python 3.12
• FFmpeg
• Una cuenta de Apify y su token
• Docker y Docker Compose para despliegue en contenedores

Instalación local

git clone https://github.com/AKILMAXX/radarled.git
cd radarled
python -m venv .venv
.venv\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install -e ".[dev]"
Copy-Item .env.example .env
Copy-Item competitors.example.yaml competitors.yaml

Edita .env y define como mínimo:

APIFY_TOKEN=tu_token
DASHBOARD_PASSWORD=una_contraseña_larga
RADAR_API_TOKEN=un_token_aleatorio_de_48_o_mas_caracteres

Configura las cuentas públicas en competitors.yaml:

competitors:
  - handle: competidor_uno
    tiktok_handle: competidor_uno_tiktok
  - handle: competidor_dos

own_public_handle: mi_negocio
own_tiktok_handle: mi_negocio_tiktok

Después inicia la aplicación:

insta-intel

El dashboard local queda en http://127.0.0.1:8097/dashboard y la documentación de la API en http://127.0.0.1:8097/api/docs.

Docker

docker compose up -d --build

Para producción, copia .env.example como .env.prod, configura RADAR_HOST y RADAR_PUBLIC_BASE_URL, y usa docker-compose.vps.yml detrás de HTTPS.

API y MCP

RadarLED publica una API versionada en /api/v1/intelligence y un servidor MCP en /mcp. Ambos son de solo lectura. La guía de conexión para Claude, Codex y otros clientes está en docs/RADAR_API_MCP.md.

Privacidad

• .env, .env.*, competitors.yaml, data/ y reports/ están excluidos de Git.
• Usa únicamente información pública y respeta las condiciones de cada plataforma.
• No publiques tokens, bases de datos ni archivos multimedia capturados.
• Antes de compartir un fork, revisa también el historial de Git, no solo el último commit.

Desarrollo

python -m pytest -q
python -m ruff check .

Licencia

MIT. Consulta LICENSE.