Herramienta para mantener bibliotecas de Plex, Jellyfin y Emby que usa reglas para reunir contenido no visto o no solicitado y eliminarlo tras un periodo de gracia.
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giuseppe99barchetta/SuggestArr
Solicita automáticamente películas, series y anime en Seer a partir de lo que los usuarios de Jellyfin, Plex o Emby han visto recientemente.
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- Issues abiertos
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- Último commit
- hace 5 días
¿Qué es?
SuggestArr es una herramienta de automatización multimedia para servidores de medios autohospedados. Lee los títulos vistos recientemente en Jellyfin, Plex o Emby, busca películas, series y anime similares y los envía a Seer como solicitudes de descarga. De forma predeterminada, las recomendaciones provienen de TMDb, aunque también se puede usar cualquier LLM compatible con OpenAI que proporcione una breve explicación para cada sugerencia.
Además de las sugerencias automáticas, admite el historial de Trakt por usuario, la importación de archivos CSV con el historial de visualización y la importación de listas públicas de MDBList o Trakt. Los usuarios también pueden describir en lenguaje natural lo que buscan mediante AI Search. Las opciones de control de solicitudes incluyen exigir aprobación antes de enviarlas a Seer, pausar las tareas mientras haya solicitudes pendientes y rechazar automáticamente las solicitudes antiguas. Una tarea de limpieza puede eliminar solicitudes antiguas que no estén marcadas como favoritas; se ejecuta en modo de simulación de forma predeterminada.
La configuración se realiza desde una interfaz web que incluye programación, administración de usuarios, registros en tiempo real y pruebas de conexión. Almacena los datos en SQLite, PostgreSQL o MySQL y ofrece una API REST pública con Swagger UI. Se distribuye como imagen de Docker.
Funciones clave
- 01Usa el historial de visualización de Jellyfin, Plex o Emby como base para las recomendaciones.
- 02Encuentra títulos similares mediante TMDb o cualquier LLM compatible con OpenAI y explica las sugerencias.
- 03Admite solicitudes en lenguaje natural mediante AI Search.
- 04Importa listas públicas de MDBList o Trakt según una programación.
- 05Ofrece controles de aprobación, pausa de tareas y rechazo automático de solicitudes antiguas.
- 06Filtra los títulos que ya están disponibles en servicios de streaming de tu país.
Casos de uso
- Mantener una biblioteca doméstica de Jellyfin o Plex con series similares a las que ya disfrutan sus usuarios.
- Ofrecer sugerencias personalizadas a varios usuarios de un mismo servidor multimedia.
- Generar recomendaciones con un modelo local de Ollama para una configuración privada.
- Importar la lista pública de Trakt o MDBList de un amigo a las solicitudes de Seer.
Inicio rápido
- 1
Crea un docker-compose.yml con el servicio SuggestArr
- 2
Inicia SuggestArr con Docker Compose
docker compose up -d - 3
Abre http://localhost:5000 en tu navegador y sigue el asistente de configuración
Antes de usarlo
- Requiere una clave de API de TMDb, además de un servidor Jellyfin, Plex o Emby en funcionamiento y una instancia de Seer.
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Preguntas frecuentes
- ¿Qué es SuggestArr?
- Solicita automáticamente películas, series y anime en Seer a partir de lo que los usuarios de Jellyfin, Plex o Emby han visto recientemente. SuggestArr es una herramienta de automatización multimedia para servidores de medios autohospedados. Lee los títulos vistos recientemente en Jellyfin, Plex o Emby, busca películas, series y anime similares y los envía a Seer como solicitudes de descarga. De forma predeterminada, las recomendaciones provienen de TMDb, aunque también se puede usar cualquier LLM compatible con OpenAI que proporcione una breve explicación para cada sugerencia.
- ¿SuggestArr es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- SuggestArr es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿SuggestArr sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de SuggestArr fue el 2 nov 2026.
- ¿Para qué puedo usar SuggestArr?
- Mantener una biblioteca doméstica de Jellyfin o Plex con series similares a las que ya disfrutan sus usuarios. Ofrecer sugerencias personalizadas a varios usuarios de un mismo servidor multimedia. Generar recomendaciones con un modelo local de Ollama para una configuración privada. Importar la lista pública de Trakt o MDBList de un amigo a las solicitudes de Seer.
- ¿Cómo se instala SuggestArr?
- Crea un docker-compose.yml con el servicio SuggestArr Inicia SuggestArr con Docker Compose: docker compose up -d Abre http://localhost:5000 en tu navegador y sigue el asistente de configuración
- ¿Dónde consigo SuggestArr?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/giuseppe99barchetta/SuggestArr
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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