sparkyfitness

SparkyFitness es una plataforma de seguimiento de fitness y salud autoalojada que se posiciona como una alternativa centrada en la privacidad a aplicaciones como MyFitnessPal, Flo, Hevy y Shotsy. Consta de un servidor backend (API más almacenamiento de datos), un frontend web y aplicaciones nativas para iOS y Android, y mantiene los datos de salud en infraestructura que el usuario controla. El seguimiento principal abarca nutrición, ejercicio, hidratación, sueño, ayuno, estado de ánimo y medidas corporales, junto con establecimiento de objetivos, registros diarios, gráficos interactivos e informes a largo plazo. Admite múltiples perfiles de usuario con acceso familiar, temas claros y oscuros, y opciones de autenticación que incluyen OIDC, TOTP, passkeys y MFA. Las integraciones de salud y dispositivos enumeradas incluyen Apple Health, Google Health Connect, Google Health API, Fitbit, Garmin Connect, Withings, Polar Flow, Oura, Hevy, Strava (probado parcialmente), Yazio (API no oficial), además de bases de datos de alimentos como OpenFoodFacts, USDA, Fatsecret, Nutritionix, Mealie, Tandoor, Norish, Swiss Food Database, Free Exercise DB y Wger. Estas sincronizan datos de actividad como pasos, entrenamientos y sueño, así como peso y medidas corporales. Las fases del sueño, la HRV y la glucosa en sangre se importan desde dispositivos externos en lugar de medirse con la aplicación. Las funciones opcionales de IA en beta (SparkyAI) ofrecen una interfaz conversacional para registrar comida, ejercicio, estadísticas corporales y pasos, incluida la carga de imágenes de alimentos para el registro automático de comidas, con historial de conversaciones conservado. El README también menciona un servidor MCP y soporte para traer tu propio LLM. La instalación se realiza principalmente mediante Docker Compose: crear una carpeta, descargar el archivo compose de producción, configurar un archivo .env (se ofrecen un generador basado en navegador, una plantilla mínima de cinco valores o una referencia completa), establecer los secretos requeridos como la contraseña de la base de datos, la clave de cifrado de la API, el secreto de autenticación y la URL del frontend, y luego ejecutar docker compose pull y up, accediendo a la aplicación en el puerto 3004. Los usuarios no técnicos pueden desplegarla a través de proveedores alojados de terceros PikaPods o Zenith. La documentación, una guía de instalación, un generador interactivo de .env, documentos de funciones y guías para desarrolladores se alojan en un sitio de documentación aparte, con un breve tutorial en vídeo y soporte de la comunidad en Discord. La licencia es explícitamente de código disponible (source-available) en lugar de código abierto: la licencia es no comercial y requiere permiso para uso comercial. El README incluye una tabla comparativa escrita por el propio proyecto frente a wger, MyFitnessPal, Cronometer, Hevy, Zero, Flo, Garmin Connect y Google Health, y señala que la tabla está escrita por el propio proyecto y puede estar desactualizada. El proyecto está en desarrollo activo, advierte que pueden producirse cambios disruptivos entre versiones, aconseja no actualizar automáticamente los contenedores y marca el chatbot de IA, el acceso para familiares y amigos, y la documentación de la API como beta. Las traducciones se gestionan a través de Weblate.