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Instalación y configuración

Esta guía le explica cómo instalar Turbo EA con Docker, configurar el entorno, cargar datos de demostración e iniciar servicios opcionales como la IA y el servidor MCP.

Requisitos previos

Paso 1: Clonar y configurar

git clone https://github.com/vincentmakes/turbo-ea.git
cd turbo-ea
cp .env.example .env

Abra .env en un editor de texto y configure los valores requeridos:

# Credenciales de PostgreSQL (utilizadas por el contenedor de base de datos integrado)
POSTGRES_PASSWORD=elija-una-contraseña-segura

# Clave de firma JWT — genere una con:
#   python3 -c "import secrets; print(secrets.token_urlsafe(64))"
SECRET_KEY=su-clave-generada

# Puerto en el que estará disponible la aplicación
HOST_PORT=8920

Paso 2: Elegir la opción de base de datos

Opción A: Base de datos integrada (recomendada para empezar)

El archivo docker-compose.db.yml inicia un contenedor PostgreSQL junto con el backend y el frontend. No se necesita una base de datos externa — los datos se persisten en un volumen Docker.

docker compose -f docker-compose.db.yml up --build -d

Opción B: PostgreSQL externo

Si ya tiene un servidor PostgreSQL (base de datos gestionada, contenedor separado o instalación local), utilice el archivo base docker-compose.yml que inicia únicamente el backend y el frontend.

Primero, cree una base de datos y un usuario:

CREATE USER turboea WITH PASSWORD 'su-contraseña';
CREATE DATABASE turboea OWNER turboea;

Después, configure su .env:

POSTGRES_HOST=su-host-postgresql
POSTGRES_PORT=5432
POSTGRES_DB=turboea
POSTGRES_USER=turboea
POSTGRES_PASSWORD=su-contraseña

Inicie la aplicación:

docker compose up --build -d

Note

El archivo base docker-compose.yml espera una red Docker llamada guac-net. Créela con docker network create guac-net si no existe.

Paso 3: Cargar datos de demostración (opcional)

Turbo EA puede iniciarse con un metamodelo vacío (solo los 14 tipos de card integrados y los tipos de relación) o con un conjunto de datos de demostración completamente poblado. Los datos de demostración son ideales para evaluar la plataforma, realizar sesiones de formación o explorar funcionalidades.

Opciones de carga

Añada estas variables a su .env antes del primer inicio:

Variable Predeterminado Descripción
SEED_DEMO false Carga el conjunto completo de datos de NexaTech Industries, incluyendo BPM y PPM
SEED_BPM false Carga solo los procesos de demostración BPM (requiere que existan los datos base)
SEED_PPM false Carga solo los datos de proyecto PPM (requiere que existan los datos base)
RESET_DB false Elimina todas las tablas y las recrea desde cero al iniciar

Demostración completa (recomendada para evaluación)

SEED_DEMO=true

Esto carga todo el conjunto de datos de NexaTech Industries con una sola configuración. No necesita configurar SEED_BPM o SEED_PPM por separado — se incluyen automáticamente.

Cuenta de administrador de demostración

Cuando se cargan los datos de demostración, se crea una cuenta de administrador predeterminada:

Campo Valor
Correo electrónico admin@turboea.demo
Contraseña TurboEA!2025
Rol Administrador

Warning

La cuenta de administrador de demostración utiliza credenciales conocidas. Cambie la contraseña o cree su propia cuenta de administrador para cualquier entorno más allá de la evaluación local.

Qué incluyen los datos de demostración

El conjunto de datos de NexaTech Industries contiene aproximadamente 150 cards en todas las capas de arquitectura:

Datos EA principales (siempre incluidos con SEED_DEMO=true):

  • Organizaciones — Jerarquía corporativa: NexaTech Industries con unidades de negocio (Ingeniería, Fabricación, Ventas y Marketing), regiones, equipos y clientes
  • Capacidades de negocio — Más de 20 capacidades en una jerarquía multinivel
  • Contextos de negocio — Procesos, flujos de valor, recorridos del cliente, productos de negocio
  • Aplicaciones — Más de 15 aplicaciones (NexaCore ERP, Plataforma IoT, Salesforce CRM, etc.) con datos completos de ciclo de vida y costes
  • Componentes TI — Más de 20 elementos de infraestructura (bases de datos, servidores, middleware, SaaS, modelos de IA)
  • Interfaces y objetos de datos — Definiciones de API y flujos de datos entre sistemas
  • Plataformas — Plataformas Cloud e IoT con subtipos
  • Objetivos e iniciativas — 6 iniciativas estratégicas con diferentes estados de aprobación
  • Etiquetas — 5 grupos: Valor de Negocio, Pila Tecnológica, Estado del Ciclo de Vida, Nivel de Riesgo, Ámbito Regulatorio
  • Relaciones — Más de 60 relaciones que conectan cards entre todas las capas
  • Entrega EA — Registros de decisiones de arquitectura y documentos de trabajo de arquitectura

Datos BPM (incluidos con SEED_DEMO=true o SEED_BPM=true):

  • ~30 procesos de negocio organizados en una jerarquía de 4 niveles (categorías, grupos, procesos, variantes)
  • Diagramas BPMN 2.0 con elementos de proceso extraídos (tareas, eventos, puertas de enlace, carriles)
  • Enlaces de elementos a cards que conectan tareas BPMN con aplicaciones, componentes TI y objetos de datos
  • Evaluaciones de procesos con puntuaciones de madurez, efectividad y cumplimiento

Datos PPM (incluidos con SEED_DEMO=true o SEED_PPM=true):

  • Informes de estado para 6 iniciativas que muestran la salud del proyecto a lo largo del tiempo
  • Estructuras de desglose del trabajo (EDT) con descomposición jerárquica e hitos
  • ~60 tareas entre iniciativas con estados, prioridades, asignados y etiquetas
  • Líneas de presupuesto (capex/opex por año fiscal) y líneas de coste (gastos reales)
  • Registro de riesgos con puntuaciones de probabilidad/impacto y planes de mitigación

Restablecer la base de datos

Para borrar todo y empezar de nuevo:

RESET_DB=true
SEED_DEMO=true

Reinicie los contenedores y luego elimine RESET_DB de .env para evitar restablecer en cada reinicio:

docker compose -f docker-compose.db.yml up --build -d
# Después de confirmar que funciona, elimine RESET_DB=true de .env

Paso 4: Servicios opcionales

Sugerencias de descripción con IA

Turbo EA puede generar descripciones de cards utilizando un LLM local (Ollama) o proveedores comerciales. El contenedor Ollama integrado es la forma más fácil de empezar.

Añada a .env:

AI_PROVIDER_URL=http://ollama:11434
AI_MODEL=gemma3:4b
AI_AUTO_CONFIGURE=true

Inicie con el perfil ai:

docker compose -f docker-compose.db.yml --profile ai up --build -d

El modelo se descarga automáticamente en el primer inicio (esto puede tardar unos minutos según su conexión). Consulte Capacidades de IA para más detalles de configuración.

Servidor MCP (integración con herramientas de IA)

El servidor MCP permite que herramientas de IA como Claude Desktop, Cursor y GitHub Copilot consulten sus datos de EA.

docker compose -f docker-compose.db.yml --profile mcp up --build -d

Consulte Integración MCP para más detalles sobre la configuración y autenticación.

Combinación de perfiles

Puede habilitar múltiples perfiles a la vez:

docker compose -f docker-compose.db.yml --profile ai --profile mcp up --build -d

Referencia rápida: Comandos de inicio comunes

Escenario Comando
Inicio mínimo (BD integrada, vacío) docker compose -f docker-compose.db.yml up --build -d
Demo completa (BD integrada, todos los datos) Configure SEED_DEMO=true en .env, luego docker compose -f docker-compose.db.yml up --build -d
Demo completa + IA Configure SEED_DEMO=true + variables IA en .env, luego docker compose -f docker-compose.db.yml --profile ai up --build -d
BD externa Configure las variables de BD en .env, luego docker compose up --build -d
Restablecer y resembrar Configure RESET_DB=true + SEED_DEMO=true en .env, reinicie, luego elimine RESET_DB

Siguientes pasos

  • Abra http://localhost:8920 (o su HOST_PORT configurado) en su navegador
  • Si cargó datos de demostración, inicie sesión con admin@turboea.demo / TurboEA!2025
  • De lo contrario, registre una nueva cuenta — el primer usuario obtiene automáticamente el rol de Administrador
  • Explore el Panel de control para obtener una visión general de su paisaje EA
  • Configure el Metamodelo para personalizar tipos de cards y campos