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Mission Control

Plano de control autohospedado para enviar tareas, realizar un seguimiento del gasto y operar entornos de ejecución de agentes de IA.

Mission Control para agentes de IA

Envía tareas, inspecciona ejecuciones y coordina OpenClaw, Claude Code y Codex desde un único panel.

Gratis para siempre · open source · MIT
✓ Light setup✓ En el navegador✓ Colaboración en tiempo real
7.5
ZEKAI
Plano de control de agentes de IA autohospedado
Gratis y open source · Software
Facilidad de configuración5
Utilidad8
Mantenimiento9.5
Comunidad7.5
★ 6,352
GITHUB
Oct 2026
ACTUALIZADO
MIT
LICENCIA
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⚡ Respuesta rápida

Mission Control es un panel autohospedado respaldado por SQLite para operar agentes de IA en múltiples entornos de ejecución. Está dirigido a desarrolladores que gestionan flujos de trabajo complejos con múltiples agentes y necesitan un lugar centralizado para realizar un seguimiento de las tareas, revisar errores y supervisar el gasto.

Funciona en
Web
Alojamiento
Self-host
Idiomas
TypeScript
Licencia
MIT

Qué es

Se sitúa por encima de los entornos de ejecución de agentes como OpenClaw, Claude Code y Codex para gestionar el envío de tareas, la revisión de ejecuciones, los controles de calidad Aegis y los recibos de finalización. La interfaz ofrece una interfaz web, una CLI, un servidor MCP y una API REST respaldados por almacenamiento local en SQLite.

Para quién

Está dirigido a desarrolladores que ejecutan varios equipos de agentes de IA y necesitan colas centralizadas, registros de ejecución y gobernanza. No es la herramienta adecuada si ejecutas un solo agente desde su CLI nativa o si necesitas un SaaS multiinquilino gestionado.

Funciones clave

Compatibilidad con múltiples entornos de ejecución

Opera OpenClaw, Claude Code, Codex y otros entornos de agentes desde un único panel local.

Control de calidad Aegis

Exige registros de aprobación obligatorios y recibos de finalización antes de que las tareas alcancen el estado de finalizado.

Centro de memoria y habilidades

Inspecciona gráficos de memoria basados en el sistema de archivos y descubre raíces de habilidades locales antes de la instalación.

Múltiples interfaces

Interactúa con tareas y agentes mediante la interfaz web, la CLI, el servidor MCP o la API REST.

Cómo empezar

Listo en 3 pasos

1
Clona el repositorio y ejecuta bash install.sh --local o utiliza Docker Compose
2
Abre http://localhost:3000/setup para crear tu primera cuenta de administrador
3
Exporta tus variables de entorno MC_URL y MC_API_KEY para conectar los agentes
Sin rodeos

Nuestro veredicto honesto

Lo mejor

  • Coordina múltiples entornos de ejecución de agentes de IA dispares desde un único panel local
  • Incluye controles de calidad Aegis integrados y flujos de trabajo de revisión obligatorios
  • Realiza un seguimiento del uso de tokens, el gasto y los eventos del sistema en un flujo de actividad
  • Proporciona un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para la integración con Claude

Sus límites

  • Software en fase alfa con APIs, esquemas y configuraciones sujetos a cambios
  • Requiere Node.js 22 o Docker con configuración manual y de seguridad
  • La mensajería de sesiones en directo requiere una pasarela de ejecución conectada
Costo

Precios y licencia

Gratis bajo su licencia MIT, siendo el único coste el de ejecutar el software autohospedado en tu propia infraestructura.

Trabajo remunerado

Empleos para hispanohablantes

876 puestos remotos abiertos de entrenamiento de IA, actualizados el 15 de noviembre de 2026; la mayoría paga $20–$170 por hora. 22 de ellos piden hispanohablantes. Zekai los lista gratis; la solicitud va a la plataforma del empleador.

Ver todos los puestos abiertos →
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Preguntas

FAQ

¿Qué entornos de ejecución de agentes admite Mission Control?

Admite flujos de trabajo de OpenClaw, Claude Code, Codex, CrewAI, LangGraph, AutoGen y Claude SDK con distintos niveles de profundidad.

¿Es Mission Control un marco de trabajo de agentes?

No, se sitúa por encima de los entornos de agentes y no reemplaza sus bucles de razonamiento o herramientas.

¿Cómo se almacenan los datos?

El estado se almacena localmente en SQLite utilizando better-sqlite3 con el modo WAL habilitado.

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