// agentes de código · on-premises
Del requerimiento en lenguaje natural al merge request aprobado: un analista de IA convierte tus objetivos en tickets, los agentes escriben el código y cada cambio pasa por ciclos de peer review — con control humano donde importa. Todo corre en tu infraestructura: tu código nunca sale.
// cómo funciona
No es un autocompletado ni un chat: es un equipo de agentes que opera tu tablero de punta a punta, con las mismas reglas que le pedirías a un dev.
Describe el objetivo en lenguaje natural. El analista lo convierte en épicas, tickets y milestones sobre tus repositorios de GitHub — conectados desde la interfaz, sin gestión manual de tokens.
Tu equipo prioriza y asigna los tickets a los workers, como en un sprint planning. Cada worker trabaja en su propio workspace git aislado, y corren tantos en paralelo como tu equipo pueda gestionar.
Cada cambio pasa por rondas de review automático hasta quedar limpio. El PR llega con contexto, numerado por ronda, para tu aprobación final — nada se integra sin control humano.
// cómo se siente
mkanban se amolda a las convenciones naturales de la ingeniería de software: backlog, planificación, asignación por prioridad y ciclos de peer review. Ningún agente hace lo que quiere — hay controles de IA y humanos en cada etapa.
Convierte requerimientos en lenguaje natural en épicas, tickets y milestones bien definidos, listos para asignar.
Conserva el control: prioriza el backlog, asigna tickets a cada worker y da la aprobación final de cada merge.
Cada worker puede usar un modelo distinto — los más capaces para tareas complejas, modelos livianos para lo simple — y su propia identidad en GitHub. El costo de LLM se optimiza solo y el historial queda trazable.
Todo cambio pasa por rondas de revisión automática antes de llegar a un humano — el mismo contralor cruzado que le exigirías a un equipo.
// qué incluye
Todo lo que rodea al ciclo de desarrollo está adentro — sin integraciones frágiles.
Rondas de review automático con límite configurable. Las fallas de infraestructura no queman rondas: reintento con backoff y fallback de modelo.
El analista convierte objetivos en épicas, tickets y milestones de GitHub — una sola fuente de verdad para saber qué está hecho.
Explorador, búsqueda, diffs y edición directa en el navegador. Revisa y corrige sin salir del tablero.
Estado de cada workspace y rama en un panel: qué corre, qué falló, qué espera review. Con métricas Prometheus incluidas.
Actualización diaria desatendida: backup automático, healthcheck y rollback solo si algo no levanta sano.
Cada worker puede operar con su propia cuenta de GitHub: cada commit, PR y comentario de review queda atribuido a quien lo hizo. Trazabilidad total en el historial, como con cualquier integrante del equipo.
// on-premises de verdad
mkanban se instala en tu servidor — un VPS, una instancia EC2 en tu VPC o un servidor físico en tu propio datacenter. Los repos, la base de datos y las credenciales viven en tus volúmenes.
// precio
Sin licencias por asiento ni tarifas fijas: mkanban cobra el 5% del ahorro que genera, calculado sobre los tickets que efectivamente cerró en el mes. Si un mes no produce, no factura.
Equivale a la producción de 2 desarrolladores a tiempo completo.
mkanban corre en tu servidor. Pagas únicamente el 5% del ahorro del mes — sin mínimos ni costos fijos.
Nosotros operamos tu instancia dedicada. Mismo 5% del ahorro, con un mínimo mensual que cubre la infraestructura.
// preguntas frecuentes
No. Los repos se clonan y trabajan dentro de tu servidor. Las únicas conexiones salientes son las llamadas del agente al modelo de IA (con tu API key, directo al proveedor), GitHub, y un heartbeat de licencia que reporta contadores de uso — nunca código ni contenido.
Un Linux x86_64 con Docker y salida HTTPS a cuatro dominios (entregamos la lista exacta para tu equipo de redes). Nada más: todo viene empaquetado en un único contenedor.
Automáticamente, cada noche: el updater descarga la versión nueva del canal estable, hace backup de tus datos, la levanta y verifica salud. Si la verificación falla, revierte a la versión anterior automáticamente y lo notifica.
A mes vencido: tickets cerrados en el mes × horas promedio por ticket × costo hora de desarrollo × 5%. Los dos parámetros se acuerdan al inicio del contrato y los tickets cerrados salen del reporte de tu propia instancia. Sin cajas negras: el indicador que ves en el tablero es el que se factura.
Agenda una demo de 30 minutos sobre tu propio backlog. Aun si decides no avanzar, te llevas un diagnóstico de tu proceso de desarrollo.
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