Floom

Despliega funciones de Python como aplicaciones web. Las sugerencias de tipo se convierten en interfaz de usuario, API y enlaces compartibles. 32 herramientas MCP para desplegar, ejecutar, almacenar, gestionar secretos, programar, versionar y compartir.

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Documentación

Floom

El harness de ingeniería de bucles. Trabajadores de IA que se ejecutan en un bucle.

Prográmalos, actívalos, exige aprobaciones y mantén cada ejecución en el registro.
Un trabajador es una carpeta: worker.yml + SKILL.md o run.py. Despliégalo desde Claude Code, Codex o la CLI. Ejecútalo desde la interfaz, REST o MCP.

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Floom: the loop engineering harness for AI workers

La mayor parte de la "automatización de IA" es una ventana de chat que tienes que vigilar, o un gráfico sin código que te factura por tarea y no se puede auditar. Floom es el harness de ingeniería de bucles: un runtime real donde un trabajador es un paquete legible, se ejecuta en un bucle sin que lo estés mirando, y cada ejecución deja registros, salidas, llamadas a herramientas, aprobaciones y una reproducción en la que puedes confiar. Se usa de forma nativa desde Claude Code y Codex mediante MCP o CLI.

Despliega un script de Python como aplicación, API REST y herramienta MCP

Floom permite que un agente o desarrollador convierta un script de Python en un trabajador que los no desarrolladores pueden ejecutar desde una interfaz, que otros sistemas pueden llamar mediante REST y que los agentes de IA pueden operar mediante MCP.

Empieza con tres archivos:

workers/my-worker/
  worker.yml
  run.py
  requirements.txt

Luego valida, despliega y ejecuta:

floom workers validate ./workers/my-worker
floom workers push ./workers/my-worker
floom run my-worker --input key=value

Lee BUILDING.md para conocer el contrato completo de trabajador de copiar y pegar.

Qué es Floom: Runtime de trabajadores para trabajadores de IA en segundo plano

Floom convierte las automatizaciones repetibles de trabajo de conocimiento en trabajadores de IA en segundo plano. Un trabajador puede ejecutarse manualmente, según un horario, desde un webhook o desde un evento de aplicación. El runtime mantiene la definición del trabajador, el esquema de entrada, el esquema de salida, los registros, las llamadas a herramientas, las aprobaciones y el historial de ejecuciones inspeccionables.

Usa Floom cuando quieras que un agente de IA haga trabajo recurrente sin convertir ese trabajo en un hilo de chat opaco, un gráfico de automatización difícil de diferenciar o un script único sin supervisión.

Crea y despliega un trabajador de IA desde una carpeta

Los agentes de IA y los desarrolladores pueden crear un trabajador de Floom desde una carpeta:

workers/<worker-id>/
  worker.yml        # manifest: inputs, outputs, trigger, runtime, secrets
  run.py            # script entrypoint, or SKILL.md for agent mode
  requirements.txt  # optional Python dependencies

Despliega el trabajador con:

floom workers validate ./workers/<worker-id>
floom workers push ./workers/<worker-id>
floom run <worker-id> --input key=value

Después del despliegue, Floom expone el trabajador en la interfaz, mediante endpoints REST y a través del servidor MCP de Floom para clientes de IA. Para conocer el contrato completo de creación de copiar y pegar, lee BUILDING.md.

Cómo se ve un trabajador

Un trabajador es una definición de trabajo respaldada por una carpeta. Describe el trabajo en inglés sencillo (SKILL.md) o entrégale un script (run.py), declara sus herramientas, activador, memoria y secretos en worker.yml, y Floom lo ejecuta.

# workers/github-digest/worker.yml  (abbreviated)
name: github-digest
description: "Every morning at 9am, send a digest of unread GitHub PRs and open issues."
exec:
  entry: SKILL.md          # plain-English agent; or run.py for a script
trigger:
  type: schedule
  cron: "0 9 * * *"        # also: manual, webhook, Composio event
connections:
  - app: github            # the only tools this agent is allowed to call
    allowed_tools: [GITHUB_FIND_PULL_REQUESTS, GITHUB_LIST_ASSIGNED_ISSUES]

<!-- workers/github-digest/SKILL.md -->
You are a GitHub assistant generating a daily PR + issues digest.
Fetch the user's open PRs and assigned issues, compile a markdown digest
with Action items, and finish_with_outputs({ "digest": "<markdown>" }).

Se ejecuta a las 9 a. m., llama solo a las dos herramientas de GitHub que declaró y escribe digest.md en una ejecución que puedes abrir, reproducir o revertir:

run 7f3a · github-digest · finished 09:00:04 · 2 tool calls · output: digest.md
  ✓ GITHUB_FIND_PULL_REQUESTS    q="is:open is:pr author:@me"   → 4 PRs
  ✓ GITHUB_LIST_ASSIGNED_ISSUES  state=open                     → 2 issues
  → out/digest.md (text/markdown)   [open · replay · rollback]

El manifiesto completo agrega schema_version, title, version y outputs declarados. Consulta workers/ para ver ejemplos ejecutables, BUILDING.md para un trabajador mínimo desplegable y el libro de recetas para agentes.

Dos tipos de agente

	se ejecuta en	aislamiento del host	herramientas	efectos secundarios
Script (`run.py` / `.sh` / `.js` / `.ts`)	microVM de sandbox E2B	sistema de archivos, entorno y proceso aislados; secretos de plataforma retenidos	sandbox + conexiones declaradas	puerta de aprobación cuando se declara
Agente (`SKILL.md`)	AgentDriver en el proceso de API (solo paquetes de confianza)	no aislado por microVM por política	conexiones declaradas, lista de permitidos	puerta de aprobación cuando se declara

Los sandboxes permiten la salida de red pública de forma predeterminada y bloquean los rangos privados/internos; una lista de permitidos más estricta es opcional. Modelo de confianza completo: ARCHITECTURE.md.

Runtime del trabajador de un vistazo


Qué es	Runtime autoalojado para crear, ejecutar y supervisar agentes de IA en segundo plano
Ideal para	Trabajo recurrente de agentes: triaje de bandeja de entrada, resúmenes, redacción de divulgación, enriquecimiento, monitoreo
Tipos de agente	Script (`run.py`/`.sh`/`.js`/`.ts`) y agente en inglés sencillo (`SKILL.md`)
Aislamiento	Los trabajadores de script se ejecutan en microVMs de sandbox E2B - sistema de archivos, entorno y proceso del host aislados; secretos de plataforma retenidos
Activadores	Manual, horario (cron), webhook, evento de Composio
Seguridad	Aprobaciones de humano en el bucle para agentes con efectos secundarios; herramientas con lista de permitidos por agente
En el registro	Cada ejecución registra registros, salidas, llamadas a herramientas, estado de aprobación, reproducción + reversión
Modelo de costos	Floom agrega sin tarifa por tarea - pagas el runtime del sandbox E2B (por segundo) más el uso de tu proveedor de modelo/API
Stack	Next.js + Tailwind UI · FastAPI + SQLite API · servidor MCP + CLI
Se ejecuta en	Linux, macOS, Windows (Python 3.11+, Node 20+)
Licencia	MIT · versión alojada

Para quién es Floom

Fundadores y operadores que convierten trabajo recurrente (resúmenes, triaje, divulgación) en agentes que se ejecutan solos.
Ingenieros que quieren un runtime real - manifiestos, sandboxes, límites, aprobaciones - no un archivo de prompt y un trabajo de cron.
Equipos que necesitan que cada acción esté en la lista de permitidos, aprobada y reproducible para auditoría.
Cualquiera que haya sido perjudicado por agentes que ejecutaron un comando destructivo, filtraron un secreto o afirmaron éxito sin nada en el registro.

Floom comparado: Scripts crudos vs Zapier vs MCP hecho a mano

	scripts crudos	Zapier / Make	servidor MCP hecho a mano	Floom
Definición del trabajador	prompt o código ad-hoc	gráfico visual, difícil de diferenciar	código de servidor de herramientas personalizado	una carpeta: `worker.yml` + `SKILL.md` o `run.py`
Runtime	cron, shell o proceso local	runtime de automatización del proveedor	lo que sea que el desarrollador construya	runtime de agente con activadores, ejecuciones, registros, salidas, aprobaciones, reproducción y reversión
Aislamiento	se ejecuta en tu host	nube del proveedor, opaca	depende de la implementación	microVM de sandbox E2B para trabajadores de script
Acceso a herramientas	lo que el script pueda alcanzar	por conector	solo herramientas MCP	declarado y con lista de permitidos por trabajador
Efectos secundarios	se disparan de inmediato	dependiente del flujo de trabajo	lógica de aprobación personalizada	puerta de aprobación humana cuando se declara
Observabilidad	scrollback, si acaso	registros por paso	registros personalizados	registros, llamadas a herramientas, salidas, artefactos, estado de aprobación, reproducción y reversión
Acceso de agentes	se necesita un envoltorio personalizado	no es un objetivo de compilación nativo de agentes	el agente puede llamar herramientas, pero el runtime de la aplicación es separado	las herramientas MCP permiten que los agentes creen, ejecuten, observen e inspeccionen trabajadores
Modelo de costos	tokens de modelo e infraestructura	tarifas por tarea o por ejecución	tokens de modelo e infraestructura	sin tarifa por tarea; pagas runtime y uso del proveedor
Alojamiento	tu host	solo proveedor	tu host	autoalojado, o alojado

Inicio rápido: Ejecuta Floom localmente

Linux / macOS

git clone https://github.com/floomhq/floom.git
cd floom
./scripts/setup.sh
# edit apps/api/.env: add a model provider key and E2B_API_KEY
./scripts/dev.sh

Windows PowerShell

git clone https://github.com/floomhq/floom.git; cd floom
.\scripts\setup.ps1
# edit apps\api\.env: add a model provider key and E2B_API_KEY
.\scripts\dev.ps1

Requiere Python 3.11+, Node.js 20+, Git, una clave de proveedor de modelos y una clave E2B de e2b.dev. Abre http://localhost:3000 e inicia sesión - sin secreto de autenticación para desarrollo local, y los agentes de ejemplo se siembran en el primer arranque.

Configuración completa, proveedores de modelos, integraciones opcionales y la lista de verificación segura de autoalojamiento: docs/GETTING-STARTED.md. Problemas comunes: docs/TROUBLESHOOTING.md.

¿No estás listo para autoalojar? floom.dev es la versión alojada - contrata agentes de IA sin configuración. Los usuarios alojados pueden comenzar desde un cliente MCP con:

npx -y @floomhq/floom mcp install --target claude

Las claves .env, de proveedor de modelos y E2B anteriores son para ejecutar tu propio runtime local o autoalojado, no para usar Floom Cloud.

Cómo funciona una ejecución

Floom worker runtime flow from trigger to worker, runner, sandbox or agent driver, side-effect approval, and run record

Conceptos principales

Agentes - carpetas bajo workers/<name>/ con worker.yml más un punto de entrada de script (run.py) o un prompt de agente (SKILL.md).
Ejecuciones - cada ejecución registra registros, salidas, llamadas a herramientas, estado de aprobación y contexto de reproducción/reversión.
Contextos - paquetes de archivos reutilizables adjuntos a los agentes como material de referencia; sensibles de forma predeterminada.
Aprobaciones - los agentes con efectos secundarios se pausan para una decisión humana antes de que algo salga del edificio.
Historial del espacio de trabajo - agentes, contextos y configuraciones versionados en un espacio de trabajo respaldado por git para reversión.

Escribe tu primer agente en docs/GETTING-STARTED.md, luego docs/AUTHORING.md para el manifiesto completo y el contrato de runtime.

Cómo se ejecutan los trabajadores

Los trabajadores de script (.py/.sh/.js/.ts) se ejecutan en una microVM de sandbox E2B de forma predeterminada: dependencias aisladas, sin acceso al proceso del host, recursos contenidos. Los trabajadores de TypeScript usan el runtime de Node con tsx (npx --yes tsx run.ts) y el mismo contrato inputs.json/result.json que los trabajadores de Python. Un paquete que vuelca os.environ dentro del sandbox solo ve metadatos del sandbox - FLOOM_SECRET, claves de proveedor y E2B_API_KEY están todos ausentes. Los trabajadores de agente (SKILL.md) se ejecutan a través del bucle de herramientas AgentDriver alojado en la API y se rigen por sus conexiones declaradas y la puerta de aprobación; la política actual de un solo inquilino solo permite paquetes de agente de confianza en esa ruta. No hay un ejecutor de script local en proceso. Modelo de confianza completo: ARCHITECTURE.md.

El manejo de datos, las salvaguardas de cuentas conectadas, los límites de retención y las superficies legales de Cloud alojado se resumen en docs/DATA-RETENTION.md.

Arquitectura

apps/web      Next.js + TypeScript + Tailwind + shadcn/ui
apps/api      FastAPI + SQLite + Pydantic
apps/mcp      MCP server + CLI
workers/      Worker folders (worker.yml + run.py or SKILL.md)
data/         SQLite DB + run artifacts

Preguntas frecuentes: Agentes de IA, MCP y despliegue de scripts de Python

¿Qué es Floom en una oración?

Floom es un runtime de código abierto para trabajadores de IA en segundo plano que se ejecutan desde carpetas de trabajadores versionadas con entradas, salidas, activadores, herramientas, aprobaciones, registros, acceso a API REST, acceso a interfaz y acceso a MCP declarados.

¿Es Floom un servidor MCP?

Floom incluye un servidor MCP, pero es más que un servidor MCP. El endpoint MCP permite que los clientes de agentes creen, ejecuten, observen, inspeccionen y gestionen trabajadores de Floom. El runtime de Floom es la parte que ejecuta esos trabajadores, registra ejecuciones, gestiona aprobaciones y expone la interfaz y la API REST.

¿Puede un agente de codificación de IA crear un trabajador de Floom desde este repositorio?

Sí. Lee BUILDING.md primero. El contrato de creación es una carpeta workers/<id>/ con worker.yml, run.py o SKILL.md, y requirements.txt opcional, luego floom workers validate y floom workers push.

¿Puedo desplegar un script de Python como aplicación, API REST y trabajador accesible por MCP?

Sí. Coloca el script en workers/<id>/run.py, declara sus entradas y salidas en worker.yml, despliégalo con floom workers push, y Floom lo hace ejecutable desde la interfaz, la API REST y las herramientas MCP.

¿Cuál es la diferencia entre el modo script y el modo agente?

El modo script ejecuta código determinista como Python, shell o Node en el sandbox. El modo agente ejecuta un prompt de SKILL.md a través del bucle de agente con herramientas declaradas y escritores de salida.

¿Reemplaza Floom a Zapier o Make?

Floom es para equipos que quieren carpetas de trabajadores versionadas, ejecución en sandbox, puertas de aprobación, registros, salidas, reproducción, reversión, acceso a API REST y acceso a MCP. Zapier y Make son productos de automatización visual con sus propios runtimes de proveedor.

¿Reemplaza Floom a las herramientas MCP escritas a mano?

Floom puede exponer trabajo a través de MCP sin que tengas que construir todo el runtime de la aplicación desde cero. Un servidor MCP escrito a mano le da herramientas a un agente; Floom le da al worker un runtime, interfaz de usuario, API, disparadores, salidas, registros, aprobaciones y herramientas MCP.

Documentación

Primeros pasos - por qué existe Floom, primera ejecución, primer agente, lista de verificación para autoalojamiento seguro.
Creación de workers de Floom - contrato de compilación legible por máquina para agentes y desarrolladores.
Creación de agentes - esquema completo de worker.yml, modos de ejecución, secretos, conexiones, disparadores, aprobaciones.
Datos, retención y salvaguardas - qué almacena Floom, cómo se delimitan los datos de cuentas conectadas y qué garantías de eliminación/retención son seguras de ofrecer.
Recetario de agentes - recetas de creación asistida por agentes.
Arquitectura - topología del runtime y el modelo de confianza del sandbox. Léelo antes de reportar hallazgos de seguridad.
Descripción general de la API - mapa de endpoints seleccionados; referencia completa en http://localhost:8000/docs.
Solución de problemas · Hoja de ruta · Historial del proyecto · Notas de la versión v1.0.0
Licencias - la licencia MIT de Floom y las notas de licencia de dependencias de terceros.

Contribuciones

Las contribuciones son bienvenidas. Consulta CONTRIBUTING.md para la configuración local, el mapa de primeras contribuciones y las pautas para PR. Verificaciones locales rápidas desde la raíz del repositorio:

npm run test:api
npm run lint:web
npm run test:web
npm run test:mcp

Seguridad

Para reportar una vulnerabilidad, sigue SECURITY.md y repórtala de forma privada en lugar de abrir un issue público.

Licencia

Licencia MIT (c) 2026 contribuyentes de Floom. Puedes usar, copiar, modificar, fusionar, publicar, distribuir, sublicenciar y vender copias de Floom, sujeto al aviso de licencia MIT y la exención de garantía.