DataMindML / GTFS
/

QUITO, ECUADOR · CÓDIGO DISPONIBLE

MCP con Claude Code

Construimos
la app.
El verdadero
problema eran
los datos.

ML DataMind GTFS reconstruye la capa de datos que el transporte público necesita. Datos abiertos, inteligencia geoespacial y decisiones humanas.

Explorar en GitHubDescargar GTFS

Infraestructura de código disponible para reconstruir rutas.
Ver auditoría histórica · 2026-04-17

Bolivia – Tejar – Chorrera: 11 paradas en orden sobre el mapa. © CARTO © OpenStreetMap contributors.
RUTA RECONSTRUIDA / QUITOBolivia – Tejar – Chorrera · 11 paradas en orden · consola real
DATOS → EVIDENCIA → RUTAS → GTFSLa IA trabaja. Nosotros decidimos.

01 / EL ORIGEN

Para llegar a la app,
primero había que construir los datos.

Queríamos crear una aplicación de transporte público para Quito. La aplicación no era la parte más difícil. Los datos sí.

01

La intención

Queríamos ayudar a las personas a moverse por Quito con una aplicación de transporte.

02

El verdadero problema

La interfaz se podía construir. La información necesaria para hacerla útil estaba incompleta o era inconsistente.

03

La capa ausente

No existe un feed público completo de transporte para Quito. Algunas rutas tenían nombre, pero les faltaban paradas.

04

Construir DataMind

El equipo programó un pipeline de machine learning y geografía para reconstruir y estructurar esos datos.

05

El siguiente cuello de botella

OpenStreetMap no documentaba suficientes paradas. Resolver los vacíos exigía investigar calles, referencias y recorridos manualmente.

06

Conectar la IA

Conectamos Claude a DataMind mediante MCP, skills y herramientas controladas para orquestar el pipeline.

07

Investigar y coordinar

La IA ayudó a inspeccionar rutas, encontrar información faltante, detectar duplicados y coordinar las fases con evidencia.

08

Mantener el control

La investigación se aceleró. La aprobación humana siguió siendo fundamental: nada se publica sin nuestra aprobación.

09

Abrir el código

El código de DataMind se hizo público. Antari es la aplicación de transporte que consume estos datos.

02 / EL SISTEMA

De información dispersa
a un feed estructurado.

Cinco fases, conectadas por PostgreSQL y PostGIS. La consola Streamlit acompaña el proceso de revisión.

01 / NODES

Paradas y lugares

Extracción de OpenStreetMap, agrupación y clasificación de paradas y puntos de interés.

02 / SEMANTICS

Contexto geográfico

Nombres canónicos, alias y búsqueda semántica para dar contexto a los lugares.

03 / ROUTES

Reconstrucción

Secuencia de paradas y geometría sobre la red vial con Valhalla y controles de calidad.

04 / NAMING

Nombres con evidencia

Investigación de operadores, extremos y referencias para proponer nombres de rutas.

05 / GTFS

Empaquetado y validación

Compilación de tablas GTFS, validación del resultado y publicación supervisada.

OpenStreetMap / OverpassPostgreSQL + PostGISValhallaHADES + Streamlit
Paradas, semántica y rutas separan sus datos en raw → work → prod.Arquitectura de las rutas

03 / MCP CON CLAUDE CODE

Claude Code orquestó.
El ritmo cambió en días.

El 25 de febrero de 2026 sumamos a Claude Code como orquestador del pipeline. Un servidor MCP de solo lectura le dio una ventana segura a la base: 18 herramientas para ver el estado real de cada ruta y cada fase. Nuestros playbooks (skills, uno por fase) le decían cómo ejecutar nuestros motores.

Inspeccionar el estado de una ruta. Contrastar calles y lugares. Encontrar vacíos, duplicados e inconsistencias. Coordinar el trabajo entre fases. La evidencia reunida también ayudó a mejorar el propio flujo de DataMind.

Claude no puede cambiar una fila por su cuenta: el MCP es de solo lectura y publicar sigue siendo una decisión humana.

COORDINACIÓN DEL TRABAJODATAMIND / CLAUDE
  1. 01Claude Code orquesta
  2. 02MCP · 18 herramientas · solo lectura
  3. 03Skills: un playbook por fase
  4. 04Motores DataMind (nuestro código)
  5. 05Investigación profunda con evidencia
  6. 06Aprobación humana
Esquema de coordinación
MCP · Claude CodeMCP · 18 herramientas · solo lectura
Antes de Claude · ene–feb 2026Con Claude Code como orquestador
Corridas de extracción de OpenStreetMap42 en dos meses1.392 en la semana del 2 de marzo
Registros de ruta limpios7241 en cuatro semanas (30 mar – 26 abr)
Investigación de huecosa mano2.075 huecos · 3.592 referencias propuestas, cada una comprobada por nuestro código
Guayaquil—301 sentidos de ruta en tres días (9 – 11 abr)
«La historia», 90 segundos, con fechas y cifras reales de nuestra base de datos y del historial de git.

04 / CONTROL HUMANO

La IA trabaja.
Nosotros decidimos.

HADES supervisa los pasos repetitivos, aplica controles y se detiene cuando una decisión requiere intervención del operador.

01

Inspeccionar

Ver geometrías, cobertura de paradas y evidencia antes de tomar una decisión.

02

Aprobar o corregir

La consola permite revisar, corregir o rechazar resultados en los puntos críticos.

03

Publicar con aprobación

La publicación de los datos exige aprobación humana. La evidencia sigue formando parte de la decisión.

05 / LA CONSOLA

El trabajo tiene
una consola.

DataMind se opera desde una consola Streamlit bilingüe: auditar rutas en el mapa, revisar colas, validar el GTFS y darle a la IA un alcance acotado.

CONSOLA REAL · OCT 2026
Resumen: conteos canónicos por provincia y el trabajo que necesita atención

Capturas de la consola real con los datos del proyecto en Ecuador, con todas las conexiones en solo lectura (10 oct 2026). El repositorio público trae solo una muestra sintética.

Recorrido de 70 segundos por la consola · Sin narración · interfaz en inglés

06 / QUITO

Donde empezó todo.

Quito fue la primera ciudad. Cada ruta se reconstruyó con su secuencia de paradas y un trazado que sigue las calles, y pasó por controles de calidad antes de contarse como limpia.

Paradas de un sentido de ruta en Quito sobre el mapa, en orden
Bolivia – Tejar – Chorrera: 11 paradas en orden sobre el mapa. © CARTO © OpenStreetMap contributors.
458sentidos de ruta en Pichincha
407desplegados
218líneas limpias
241registros limpios en cuatro semanas

Conteos canónicos de la base de trabajo al 10 de octubre de 2026 (docs/METRICS.md). Un sentido de ruta es una dirección de una línea.

Procedencia comprobada

1.883 paradas coinciden con coordenadas de fuentes Overpass. 25 shapes coinciden con geometrías persistidas de Valhalla. Son mínimos comprobados, no una clasificación de todo el feed.

© OpenStreetMap contributors.

Información reconstruida

DataMind investiga rutas, operadores y horarios y genera secuencias y tiempos. Los feeds publicados pasaron la validación técnica GTFS y se ofrecen bajo ODbL 1.0 con advertencias y periodos de servicio visibles.

Leer la auditoría de procedencia

Feeds de Quito

GTFS histórico verificado

Quito

Histórico · calendario vencido
rutas
23
paradas
349
viajes
1.416
MB
0.5

Calendario de servicio: 2025-01-01 → 2025-12-31

✓ 0 errores · MobilityData 7.1.0 · 1.704 advertencias

Más detalles y SHA-256
Snapshot
No declarada
stop_times.txt
57.906
shapes.txt
20 / 15.716 puntos
Validado
2026-10-08
SHA-256
f486071266fa83bcd6e4d8199bbbde91e9812d044dc13e6304ffd96c855ed562

Datos de transporte construidos, reconstruidos y revisados por DataMind. Dataset bajo ODbL 1.0. © OpenStreetMap contributors.

Descargar GTFSValidador

07 / GUAYAQUIL

La segunda ciudad,
en tres días.

Con el pipeline y Claude Code ya en marcha, el mismo sistema construyó 301 sentidos de ruta para Guayaquil y su provincia entre el 9 y el 11 de abril de 2026. Las limpiezas se ven antes y después, sobre el mapa.

Mapas de antes y después de una limpieza de ruta en Guayaquil
Antes y después de una limpieza en el centro de Guayaquil: las paradas alineadas no se mueven, las cercanas se ajustan a la línea, las huérfanas se eliminan.
301sentidos de ruta en 3 días
98desplegados
11feeds vigentes · 0 errores
133rutas en Guayaquil Centro

Los feeds regionales pueden solaparse: no sumes sus totales como si fueran la ciudad. La revisión de limpieza de Guayas sigue pendiente.

Feeds de Guayaquil y Guayas

Último GTFS verificado

Guayaquil / Tarqui Norte

Vigente
rutas
142
paradas
633
viajes
426
MB
0.9

Calendario de servicio: 2026-01-01 → 2026-12-31

✓ 0 errores · MobilityData 7.1.0 · 197 advertencias

Más detalles y SHA-256
Snapshot
2026-04-11
stop_times.txt
4.194
shapes.txt
142 / 95.053 puntos
Validado
2026-10-08
SHA-256
4521675fe3f272d883e35153455924379f010ff051f3f4b8c96482f850c4777b

Datos de transporte construidos, reconstruidos y revisados por DataMind. Dataset bajo ODbL 1.0. © OpenStreetMap contributors.

Descargar GTFSValidador

Último GTFS verificado

Guayaquil Centro

Vigente
rutas
133
paradas
792
viajes
425
MB
1.0

Calendario de servicio: 2026-01-01 → 2026-12-31

✓ 0 errores · MobilityData 7.1.0 · 206 advertencias

Más detalles y SHA-256
Snapshot
2026-04-11
stop_times.txt
5.528
shapes.txt
133 / 103.915 puntos
Validado
2026-10-08
SHA-256
ba9810b932a06000dc42c556bb13555f2712343a51c3d0769bee42309d1ed8ac

Datos de transporte construidos, reconstruidos y revisados por DataMind. Dataset bajo ODbL 1.0. © OpenStreetMap contributors.

Descargar GTFSValidador

Último GTFS verificado

Sur Costero

Vigente
rutas
36
paradas
2.174
viajes
107
MB
2.3

Calendario de servicio: 2026-04-01 → 2027-04-01

✓ 0 errores · MobilityData 7.1.0 · 270 advertencias

Más detalles y SHA-256
Snapshot
2026-04-11
stop_times.txt
7.350
shapes.txt
36 / 224.460 puntos
Validado
2026-10-08
SHA-256
1a08d8327be8d9116bf0793a311471efc7f4a7af8d76d22f0521d2e91be14ab2

Datos de transporte construidos, reconstruidos y revisados por DataMind. Dataset bajo ODbL 1.0. © OpenStreetMap contributors.

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Último GTFS verificado

Guayaquil / Tarqui Sur

Vigente
rutas
36
paradas
2.822
viajes
14.485
MB
4.3

Calendario de servicio: 2026-04-12 → 2026-10-31

✓ 0 errores · MobilityData 7.1.0 · 1 advertencias

Más detalles y SHA-256
Snapshot
No declarada
stop_times.txt
549.233
shapes.txt
68 / 46.105 puntos
Validado
2026-10-08
SHA-256
b26eb48be641fe9d6dc25e635fc575ceef7bc22866a5f0f7ed7e11ea4edd3b59

Datos de transporte construidos, reconstruidos y revisados por DataMind. Dataset bajo ODbL 1.0. © OpenStreetMap contributors.

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Último GTFS verificado

Guayaquil / Chongón

Vigente
rutas
21
paradas
110
viajes
120
MB
0.6

Calendario de servicio: 2026-01-01 → 2026-12-31

✓ 0 errores · MobilityData 7.1.0 · 27 advertencias

Más detalles y SHA-256
Snapshot
2026-04-11
stop_times.txt
660
shapes.txt
40 / 62.998 puntos
Validado
2026-10-08
SHA-256
65261b48fbdbcf501510e8757788ea118fe0afce8873c45d9bbe335357ff25a2

Datos de transporte construidos, reconstruidos y revisados por DataMind. Dataset bajo ODbL 1.0. © OpenStreetMap contributors.

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Último GTFS verificado

Frontera Norte

Vigente
rutas
19
paradas
94
viajes
57
MB
0.4

Calendario de servicio: 2026-01-01 → 2026-12-31

✓ 0 errores · MobilityData 7.1.0 · 109 advertencias

Más detalles y SHA-256
Snapshot
2026-04-11
stop_times.txt
282
shapes.txt
19 / 39.097 puntos
Validado
2026-10-08
SHA-256
bedf724f42fb3433424b02eeecb79f481cf9c0e8225091ddd2c54f2d84434a0b

Datos de transporte construidos, reconstruidos y revisados por DataMind. Dataset bajo ODbL 1.0. © OpenStreetMap contributors.

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Último GTFS verificado

Daule / Nobol

Vigente
rutas
18
paradas
998
viajes
34
MB
0.2

Calendario de servicio: 2026-01-01 → 2026-12-31

✓ 0 errores · MobilityData 7.1.0 · 535 advertencias

Más detalles y SHA-256
Snapshot
2026-04-11
stop_times.txt
2.456
shapes.txt
15 / 12.732 puntos
Validado
2026-10-08
SHA-256
eec58be537aa255e4913b46413683a44e2a459949ad1c8ceab7dc3b806bcfde5

Datos de transporte construidos, reconstruidos y revisados por DataMind. Dataset bajo ODbL 1.0. © OpenStreetMap contributors.

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Último GTFS verificado

Samborondón

Vigente
rutas
10
paradas
33
viajes
28
MB
0.2

Calendario de servicio: 2026-01-01 → 2026-12-31

✓ 0 errores · MobilityData 7.1.0 · 5 advertencias

Más detalles y SHA-256
Snapshot
2026-04-11
stop_times.txt
258
shapes.txt
10 / 18.079 puntos
Validado
2026-10-08
SHA-256
acdeb6ac9838e49288529d1e1611f8d190dafb9bbffa1c5ecba3ce5a684fb877

Datos de transporte construidos, reconstruidos y revisados por DataMind. Dataset bajo ODbL 1.0. © OpenStreetMap contributors.

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Último GTFS verificado

Durán

Vigente
rutas
8
paradas
178
viajes
24
MB
0.0

Calendario de servicio: 2026-04-01 → 2026-12-31

✓ 0 errores · MobilityData 7.1.0 · 1 advertencias

Más detalles y SHA-256
Snapshot
2026-04-11
stop_times.txt
534
shapes.txt
8 / 1.927 puntos
Validado
2026-10-08
SHA-256
6aa38b35f8f59be9ed71aa5db237fea9e2fa6d6a744feb69891cefddeb4e3554

Datos de transporte construidos, reconstruidos y revisados por DataMind. Dataset bajo ODbL 1.0. © OpenStreetMap contributors.

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Último GTFS verificado

El Triunfo / Bucay

Vigente
rutas
4
paradas
23
viajes
24
MB
0.0

Calendario de servicio: 2026-01-01 → 2026-12-31

✓ 0 errores · MobilityData 7.1.0 · 0 advertencias

Más detalles y SHA-256
Snapshot
2026-04-12
stop_times.txt
180
shapes.txt
8 / 4.360 puntos
Validado
2026-10-08
SHA-256
ae133b5662af0ac74066f92dbfcfc8c674134cbc54011dea12401a232a93f5c9

Datos de transporte construidos, reconstruidos y revisados por DataMind. Dataset bajo ODbL 1.0. © OpenStreetMap contributors.

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Último GTFS verificado

Lomas / Isidro Ayora

Vigente
rutas
3
paradas
10
viajes
18
MB
0.2

Calendario de servicio: 2026-01-01 → 2026-12-31

✓ 0 errores · MobilityData 7.1.0 · 2 advertencias

Más detalles y SHA-256
Snapshot
2026-04-11
stop_times.txt
126
shapes.txt
6 / 13.498 puntos
Validado
2026-10-08
SHA-256
ff5c454fb94ad43cd06d9914954152c8e24af145ac211006e96385745aabf9dd

Datos de transporte construidos, reconstruidos y revisados por DataMind. Dataset bajo ODbL 1.0. © OpenStreetMap contributors.

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08 / ARCHIVO

Feeds de transporte abiertos.
Listos para estudiar.

Todos los feeds publicados pasaron el validador de MobilityData 7.1.0 con 0 errores. Abajo, los snapshots históricos que cubren Pichincha y Guayas juntos; su calendario ya venció.

GTFS histórico verificado

2026-04-17 · Pichincha + Guayas

Histórico · calendario vencido
rutas
347
paradas
2.707
viajes
57.083
MB
22.9

Calendario de servicio: 2026-04-17 → 2026-08-15

✓ 0 errores · MobilityData 7.1.0 · 26.633 advertencias

Más detalles y SHA-256
Snapshot
2026-04-17
stop_times.txt
2.030.218
shapes.txt
487 / 396.702 puntos
Validado
2026-10-08
SHA-256
f24b44eb7238b28781db6c52b30e259e83ce2837023b948d34f8d3dc59ae9e53

Datos de transporte construidos, reconstruidos y revisados por DataMind. Dataset bajo ODbL 1.0. © OpenStreetMap contributors.

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GTFS histórico verificado

2026-04-16 · Pichincha + Guayas

Histórico · calendario vencido
rutas
347
paradas
3.080
viajes
57.083
MB
22.9

Calendario de servicio: 2026-04-16 → 2026-08-14

✓ 0 errores · MobilityData 7.1.0 · 26.928 advertencias

Más detalles y SHA-256
Snapshot
2026-04-16
stop_times.txt
2.030.332
shapes.txt
487 / 396.584 puntos
Validado
2026-10-08
SHA-256
37d6eaa9f134e12d87e347841cae14bffc11bdfcbd3b13b46b144b1f93448e62

Datos de transporte construidos, reconstruidos y revisados por DataMind. Dataset bajo ODbL 1.0. © OpenStreetMap contributors.

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GTFS histórico verificado

2026-04-12 · Pichincha + Guayas

Histórico · calendario vencido
rutas
347
paradas
8.832
viajes
57.254
MB
23.0

Calendario de servicio: 2026-04-11 → 2026-08-09

✓ 0 errores · MobilityData 7.1.0 · 28.550 advertencias

Más detalles y SHA-256
Snapshot
2026-04-12
stop_times.txt
2.030.332
shapes.txt
490 / 395.728 puntos
Validado
2026-10-08
SHA-256
0d5bf7c811c706a0c86ecf52e62f1dcde80db6cc6b28f3680c2bac23478caefe

Datos de transporte construidos, reconstruidos y revisados por DataMind. Dataset bajo ODbL 1.0. © OpenStreetMap contributors.

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GTFS histórico verificado

2026-04-11 · Pichincha + Guayas

Histórico · calendario vencido
rutas
503
paradas
7.213
viajes
34.761
MB
16.4

Calendario de servicio: 2026-04-11 → 2026-08-09

✓ 0 errores · MobilityData 7.1.0 · 20.081 advertencias

Más detalles y SHA-256
Snapshot
2026-04-11
stop_times.txt
1.630.021
shapes.txt
176 / 210.631 puntos
Validado
2026-10-08
SHA-256
7efad3ca2b4ad49be3b78a1020ca76f58120d7baba8e19c8a8c986bddf72542f

Datos de transporte construidos, reconstruidos y revisados por DataMind. Dataset bajo ODbL 1.0. © OpenStreetMap contributors.

Descargar GTFSValidador

GTFS histórico verificado

2026-04-11 · Pichincha + Guayas

Histórico · calendario vencido
rutas
270
paradas
8.353
viajes
105.183
MB
37.4

Calendario de servicio: 2026-04-11 → 2026-08-09

✓ 0 errores · MobilityData 7.1.0 · 71.172 advertencias

Más detalles y SHA-256
Snapshot
2026-04-11
stop_times.txt
3.825.325
shapes.txt
530 / 492.780 puntos
Validado
2026-10-08
SHA-256
0146cfb090310dfc5b5bc764c1de72bdbec90fc35924042303fe9e6ca9999e42

Datos de transporte construidos, reconstruidos y revisados por DataMind. Dataset bajo ODbL 1.0. © OpenStreetMap contributors.

Descargar GTFSValidador

GTFS histórico verificado

2026-04-11 · Pichincha + Guayas

Histórico · calendario vencido
rutas
503
paradas
7.213
viajes
34.761
MB
16.3

Calendario de servicio: 2026-04-11 → 2026-08-09

✓ 0 errores · MobilityData 7.1.0 · 18.664 advertencias

Más detalles y SHA-256
Snapshot
2026-04-11
stop_times.txt
1.630.021
shapes.txt
176 / 209.214 puntos
Validado
2026-10-08
SHA-256
5795af2f491f6d82a62446d43e5daee9986c289ab19a6c19b87edf0abfddf4c1

Datos de transporte construidos, reconstruidos y revisados por DataMind. Dataset bajo ODbL 1.0. © OpenStreetMap contributors.

Descargar GTFSValidador
Ver manifiesto públicoHistorial de versionesLicencia de datos

09 / LA APP

Los datos llegan
a la gente.

Antari es la app de transporte que consume datos como estos. Es un producto aparte: en Antari apareció el problema, y DataMind es la infraestructura que lo resuelve.

01 / GOOGLE PLAYAntariApp de transporte público para Android, publicada por Reise Data.Abrir en Google Play →02 / GITHUBML DataMindEl código del pipeline de cinco fases y de la consola, disponible bajo la ML DataMind Sustainable Use License.Ver el repositorio →

Antari y DataMind son productos distintos. Las descargas de Antari no son usuarios de DataMind.

10 / USAR DATAMIND

Empieza por el código.
Continúa con la evidencia.

La versión pública incluye las cinco fases, la consola y el esquema de base de datos. La muestra inicial pertenece a una ciudad inventada.

Requisitos

Python 3.10+, PostgreSQL 15+ y las extensiones postgis, vector (pgvector), pgcrypto, pg_trgm, citext, unaccent y dblink. La extracción y reconstrucción reales requieren datos regionales y servicios como Overpass y Valhalla.

01

Clonar e instalar

git clone https://github.com/josuecuguy1307/datamind-gtfs.git
cd datamind-gtfs
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements-dev.txt

Desde la raíz del repositorio, en una terminal compatible con los comandos de activación mostrados.

02

Configurar el entorno

cp .env.example .env

# .env
DB_DSN=postgresql://USER:PASSWORD@127.0.0.1:5432/datamind_ml
LOCAL_DB_DSN=postgresql://USER:PASSWORD@127.0.0.1:5432/datamind_ml
DATA_MODE=local
DATAMIND_LOCAL_ONLY_MODE=true

Edita .env con tus propias conexiones. Las variables siguientes son plantillas; sustituye USER y PASSWORD. Mantén .env fuera de Git.

03

Crear la base y cargar la muestra

createdb datamind_ml
python scripts/init_db.py
python scripts/load_sample_data.py

PostgreSQL debe estar funcionando y el usuario necesita permisos para crear la base y las extensiones. init_db.py rechaza sobrescribir una base ya inicializada.

04

Abrir la consola

streamlit run datamind_console/app.py --server.address 127.0.0.1

La consola local abre en 127.0.0.1:8501. Explora Sample Region Audit para ver la muestra.

Del ejemplo a datos reales

Configura las regiones, catálogos, operadores y servicios para tu área. El repositorio público no incluye datos reales de Quito, modelos entrenados, extractos OSM ni tiles de Valhalla. Las fases 3 y 5 necesitan servicios reales para completar el recorrido.

README
Generación de GTFS

El compilador de fase 5 trabaja con las rutas y paradas de la base configurada. Revisa sus opciones antes de ejecutarlo sobre tus datos; generar un ZIP no equivale a aprobar su publicación. La estimación necesita rutas regionales, secuencias de paradas y horarios configurados; el compilador reúne todas las rutas elegibles de la base, no solo el sector indicado. Para generar el ZIP, ejecuta el mismo módulo sin --dry-run tras revisar esos datos. Los resultados se escriben en phase5_gtfs/out/gtfs_<export_run_id>.zip o en GTFS_OUT_DIR.

python -m phase5_gtfs.scripts.build_canton_gtfs --help
python -m phase5_gtfs.scripts.build_canton_gtfs --canton <sector> --dry-run
Conexión MCP

tools/mcp_server.py implementa herramientas de lectura y fuerza transacciones SQL de solo lectura. La plantilla pública no trae una configuración MCP lista para conectar: la dependencia mcp y la configuración del cliente deben prepararse por separado.

tools/mcp_server.py

11 / DOCUMENTACIÓN TÉCNICA

El sistema, a la vista.

Código y documentación verificables en la rama main del repositorio público.

01README / EnglishREADME.md02README / EspañolREADME.es.md03Arquitectura de reconstrucción de rutasdocs/reference/MCP_02_PIPELINE_ARCH.md04HADES y revisión supervisadadocs/hades_pipeline_autopilot.md05Pipeline Copilotdocs/pipeline_copilot.md06Herramientas MCP de solo lecturatools/mcp_server.py07Inicialización de la base de datosscripts/init_db.py08Automatización locallocal_runner/README.md

12 / LICENCIA · CÓDIGO DISPONIBLE

Úsalo.
Estúdialo.
Mejóralo.

Hecho en Ecuador. Código disponible. Pensado para datos de transporte abiertos.

Si quieres convertir ML DataMind mismo en un producto o servicio comercial alojado, hablemos. Dentro de tu organización, en investigación y en educación puedes usarlo y modificarlo con libertad.

Las apps están permitidas: consumir GTFS u otros Outputs ya generados con DataMind está permitido, y una app interna puede invocar DataMind en vivo para su propia organización. Si clientes o usuarios externos pueden invocar la funcionalidad de DataMind bajo demanda a través de tu app o servicio, se necesita una licencia comercial.

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13 / CONTACTO

Hablemos de
datos de transporte.

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