Zeltro › Ejecuta tu app de Emergent en tu propio equipo

Cómo poner en marcha una app de Emergent en local

Emergent exporta código de verdad: React o Next, FastAPI o Node, y MongoDB. Ponerlo en marcha en local cuesta más que un simple zip de React. Esto es lo que contiene la exportación y cómo hacerla funcionar.

Emergent es de los más abiertos de la categoría de apps a partir de una instrucción: produce una aplicación real que puedes descargar, y a partir del plan Standard el repositorio vive en tu propia cuenta de GitHub y no en la suya.

La pega es que una aplicación real es más que un frontend. Un proyecto de Emergent suele ser React o Next.js por delante, FastAPI o Node por detrás y MongoDB debajo, con Expo para móvil. Descomprimirlo y ejecutar npm install te lleva a un tercio del camino.

Esta página trata de los otros dos tercios.

EmergentDonde se creó la app
GitHub o zipTu propio repositorio a partir de Standard
Tu equipoPython, Node y MongoDB, ya en marcha
Tu IASigue construyendo, sin factura por instrucción

A qué te enfrentas#

Frontend

  • NormalmenteReact, Next.js o Expo
  • Necesita en localNode

Backend

  • NormalmenteFastAPI (Python) o Node
  • Necesita en localPython 3 con los paquetes correctos, o Node

Base de datos

  • NormalmenteMongoDB
  • Necesita en localUna instancia de Mongo en marcha y una cadena de conexión

Una exportación de un solo lenguaje, como un zip de Bolt o de Lovable, de verdad funciona con npm install && npm run dev. Una políglota con base de datos no, y ahí es donde la gente se atasca.

La vía manual#

Conviene conocerla, porque para algo puntual está bien y no deberías instalar nada que no necesites:

  1. Instala Node y Python 3

    En las versiones que espera el proyecto.

  2. Pon en marcha MongoDB

    Instálalo y ejecútalo, o regístrate en una instancia alojada de Atlas.

  3. Prepara Python

    Crea un virtualenv y ejecuta pip install -r requirements.txt.

  4. Escribe un .env

    Averigua qué variables de entorno quiere el backend.

  5. Ejecuta las dos mitades

    Ejecuta la API y el frontend en terminales separadas, apuntando la una a la otra.

Nada de esto es difícil. Son solo cinco cosas que pueden salir mal cada una a su manera, y repites toda la secuencia en el siguiente proyecto.

La vía de Zeltro#

Zeltro es un entorno de desarrollo local que ya tiene esas piezas en marcha. Python 3 y Node 22 son imágenes base con los drivers compilados, y MongoDB es uno de los servicios compartidos que puede usar cualquier proyecto.

zeltro clone work-directly https://github.com/you/your-emergent-app

Eso descarga el repositorio, detecta el stack, crea el proyecto, lo conecta al MongoDB compartido, escribe las credenciales en .env y le asigna una dirección. zeltro status la muestra: una local para este equipo y otra en la red local para todo lo demás.

La app Zeltro: una barra lateral de proyectos de demostración, cada uno con su luz de estado, sus direcciones local y de red, y botones para iniciarlo, detenerlo, editarlo y abrirlo
Cada proyecto tiene una dirección y una luz de estado. La próxima app que traigas queda justo al lado.

Si descargaste un zip en lugar de usar la integración con GitHub, apunta Zeltro a la carpeta descomprimida:

zeltro setup your-emergent-app

El MongoDB compartido es lo que más tiempo ahorra aquí, y lo sigue ahorrando. La segunda y la tercera app que traigas usan la misma instancia: no instalas otra base de datos ni eliges otro puerto.

Una vez que funciona#

Ahora tienes un proyecto normal en tu disco, así que un agente puede seguir trabajando en él. zeltro ai abre una sesión en la carpeta del proyecto con el agente que tengas configurado (Claude, Codex, Antigravity, Qwen, Aider, OpenCode o Hermes), y Zeltro escribe un AGENTS.md que describe la URL, la base de datos y los comandos del proyecto, para que la sesión empiece ya orientada.

La app Zeltro con una sesión de Claude Code junto a la lista de proyectos, que acaba de añadir un buscador a una app de recetas de demostración y enumera los archivos que cambió
Una sesión del agente en la carpeta del proyecto, junto a la lista de proyectos, que empieza a partir del AGENTS.md del proyecto.

Ese es el verdadero motivo para traer una app a casa: dejas de pagarle a una plataforma por cada instrucción y empiezas a usar una suscripción o un modelo local que controlas tú.

Conviene saberlo#

Una app de Emergent solo de frontend funciona con npm install && npm run devAun así, Zeltro le da una dirección permanente, una base de datos compartida esperando para cuando añadas una, y tu agente de IA trabajando justo al lado.

Zeltro no alojaEmergent puede desplegar por ti; una vez que la app está en tu propio equipo, publicarla en internet depende de ti. Sirve cualquier hosting, o lo hago yo por ti.

Qué incluye la exportación lo decide EmergentLo que llega a tu repositorio depende de sus planes, y puede cambiar. Es el mejor motivo para llevar tu app a tu propio equipo mientras puedas: una vez que funciona en Zeltro, es tuya.

Preguntas

¿Emergent me deja exportar mi código?

Sí: Emergent produce código real que puedes descargar, y a partir del plan Standard el repositorio vive en tu propia cuenta de GitHub. Comprueba los detalles en tu plan, porque las condiciones de los planes cambian.

¿Qué base de datos usa una app de Emergent?

Normalmente MongoDB, con FastAPI o Node como backend. Por eso la configuración en local es más complicada que con los constructores solo de JavaScript: necesitas una instancia de Mongo además de un runtime.

¿Puedo seguir usando IA en ella después de llevarla a local?

Sí, y con el modelo que elijas. zeltro ai abre una sesión del agente en el proyecto. Como el agente lo pones tú, el trabajo lo puede hacer una suscripción de Claude o ChatGPT que ya tienes, o un modelo más barato de OpenRouter, u Ollama en local.

¿Es distinto de exportar un proyecto de Lovable o de Bolt?

Sí, sobre todo por la base de datos y el segundo lenguaje. Las exportaciones de Lovable y Bolt suelen ser Vite/React estándar y de verdad funcionan con npm install && npm run dev. Una exportación de Emergent trae consigo un backend en Python y MongoDB.

¿Necesito Docker?

Sí. Zeltro se basa en Docker: de forma nativa en Linux y macOS, y en Windows a través de WSL2. Si prefieres no usarlo, la vía manual de arriba funciona bien; solo son más pasos.

Prueba Zeltro en tu propio equipo

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Revisado el 2026-08-22. Los otros productos cambian a menudo: si algo aquí está desactualizado, avísanos y lo corregimos.