Surqo transforma datos de sensores físicos instalados en fincas colombianas en decisiones agronómicas accionables. Un nodo ESP32 de ~$15 USD captura temperatura del aire y suelo, humedad, UV y humedad volumétrica del suelo cada 15 minutos — y la IA analiza todo en segundos para darte el siguiente paso concreto.Documentation Index
Fetch the complete documentation index at: https://mintlify.com/ricardomb-tech/surqo/llms.txt
Use this file to discover all available pages before exploring further.
Quickstart
Levanta el backend, conecta un sensor y recibe tu primer análisis IA en menos de 15 minutos.
Arquitectura
Visión completa del sistema: ESP32 → MQTT → FastAPI → LLM → Dashboard.
API Reference
Documentación completa de los 30+ endpoints REST y WebSocket en tiempo real.
Firmware ESP32
Hardware, pinout, calibración de sensores y ciclo de operación con deep sleep.
¿Cómo funciona?
Instala el nodo sensor
Monta el ESP32 con DHT22, DS18B20, sensor capacitivo y ML8511 UV en tu finca. El primer arranque abre un portal WiFi cautivo — conectas tu celular, ingresas la red WiFi, y el nodo queda autónomo.
El nodo se empareja con tu finca
El firmware genera un claim code único basado en la MAC del dispositivo (ej.
A3F2C1). Desde la app web ingresa ese código para vincular el nodo con tu finca. Los datos empiezan a fluir automáticamente.Monitorea en tiempo real
El dashboard recibe lecturas por WebSocket sin polling — VPD, humedad del suelo, temperatura, UV e índices de riesgo de plagas se actualizan en vivo.
Stack del Proyecto
Backend FastAPI
Python 3.11 + SQLAlchemy async + Supabase PostgreSQL desplegado en Fly.io (Dallas, sin cold starts).
Frontend Next.js 15
App Router, SSR con Supabase Auth, Tailwind CSS, Recharts y Framer Motion.
Firmware ESP32
PlatformIO + WiFiManager + MQTT TLS a HiveMQ Cloud. Deep sleep de ~10µA entre lecturas.
Producción activa: La API vive en surqo-api.fly.dev y el frontend en surqo.online. El backend corre con
min_machines_running = 1 — nunca hay cold starts.