Implemente aplicaciones de Claude Code, Cursor, Codex, Lovable, Bolt o v0 con una base de datos, trabajadores y registros, en NEXUS AI o en su propio AWS, Google Cloud o Azure.
Traer código de cualquier herramienta de IA
Implemente un repositorio GitHub escrito con código Claude, Cursor, Codex o Copilot, cargue un ZIP o carpeta exportada desde Lovable, Bolt o v0, o entregue archivos desde un agente de inteligencia artificial a través de MCP. También puede construir la aplicación en el Compilador de aplicaciones NEXUS AI, donde un agente en Claude, GPT, Gemini o Grok escribe el código, ejecuta cheques y corrige errores antes de implementarlo.
Por qué las aplicaciones con AI-generadas rompen en producción
El código que se ejecuta en una vista previa del chat falla a menudo en un servidor. Escucha en localhost en lugar de 0.0.0.0, codifica un puerto, mantiene las claves API en el origen, almacena datos en un archivo SQLite que desaparece en redespliegue, omite las migraciones de la base de datos o ejecuta scripts Git hook que fallan en una compilación sin cabeza. La tabla siguiente muestra cómo NEXUS AI maneja cada uno.
No se requiere Dockerfile
Si el repositorio tiene un Dockerfile válido en su raíz, NEXUS AI lo utiliza. Si no, NEXUS AI genera uno para Node.js, Next.js, React, Vue, Angular, Vite, Python, FastAPI, Django, PHP, Laravel, Symphony, Ruby on Rails, o un sitio estático. Generado Node.js construye el conjunto HUSKY=0 y CI=true, así que Git engancha una herramienta de IA añadida no rompe la instalación.
Implementar la aplicación y sus servicios
El tiempo de ejecución NEXUS AI Docker ejecuta la aplicación con PostgreSQL, MySQL, MongoDB, o Redis sidecars, procesos en segundo plano, volúmenes persistentes y cubos S3-compatible, e inyecta las variables de conexión de la base de datos, incluyendo DATABASE_URL, en la aplicación. Google Cloud Run, AWS App Runner y Azure Container Apps ejecutan aplicaciones de un solo contenedor con bases de datos administradas.
Ejecutarlo en su propia cuenta en la nube
Implemente su propia cuenta Google Cloud en Starter, o AWS, Google Cloud, o Azure en Pro, por lo que la aplicación, sus datos y su factura en la nube permanecerán en una cuenta que usted controle. NEXUS AI Enterprise ejecuta toda la plataforma dentro de su cuenta en la nube o en los años '87 para equipos que necesitan aplicaciones con AI-generadas para permanecer en su propio entorno.
Operar después del lanzamiento
Siga el estado de despliegue y cree registros, abra la URL pública HTTPS e inspeccione los registros de tiempo de ejecución y salud. Si un Builder implementa falla, un clic envía el error de construcción al agente para que lo arregle y lo redistribuya. Haga copias de seguridad de las bases de datos a petición o en un horario, agregue un dominio personalizado y devuelva una despliegue en Pro y superior.
Elige tu camino a la producción
Construir en AI Builder, luego desplegar
Mejor cuando la aplicación necesita varias rondas de generación, revisión visual y ediciones directas de código.
Cree o abra un proyecto y seleccione Abrir AI Builder.
Elija un proveedor habilitado y describa la aplicación. Revise Vista previa y Código; utilice chat, ediciones de archivos, capturas de pantalla o haga clic en editar para refinarlo.
Haga clic en Implementar en la cabecera Builder, elija un proveedor y una región disponibles y siga el estado de despliegue a la URL en vivo.
Build a support portal with ticket submission, status tracking, and an admin view. Use Next.js and Prisma. Show loading, empty, and error states. Start with the core app; add authentication in a follow-up.
La vista previa instantánea del navegador no ejecuta una base de datos de producción. Utilice el sandbox de desarrollo completo para el comportamiento del servidor y verifique los datos reales después de la despliegue.
Después de que Claude, Cursor, Codex, u otra herramienta escriba un repositorio, implemente ese repositorio desde su terminal. Los sidecars y comandos de Docker se aplican al tiempo de ejecución NEXUS AI Docker.
Instale el nexo CLI y inicie sesión.
Presione el código generado y revisado a un repositorio Git. Mantenga las credenciales en Secrets Vault, no en la URL de repo.
Ejecute el comando de despliegue de origen, luego inspeccione el estado y los registros de tiempo de ejecución.
Reemplaza el comando URL y worker del repositorio con tu aplicación real. Omite --services y --worker-command si la aplicación no los necesita. El proceso debe escuchar en 0.0.0.0 y el puerto configurado.
Conecte un cliente MCP-compatible a https://mcp.nexusai.run/mcp y apruebe los permisos OAuth necesarios. El agente puede entregar archivos generados al Builder o implementar un repositorio Git; estas son llamadas de herramientas diferentes.
Para la vista previa, pida al agente que listue proyectos y llame a nexusai_builder_push con projectId y la matriz de archivos completa. Abra la URL del Builder devuelta y, opcionalmente, tire de ediciones posteriores con nexusai_builder_pull.
Implemente esa instantánea del Builder con el botón Builder Implemente. Alternativamente, ponga el código en Git y pida al agente que llame a nexusai_deploy_source.
Haga que el agente llame a nexusai_deploy_status y a nexusai_deploy_logs, luego abra la URL devuelta usted mismo y verifique la aplicación.
Create a support-ticket app in my NEXUS AI project. Push the complete files to AI Builder so I can review the preview. After I approve the code and push it to GitHub, deploy that repository on the Docker provider with PostgreSQL, then show deployment status and the last build logs.
nexusai_builder_push creates a Builder checkpoint, not a production deployment. Ask for deployment only after reviewing the files. Push needs deployments:create; pull and status need deployments:read; logs need deployments:logs.
Lo mejor para un servicio focalizado o prototipo cuando desea inspeccionar la salida generada antes de una despliegue única.
Abra un proyecto y expanda Advanced: generador de código independiente.
Seleccione un proveedor y modelo de IA configurado, introduzca un prompt específico y haga clic en Generar Código.
Revisar o editar el conjunto de archivos generados, haga clic en Implementar, seleccione un destino y los servicios necesarios, y luego compruebe la página Despliegues para el estado y registros.
Build a Node.js REST API for support tickets with GET /health, create/list/update endpoints, input validation, and clear error responses. Read PORT from the environment and bind to 0.0.0.0.
Este generador está separado de la conversación persistente de AI Builder. Para las ediciones multi-turno, previsualización y puntos de control, use AI Builder.
Crear un proyecto e generar o importar los archivos de aplicación.
Revisar el código y el comportamiento de vista previa, luego elegir Docker o un objetivo de nube soportado.
Desplegarse desde Builder, la página Proyecto, CLI, o un flujo de trabajo Git impulsado por MCP.
Verifique el estado, la salud, los registros, la URL pública, los datos y los trabajos antes de llamarlo hecho.
Implementar código desde cualquier herramienta de codificación de IA
Escrito con
Saca el código.
Desplegarlo en NEXUS AI
Código Claude, Cursor, o GitHub Copilot
El código ya está en su repositorio local. Comprometer y empujarlo a GitHub.
nexus deploy source with the repository URL, or Deploy Full App from the repository
OpenAI Codex
La nube Codex abre una solicitud de extracción en su repositorio GitHub. Revise y fusione.
nexus deploy source, or let Codex call nexusai_deploy_source over MCP
Lovable
Conecte el proyecto a GitHub desde Lovable.
Importar el repositorio en el App Builder o implementarlo con el origen de despliegue de nexo. Mantener la URL y clave Supabase como variables de entorno.
Bolt
Conéctese a GitHub o utilice Exportar y descargar para un ZIP.
Implementar el repositorio, o subir el ZIP con la aplicación completa
v0
Empujar a un repositorio GitHub conectado, o Descargar ZIP.
Implementar el repositorio, o subir el ZIP con la aplicación completa
ChatGPT o Claude chat
Copiar los archivos o conectar el asistente al servidor NEXUS AI MCP.
Sube a archivos 20 al App Builder, o haz que el asistente llame a nexusai_builder_push
Constructor de aplicaciones NEXUS AI
Nada que exportar.
Haga clic en desplegar en el encabezado del constructor
Por qué las aplicaciones con AI-generadas fallan en la producción, y la solución
Problema
Lo que ves
Cómo NEXUS AI lo maneja
Escucha en localhost
La construcción tiene éxito pero la URL nunca responde
Los registros de salud de despliegue y tiempo de ejecución muestran el fallo. Ate el servidor a 0.0.0.0 y lea el puerto desde el entorno.
Puerto codificado
El tráfico llega al puerto equivocado
Establezca el puerto en la configuración de despliegue o como una variable de entorno PORT, y NEXUS AI le encamina el tráfico.
Teclas API en la fuente
Los secretos terminan en la historia de Git
Almacena las claves en la bóveda Secrets, cifrada con AES-256-GCM, e inyéctalas como variables de entorno en el momento de implementarlas.
Archivo SQLite para datos
Los datos desaparecen después de un redespliegue
Añadir PostgreSQL, MySQL o MongoDB con las variables de conexión inyectadas, o adjuntar un volumen persistente.
Sin migraciones
Faltan tablas en la primera solicitud
Ejecute migraciones en el comando start, por ejemplo, migrar prisma desplegar & & mpm iniciar, y compruebe los registros de compilación y tiempo de ejecución.
Ganchos de jersey en package.json
npm install falla en un script husky o prepara
Los archivos Docker Node.js de generación establecen HUSKY=0 y CI=true.
No hay Dockerfile
Nada que construir
NEXUS AI genera uno o utiliza el Dockerfile en la raíz del repositorio.
Donde cada plan se despliega
Plan
Despliegues
Desplazar objetivos
Incluido también
Gratis, $0
1, para ensayos
NEXUS AI
Constructor de aplicaciones con tokens 500K AI al mes
Iniciador, $29/mes
2
NEXUS AI o su cuenta Google Cloud
Dominio personalizado, tokens de 5M AI, miembros del equipo 3
Pro, $149/mes
5, hasta contenedores concurrentes 10
NEXUS AI o su cuenta AWS, Google Cloud o Azure
Retroceso, tokens de 20M AI, miembros del equipo 10
Empresa, costumbre
Ilimitado
Su cuenta en la nube o on-1985ss
SSO y tokens ilimitadas de IA
Preguntas frecuentes
¿Cómo puedo implementar una aplicación con AI-generada en la UI?
Crear un proyecto y abrir AI Builder, generar y revisar la aplicación, a continuación, haga clic en Implementar en el encabezado Builder. Para un flujo de una sola vez más corto, utilice Advanced: generador de código independiente en la página Proyecto, revise los archivos generados, y luego haga clic en Implementar.
¿Puedo implementar el código generado por Claude, Cursor o Codex?
Sí. Revise los archivos, empujelos a un repositorio Git, e implemente la repo a través de la UI, el nexus deploy source, o nexusai_deploy_source. Un agente MCP también puede empujar archivos completos en AI Builder para previsualizar antes de implementar.
¿Pueden las aplicaciones con AI-general incluir bases de datos y trabajadores?
Sí. Las despliegues Docker pueden incluir contenedores de aplicaciones, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis, sidecars de trabajadores, volúmenes persistentes, cubos S3-compatible y flujos de trabajo de copia de seguridad.
¿Puedo previsualizar una aplicación con AI-generada antes de implementarla?
Sí. Generar o cargar archivos en AI Builder, o utilizar nexusai_builder_push desde un cliente MCP. Revise las pestañas Vista previa y Código antes de implementar. Previsualización del navegador no es la base de datos de producción; probar el comportamiento de la caja de arena de desarrollo y después de la despliegue.
¿Cuál es la diferencia entre AI Builder y el generador de código de página Project?
AI Builder es un espacio de trabajo persistente, multi-turno con previsualización, edición directa de código, puntos de control e despliegue. La página del proyecto también tiene un generador de código independiente Advanced: para un flujo focalizado de pre-codificación a despliegue.
¿nexusai_builder_push despliega mi aplicación?
No. Guarda el conjunto completo del archivo como un punto de control de AI Builder y devuelve una URL de vista previa. Desplega del Builder después de la revisión, o coloca el código en Git y usa nexusai_deploy_source para una despliegue de origen impulsada por un agente.
¿Puede el CLI implementar una carpeta local directamente?
El ejemplo de origen de despliegue de nexo documentado se construye desde un repositorio Git. En el panel de control, Implementar aplicación completa puede aceptar una carpeta local de origen o ZIP. Si edita localmente con una herramienta de codificación de IA, presione el código revisado a Git antes de ejecutar el comando de origen CLI.
¿Cómo puedo verificar el despliegue?
Utilice el banner de estado del Builder, la página Despliegues, el estado de despliegue del nexo y los registros de despliegue del nexo, o las herramientas de estado y registros MCP. Abra la URL pública y las rutas de prueba, acceso a la base de datos, trabajos, cargas y salud antes de cambiar el tráfico de producción.
¿Cómo puedo implementar una aplicación Codex-generada?
Concrete el codex de solicitud de extracción abierto en su repositorio GitHub, luego ejecute el nexus deploy source con la URL del repositorio o despliegue el repositorio desde el panel de control. Si Codex está conectado al servidor NEXUS AI MCP, puede llamar al nexusai_deploy_source y leer el estado y los registros de nuevo.
¿Cómo puedo implementar una aplicación desde Lovable, Bolt o v0?
Conecta el proyecto a GitHub desde la herramienta y despliega el repositorio con nexus deploy source o impórtalo al creador de aplicaciones con IA. Bolt y v0 también pueden exportar un ZIP que acepta Deploy Full App. Las aplicaciones de Lovable que utilizan Supabase necesitan la URL y la clave de Supabase como variables de entorno.
¿Necesito un archivo Docker?
No. NEXUS AI utiliza un Dockerfile válido en la raíz del repositorio cuando hay uno, y de lo contrario genera uno para Node.js, Next.js, React, Vue, Angular, Vite, Python, FastAPI, Django, PHP, Laravel, Symphony, Ruby on Rails, o un sitio estático.
¿Puedo implementar una aplicación con AI-generada en mi propia cuenta AWS o VPC?
NEXUS AI se implementa en su propia cuenta Google Cloud en Starter y en su propia cuenta AWS, Google Cloud o Azure en Pro, usando Cloud Run, App Runner o Container Apps en la región que elija. Para una plataforma que se ejecuta completamente dentro de su propia red, NEXUS AI Enterprise se implementa en su cuenta en la nube o en los años '87.
¿Qué pasa si falla el despliegue?
Los registros de compilación y ejecución muestran el error en el panel de control, el CLI y la herramienta de registro MCP. Para las aplicaciones construidas en el AI App Builder, un clic envía el fallo de nuevo al agente, que corrige el código y redistribuye.
¿Es libre de implementar una aplicación con AI-generada?
Sí. El plan Free incluye una despliegue en NEXUS AI para probar y el AI App Builder con 500K AI tokens al mes. El Starter ($29 al mes) añade una segunda despliegue, un dominio personalizado, y Google Cloud Run. Pro ($149 al mes) añade AWS, Google Cloud y Azure.