InsForge: la alternativa a Supabase pensada para agentes de IA

Hace unos días estuve buscando alternativas a Supabase y me encontré con una plataforma llamada InsForge. Es un Backend-as-a-Service que ofrece las mismas características que Supabase, pero con un enfoque distinto: está pensado desde cero para trabajar con agentes de IA, e incluye integraciones nativas con modelos de IA, despliegue del sitio y un MCP propio.

En este artículo te voy a mostrar paso a paso cómo construir una aplicación en tiempo real con autenticación, almacenamiento de imágenes, IA, multitenancy y despliegue a producción — pidiéndole todo a un agente. Y lo más interesante: el plan gratuito es suficiente para prototipar el proyecto completo.

¿Qué es InsForge y qué ofrece?

InsForge es un backend completo que puedes consumir desde cualquier herramienta de IA: Claude Code, Codex, Cursor, Windsurf, Kiro, Copilot o VS Code. La razón es que está basado en estándares abiertos: Skills y MCPs.

De forma resumida, InsForge te ofrece:

• Base de datos PostgreSQL administrada
• Almacenamiento de archivos con integración a S3
• Autenticación (email/contraseña, Google, GitHub)
• Edge functions para lógica del backend
• Real-time para sincronizar clientes
• AI Gateway con acceso a OpenAI, Anthropic, Google Gemini, xAI Grok, MiniMax, Kimi, GLM y OpenRouter
• Despliegue del frontend (vía Vercel por debajo)

Los dos últimos puntos son los que no he visto en otras plataformas similares y son los que justifican que sea "un backend completo" y no solo un BaaS tradicional.

Otro detalle técnico interesante: su MCP es notablemente más rápido que otras alternativas. Si revisas benchmarks como MCP Mark, InsForge aparece entre los más rápidos comparado con Supabase y otras opciones.

Tutorial práctico: construyendo "Cloud Kitchen"

Para esta demo vamos a construir un SaaS para restaurantes que toma pedidos con un tablero estilo Kanban, registra platos con imágenes, descripciones generadas por IA y permite invitar miembros al equipo.

1. Crear cuenta y proyecto

Te registras en insforge.dev con Google, GitHub o email. Una vez dentro creas tu primer proyecto, le pones nombre (en mi caso Cloud Kitchen) y eliges la región (US para este ejemplo).

Al generar el proyecto, InsForge te muestra opciones para instalar el agente en tu herramienta favorita. También aparece OpenClaw si tienes un agente en la nube. Para este tutorial uso Claude Code, pero el flujo es idéntico con Codex, Cursor o Copilot.

2. Crear el proyecto Next.js

Antes de conectar nada, creamos un proyecto Next.js desde cero:

npx create-next-app cloud-kitchen-insforge

Tomamos las configuraciones por defecto y lo abrimos en VS Code.

3. Conectar Claude Code con InsForge

Abrimos la terminal en el editor y ejecutamos Claude Code con permisos amplios:

claude --dangerously-skip-permissions

Desde el panel de InsForge nos da un prompt para copiar y pegar que se encarga de:

1. Instalar la InsForge CLI
2. Instalar los Skills de InsForge a nivel global (disponibles para todas tus herramientas)
3. Enlazar la cuenta y el proyecto
4. Generar las credenciales

Una vez termina, si vuelves al panel de InsForge, el proyecto ya aparece configurado. No tuviste que hacer click en ningún botón.

4. Primer prompt: dashboard + tablas

Aquí viene lo interesante. Le decimos a Claude:

Crea un dashboard para un restaurante donde se pueden administrar platos y un board al estilo Kanban que permita registrar pedidos y actualizar sus estados. Crea las tablas necesarias en InsForge.

Es muy importante nombrar a InsForge en el prompt para que el agente cargue los Skills correctos. Con eso, sabe exactamente qué comandos de la CLI llamar y cómo crear las migraciones.

Tip: si no quieres empezar desde cero, InsForge ofrece templates para e-commerce, chatbots con IA o CRM, ya con las tablas generadas.

Después de unos 5 minutos, en el panel ya están creadas las tablas dishes y orders, y en el frontend hay dos secciones (dashboard de platos y de pedidos). Probamos creando un plato, un pedido, y moviendo las tarjetas entre columnas para cambiar el estado — todo se refleja en la base de datos.

5. Activar tiempo real

Si abres la app en dos ventanas, vas a notar que los cambios no se sincronizan: tienes que refrescar. Lo arreglamos con un prompt:

Haz que el board funcione en tiempo real usando real-time de InsForge.

El CLI hace la migración y conecta el canal. Si miras la carpeta lib/ del proyecto, vas a encontrar la conexión con InsForge, los tipos del backend y las migraciones — un diseño limpio, sin generar código innecesario.

Una vez listo, aparece un tag "En vivo" en la UI y al mover una tarjeta en una ventana, se actualiza en todas las demás instantáneamente.

Bonus útil: en el panel de InsForge tienes una sección de Real-time donde puedes ver qué tablas tienen el trigger activo, activarlas o desactivarlas, y un log de mensajes con cada evento (fila modificada, fecha, estatus). Excelente para debugging.

6. Storage: subida de imágenes

Pedimos subida de imágenes para los platos:

Permite subir una imagen al momento de crear o editar un plato. La imagen se debe subir a InsForge. Permite arrastrar y soltar dentro del contenedor para seleccionar la imagen.

Al intentar subir la primera imagen, va a fallar con un error de permisos. Esto no es un bug: es que las políticas IAM bloquean uploads anónimos. Le pegamos el error a Claude:

Actualiza las políticas para permitir el upload.

Actualiza las policies (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE) y al reintentar funciona. Si vas a la sección Storage en el panel, ves el bucket dishes creado automáticamente con las imágenes alojadas.

7. Autenticación completa

Siguiente prompt:

Añade autenticación completa: login, register, forgot password, OAuth con GitHub y Google. Luego actualiza las políticas nuevamente.

InsForge crea páginas protegidas, redirige al login si intentas entrar a una ruta privada, y nos manda un código de 6 dígitos al email real al registrarnos.

Lo más interesante con OAuth: InsForge intermedia las claves. No tienes que configurar tu propio OAuth app en GitHub o Google — viene listo para usarse con un solo click. Si más adelante quieres tu propio SMTP, puedes activar uno personalizado (Resend, SendGrid, etc.).

En el panel de Authentication ves a los usuarios registrados con su método (email verificado, GitHub, Google).

8. AI Gateway: descripciones generadas por IA

Aquí está una de las features más diferenciales. En el panel, sección Model Gateway, activamos los modelos que queremos usar. En mi caso solo dejé GPT-5 Mini activado.

Luego pedimos a Claude:

Al momento de crear o editar un plato, añade un botón pequeño que permita generar la descripción con IA a partir del título del plato, usando una IA de InsForge.

El código generado usa el paquete @insforge/... que intermedia todos los modelos. Tú no tienes que manejar API keys: InsForge se encarga. Probamos el botón "Generar con IA" y obtenemos una descripción coherente del plato en segundos.

Lo que hace años atrás requería integración manual con OpenAI, manejo de claves, gestión de costos y rate limits, ahora es un botón.

9. Multitenancy: restaurantes y miembros

Hasta aquí los datos son por usuario, pero en un SaaS real necesitamos que un restaurante pueda tener varios miembros. Pedimos:

Permite que un usuario pueda registrar un restaurante y pueda añadir miembros para que todos puedan ver los estados de sus pedidos.

Esta modificación tarda más (~15 minutos) porque toca varias tablas. Al terminar, al registrarte te pide el nombre del restaurante, y dentro tienes una sección de "Equipo" para invitar otros usuarios por email.

Probado en dos navegadores (uno en incógnito): el primer usuario crea un plato y un pedido, el segundo ve la misma data en tiempo real, y puede actualizar el estado. Funcionó casi a la primera, algo que no me suele pasar con otros stacks.

10. Despliegue a producción

El paso final. En el panel hay una sección Deployment que nos da un prompt para copiar:

Despliega mi aplicación en InsForge.

Por debajo despliega en Vercel vía InsForge. La CLI usa todo el entorno local y configura las variables de producción. En unos segundos:

App desplegada respondiendo correctamente.
URL: https://cloud-kitchen-xyz.vercel.app

Probamos el flujo completo en la URL pública: registro con email, verificación, crear restaurante, invitar miembro desde una ventana en incógnito, crear platos con imagen y descripción IA, registrar pedidos, actualizar estados en tiempo real. Todo funciona en producción.

En el panel de InsForge también tienes:

• Logs individuales de cada función
• Variables de entorno del despliegue
• Dominios personalizados (puedes conectar uno propio)

¿Cuándo usar InsForge?

Después de probarlo, mis conclusiones:

A favor:

• La CLI y los Skills están diseñados específicamente para agentes, por eso funciona tan bien a la primera con Claude Code, Codex, etc.
• Centraliza muchas piezas que normalmente integras tú mismo (Vercel, OAuth, SMTP, OpenAI/Anthropic)
• El AI Gateway evita manejar múltiples API keys
• Plan gratuito generoso para prototipar
• Open source (Apache 2.0)

Para tener en cuenta:

• Es una plataforma joven (YC P26), aún en evolución
• La curva ahorrada en infra se compensa entendiendo cómo escribir prompts claros que activen los Skills
• Para proyectos muy específicos donde necesitas control fino de cada capa, un stack manual puede ser más predecible

Si vas a prototipar un SaaS o una aplicación con IA, y trabajas con agentes como flujo principal de desarrollo, InsForge te ahorra muchísimo tiempo. En el siguiente video voy a construir un proyecto más completo usando el mismo stack — incluyendo pagos integrados con Stripe y un dominio personalizado.

Si tienes una idea específica que te gustaría ver, déjala en los comentarios del video o escríbeme a través de fazt.dev.