O que é o EverShelf?
O EverShelf é um aplicativo web auto-hospedado que registra o que há na sua despensa, quando vence e o que comprar em seguida. O README o descreve como “self-hosted pantry manager — inventory, barcode scan, AI recipes, less waste”; ele é escrito em PHP com banco SQLite e uma interface de página única, e o código é aberto sob a licença MIT.
O README credita um desenvolvedor, Stimpfl Daniel (GitHub: dadaloop82), e pede mais colaboradores. Um app de iOS sem relação, da Joshumi Technologies, usa o mesmo nome; o README esclarece que não há vínculo.
Onde obter
O EverShelf é um servidor que você mesmo instala; o caminho documentado é o Docker Compose, e celulares e tablets o acessam pelo navegador ou pelo app de quiosque para Android.
Servidor (Docker Compose)
- Onde obter:
- Início rápido do README: clone o repositório, copie .env.example para .env e execute docker compose up -d
Tablet de quiosque Android
- Onde obter:
- evershelf-kiosk.apk (versão 1.7.24, Android 7.0 ou superior)
Unraid
- Onde obter:
- Modelo do Community Applications e guia
Site oficial
- Onde obter:
- evershelf.site
Aviso de privacidade
- Onde obter:
- evershelf.site, seção Privacy: uma declaração curta na página inicial; não foi encontrado um documento de política separado
Código-fonte
- Onde obter:
- github.com/dadaloop82/EverShelf
Demo
- Onde obter:
- evershelf.site/demo, que segundo o README inclui IA
Versão analisada: v1.16.16, publicada em 25 de outubro de 2026 segundo a release do GitHub; a última alteração do repositório foi em 1º de novembro de 2026. A instalação exige terminal, Docker e um arquivo .env editado à mão, então é uma configuração para desenvolvedores, não uma instalação com duplo clique. A lista de releases do GitHub traz apenas o APK de quiosque para Android.
Requisitos
As fontes não dão um mínimo de RAM nem de CPU; as necessidades indicadas são Docker ou PHP 8.0+, uma câmera para escanear e, para a IA, uma chave de provedor ou um servidor Llama.
Servidor
- O que dizem as fontes:
- Docker com Compose, ou um servidor web com PHP 8.0+ apontando para a raiz do repositório com uma pasta data/ gravável
Armazenamento
- O que dizem as fontes:
- Banco SQLite no volume de dados; o backup integrado fica nesse mesmo volume, então copie-o para outro lugar
Memória e CPU
- O que dizem as fontes:
- Não informado nas fontes lidas
Câmera
- O que dizem as fontes:
- A leitura de código de barras usa a câmera do dispositivo no navegador (QuaggaJS, segundo a wiki)
Quiosque
- O que dizem as fontes:
- Android 7.0 (API 24) ou superior; suporte opcional a balanças de cozinha Bluetooth
IA
- O que dizem as fontes:
- Uma chave de API do Gemini ou da OpenAI, ou o endereço de um servidor Llama compatível com OpenAI, como Ollama, llama.cpp ou vLLM
Rede
- O que dizem as fontes:
- Feito para uma rede doméstica confiável; para acessar pela internet, a política de segurança espera que você adicione sua própria camada de autenticação
Esses itens vêm do README, da wiki e do SECURITY.md; a PromptQuorum não mediu o uso de recursos.
Como começar
Estes passos seguem o README do projeto; a PromptQuorum não os executou.
- 1Obtenha o código e o modelo de configuração
Why it matters: Execute git clone do repositório e copie .env.example para .env na pasta do projeto. - 2Escolha a configuração de IA
Why it matters: No .env, defina AI_ENABLED=false para usar sem IA, ou ajuste AI_PROVIDER para gemini, openai ou llama e adicione a chave ou a URL base correspondente. - 3Inicie o contêiner
Why it matters: Execute docker compose up -d e abra http://localhost:8080; para atualizar depois, o README indica docker compose pull e em seguida docker compose up -d. - 4Pareie seus dispositivos
Why it matters: Se API_TOKEN estiver definido, a interface web pede um código de pareamento de uso único, exibido em Configurações, Sistema, Segurança em um dispositivo já pareado ou no log do servidor.
Principais recursos
Tudo o que segue vem do README ou da wiki do projeto; a PromptQuorum não testou nada.
- Estoque. Leitura de código de barras, locais de armazenamento, datas de validade, embalagens abertas, favoritos e importação e exportação em CSV.
- Compras. Uma lista de compras inteligente com quantidades contra o desperdício, receitas que adicionam os ingredientes que faltam depois de descontar o que você tem e sincronização opcional com o Bring!.
- Cozinha. Receitas passo a passo com instruções faladas, temporizadores e dicas de desperdício zero.
- Alertas e calendário. Notificações de validade por ntfy, webhook JSON ou Home Assistant, além de um feed ICS para Google ou Apple Calendar.
- Integrações. Uma API REST, um servidor MCP, uma integração com o Home Assistant em outro repositório, um Health Bridge com Fuel Mode e o quiosque Android com gateway para balança Bluetooth.
Recursos de IA e onde eles rodam
Apenas um provedor de IA fica ativo por vez, escolhido no .env: Gemini, OpenAI ou “llama”, um endpoint compatível com OpenAI que você mesmo opera; a IA também pode ser desligada.
- Reconhecimento de produtos. A IA identifica um produto a partir de uma foto da câmera e, com uma chave do Gemini, pode ser consultada sobre códigos de barras que outras buscas não encontram.
- Datas de validade. A IA lê uma foto do rótulo e preenche o campo de validade.
- Receitas e chat. A IA escreve receitas com o que há na despensa e oferece um chat; as receitas também podem vir de uma instância do Mealie conectada.
- Provedores. A configuração de exemplo documenta Gemini, OpenAI com URL base e modelo alteráveis, e uma opção Llama para Ollama, llama.cpp ou vLLM. A wiki descreve os recursos de IA em termos do Gemini e não diz quais funcionam com um modelo local.
- Controle de custos. O arquivo de exemplo define um limite diário de chamadas de classificação ao Gemini e pode estimar o custo em tokens.
Fluxo de dados e privacidade
O site afirma que o estoque e o histórico ficam no seu dispositivo ou servidor doméstico, que a IA é opcional e que não há telemetria. As notas de arquitetura descrevem um banco SQLite na pasta de dados, e a política de segurança parte de uma rede doméstica confiável.
Solicitações externas citadas nas fontes: o provedor de IA escolhido (Gemini ou OpenAI, exceto com a opção Llama), o Open Food Facts para códigos de barras desconhecidos, o Open Prices para estimar preços e serviços opcionais como Bring!, ntfy, backup no Google Drive e um link de doação do PayPal. Os relatórios de erro vão para um log local com dados ocultados, e enviá-los ao GitHub é uma segunda adesão voluntária. Segundo o README, uma caixa de diálogo única oferece doar ou nada, e nenhuma publicidade é exibida. A demo pública usa IA na nuvem.
📌Nota: São declarações do projeto, não resultados de auditoria. A PromptQuorum não inspecionou o tráfego de rede nem o código-fonte.
Para quem serve
- Quem hospeda os próprios serviços com um servidor Docker ou NAS e quer um controle privado de despensa e validade.
- Famílias que cozinham com o que têm e querem lista de compras compartilhada, alertas de validade e receitas feitas com o que está à mão.
- Usuários do Home Assistant que querem os dados de validade e compras na casa inteligente ou em um agente conectado por MCP.
O que não conseguimos verificar
- Qualidade da IA. Reconhecimento de produtos, leitura de validade e qualidade das receitas não foram testados, e as fontes não dizem quais recursos de IA funcionam com um modelo Llama local.
- Maturidade. O projeto começou em março de 2026 e credita um desenvolvedor; a PromptQuorum não avaliou sua estabilidade nem sua segurança.
- Documentação de segurança. O SECURITY.md ainda lista a 1.7.x como a linha com suporte, bem atrás da atual v1.16.16.
- Afirmações sobre dados. “Sem telemetria” e “os dados ficam em casa” são declarações do projeto; o tráfego não foi inspecionado.
- Necessidades de hardware. Não há mínimo documentado de RAM nem de CPU, e a velocidade em um dispositivo pequeno como um Raspberry Pi não foi verificada.
Concorrentes e alternativas
O diretório tem outra análise da mesma camada de casa inteligente: um assistente de voz dentro do Home Assistant, a plataforma para a qual o EverShelf oferece uma integração. O site do próprio projeto compara o EverShelf com Grocy, Mealie e KitchenOwl; esses gerenciadores de despensa e receitas não estão no diretório, e a PromptQuorum não verificou essa comparação.
Home Assistant Assist
- Plataformas:
- Home Assistant, web, iOS, Android
- Preço / licença:
- Grátis / Apache-2.0
- Diferença principal:
- Controle por voz da casa inteligente, não um controle de despensa
Artigos sobre Home Assistant Assist (1)
- Home Assistant Assist Review: Local Voice Control and LLM AgentsAtualizado 24 de outubro de 2026
Confirme o preço, a licença e as plataformas atuais de cada app na própria página dele.
Perguntas frequentes
O EverShelf é um LLM local?
Não. É um gerenciador de despensa escrito em PHP; a IA é delegada ao Gemini, à OpenAI ou a um servidor Llama que você opera, e segundo o site os recursos de despensa funcionam sem IA.
Como faço backup dos meus dados?
Segundo as notas de versão, um backup diário roda como instantâneo do banco, mas fica dentro do volume de dados, então você mesmo precisa copiá-lo para fora do volume.
Funciona com o Home Assistant ou com agentes de IA?
O repositório linka uma integração com o Home Assistant (ha-evershelf) e um servidor MCP para agentes; a PromptQuorum não testou nenhum dos dois.
Funciona em celular ou tablet?
Ele abre no navegador e pode ser adicionado à tela inicial, e o app de quiosque para Android é voltado a tablets de parede. O site e o README não linkam nenhuma página na App Store ou no Google Play.
Quais idiomas a interface suporta?
O README lista italiano, inglês, alemão, francês, espanhol e chinês, e o app abre no idioma de um link como ?lang=de; colaboradores adicionam um idioma traduzindo translations/en.json.
Veredicto
O EverShelf é uma forma gratuita e com atualizações frequentes de controlar despensa, validade e compras em um servidor que você controla, com IA opcional para reconhecer produtos, ler rótulos de validade e escrever receitas. Em contrapartida, a instalação exige Docker e um arquivo .env editado à mão, a IA roda no Gemini ou na OpenAI a menos que você configure o seu próprio servidor Llama, o projeto tem menos de um ano e nenhuma das afirmações sobre IA ou privacidade pôde ser verificada aqui. Combina com famílias que já hospedam seus serviços; quem quer um app com instalação por duplo clique ou um assistente de modelo de linguagem deve procurar em outro lugar.
Fontes
- Site do EverShelf — recursos, FAQ e aviso de privacidade, conferidos em 1º de novembro de 2026.
- EverShelf no GitHub — README, releases, configuração de exemplo, política de segurança e atividade de commits, conferidos em 1º de novembro de 2026.
- Páginas da wiki do EverShelf no repositório — recursos, instalação e provedores de IA, conferidas em 1º de novembro de 2026.
- README do app de quiosque Android do EverShelf — versão, nível mínimo do Android e download, conferidos em 1º de novembro de 2026.