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Servidor MCP de Búsqueda de Memoria

Sistema de memoria persistente para agentes y asistentes de IA. Registra recuerdos episódicos con ponderación de importancia y valencia emocional, busca con clasificación de relevancia de texto completo, mantén una base de conocimientos de hechos y material de referencia, sigue cadenas temporales y consolida recuerdos antiguos automáticamente.

Sin dependencias externas más allá del paquete mcp: utiliza SQLite con FTS5 para una búsqueda de texto completo rápida. Los datos persisten en ~/.mcp-memory/memories.db.

Herramientas

Herramienta	Descripción
`record_memory`	Almacena un episodio de memoria con peso de importancia, relevancia, emoción y etiquetas
`search_memory`	Búsqueda semántica de texto completo con filtrado por peso de importancia y etiquetas
`add_knowledge`	Añade hechos persistentes/material de referencia a la base de conocimientos
`search_knowledge`	Busca en la base de conocimientos por tema o contenido
`list_memories`	Explora recuerdos recientes ordenados por tiempo, importancia o número de accesos
`get_memory_stats`	Estadísticas del almacén de memoria: recuentos, promedios, tamaño de almacenamiento
`get_temporal_chain`	Sigue la línea de tiempo hacia adelante/atrás desde cualquier recuerdo
`consolidate_memories`	Archiva recuerdos antiguos de bajo acceso para ahorrar espacio

Instalación

pip install mcp

Uso

Ejecutar el servidor

python server.py

Configuración de Claude Desktop

{
  "mcpServers": {
    "memory-search": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/memory-search-mcp/server.py"]
    }
  }
}

Llamadas de ejemplo

Registrar un recuerdo:

Tool: record_memory
Input: {"content": "User prefers dark mode and compact layouts", "source_agent": "preferences", "memory_type": "insight", "care_weight": 0.8, "tags": ["preferences", "ui"]}
Output: {"success": true, "episode_id": "a3f2b1c8d9e0", "timestamp": "2026-04-13T10:30:00"}

Buscar recuerdos:

Tool: search_memory
Input: {"query": "user interface preferences", "limit": 5, "care_weight_min": 0.5}
Output: {"results": [...], "count": 3, "query": "user interface preferences"}

Añadir conocimiento:

Tool: add_knowledge
Input: {"topic": "Python asyncio", "content": "Use asyncio.gather() for concurrent coroutines...", "confidence": 0.9}
Output: {"success": true, "knowledge_id": "k1a2b3c4d5e6", "topic": "Python asyncio"}

Seguir cadena temporal:

Tool: get_temporal_chain
Input: {"episode_id": "a3f2b1c8d9e0", "direction": "backward", "max_steps": 10}
Output: {"chain": [...], "direction": "backward", "steps": 7}

Almacenamiento de datos

Todos los datos se almacenan en ~/.mcp-memory/memories.db (SQLite). Para restablecer, simplemente elimina este archivo. Para hacer una copia de seguridad, cópialo.

Precios

Nivel	Límite	Precio
Gratuito	100 llamadas/día	$0
Pro	Ilimitado + incrustaciones vectoriales + sincronización en la nube	$9/mes
Enterprise	Personalizado + uso compartido en equipo + cifrado en reposo	Contáctanos

Licencia

MIT

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