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Glama

🧠 CodeMemory

La capa de inteligencia persistente para bases de código
Herramienta CLI local-first y obsesionada con la privacidad, y servidor Model Context Protocol (MCP) para agentes de IA.

🌐 Sitio web y documentación oficiales: https://codemem.vercel.app/


⚡ Aspectos destacados

  • 🔒 100 % local y privado: cero telemetría, cero llamadas de red externas. Toda la inteligencia se almacena localmente en SQLite en modo WAL.

  • 🌐 Explorador interactivo de arquitectura web: diagrama de flujo visual local y panel de memoria con desplazamiento temporal y actualizaciones en vivo en tiempo real.

  • ⚡ Eficiencia de tokens: minimiza el consumo de tokens de los prompts de IA al proporcionar fragmentos de contexto específicos y grafos de llamadas en lugar de volcados de archivos sin procesar.

  • 🔍 Análisis AST multilingüe: extrae funciones, clases, interfaces, structs e imports en TypeScript/JavaScript, Python, Rust, Go, SQL y más.

  • 👀 Observador en vivo en tiempo real: detecta cambios de código al instante con un debounce de 100 ms e integración con .gitignore.

  • 🤖 Servidor MCP nativo: listo para conectarse con Antigravity, Claude Desktop, Cursor, Copilot y agentes de IA personalizados.

  • 📊 Visualizador de arquitectura: genera diagramas Mermaid en vivo, documentación en Markdown y mapas JSON.


Related MCP server: ContextAtlas

🚀 Inicio rápido

1. Instalación

# Clone the repository
git clone https://github.com/EldrexDelosReyesBula/CodeMemory.git
cd CodeMemory

# Install dependencies
npm install

# Build TypeScript
npm run build

2. Comandos básicos

# Initialize CodeMemory in your repository
npm run dev -- init

# Scan the current codebase and index all symbols
npm run dev -- scan

# Search for any function, class, or symbol
npm run dev -- query authenticateUser

# Extract token-budgeted AI context
npm run dev -- context AuthService --budget 2000

# Start the live background file watcher
npm run dev -- watch

# Export Mermaid architecture diagram
npm run dev -- export --format mermaid

# Check repository health and statistics
npm run dev -- status

🤖 Conexión a agentes de IA mediante MCP

CodeMemory proporciona un servidor stdio completo de Model Context Protocol (MCP).

Herramientas MCP disponibles

Herramienta

Descripción

codememory_search

Busca símbolos, firmas y funciones de código

codememory_get_context

Contexto con presupuesto de tokens, dependencias y llamadores

codememory_get_dependencies

Imports ascendentes y dependientes descendentes

codememory_get_history

Modificaciones recientes de archivos y registros de commits de Git

codememory_get_architecture

Genera diagramas de arquitectura Mermaid en tiempo real

codememory_get_metrics

Estadísticas generales de la base de código y desglose por lenguajes

Configuración de Antigravity y Claude Desktop

Añade lo siguiente a tu configuración de MCP (mcp_config.json o claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "codememory": {
      "command": "node",
      "args": ["c:/Users/Eldrex/Downloads/classhost/Needs/CodeMemory/dist/cli.js", "mcp"],
      "env": {}
    }
  }
}

🏗️ Arquitectura

CodeMemory/
├── src/
│   ├── types/          # Domain data types & contracts
│   ├── db/             # SQLite engine with WAL mode & indexes
│   ├── parser/         # Multi-language AST symbol & dependency extractor
│   ├── watcher/        # Real-time debounced file watcher with .gitignore
│   ├── git/            # Git commit and diff history monitor
│   ├── generator/      # Mermaid diagram & Markdown/JSON exporters
│   ├── context/        # Token-budgeted context assembly & symbol ranker
│   ├── mcp/            # Model Context Protocol stdio server
│   └── cli.ts          # CLI commands router
└── tests/              # Complete Vitest test suite

📜 Licencia

Licencia MIT - Copyright (c) 2026 Eldrex Delos Reyes Bula.

Maintenance

ActivityMaintained
ResponsivenessNo issues

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    Local-first codebase context engine that parses code into a ranked dependency graph and serves it to AI tools via MCP for deep structural understanding.
    5
    4 npm
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  • A
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    Enables AI coding agents to retrieve and manage code context with hybrid search, project memory, and observability via MCP tools.
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