int

Sistema de memoria de IA autohospedado, dockerizado y de código abierto. Expone un almacén de memoria a nivel de proyecto a los asistentes de codificación de IA mediante el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), de modo que los asistentes pueden recordar los aprendizajes de sesiones anteriores sin tener que repetir costoso trabajo de descubrimiento.

Estado

v1 en curso. Especificación en docs/spec.md; intención en docs/intent.md; desglose de tareas en tasks/todo.md.

Related MCP server: AIVectorMemory

Inicio rápido

cp .env.example .env          # fill in API_KEY and GEMINI_API_KEY
docker compose up -d          # server + Qdrant
docker compose logs -f int    # tail server

Apunta OpenCode al servidor añadiendo una entrada MCP remota a tu opencode.json:

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "mcp": {
    "int": {
      "type": "remote",
      "url": "http://localhost:8000/mcp",
      "headers": { "API_KEY": "{env:API_KEY}" }
    }
  }
}

Consulta docs/deployment.md para la configuración completa, el uso de la CLI y los errores comunes.

Herramientas

Los nombres de las herramientas no llevan prefijo (add, search, ...). El servidor MCP está registrado como int, por lo que los clientes MCP los exponen como int_add, int_search, int_list, int_delete.

Tecnologías

Python 3.14, FastAPI + MCP (SDK de Python mcp, Streamable HTTP), Qdrant (contenedor separado), gemini-embedding-001 (normalizado L2 a 768 dimensiones mediante MRL), Docker Compose, uv para gestión de dependencias.

Licencia

Apache-2.0 — consulta LICENSE para más detalles.