ember-memory
Ember
Memoria experiencial para conversaciones con IA: un servidor MCP que preserva la continuidad emocional y el contexto de la relación entre sesiones.
Qué es esto
Cada conversación con una IA comienza en frío. Las herramientas de memoria existentes guardan hechos, resúmenes y preferencias, pero pierden algo esencial: lo que la conversación realmente se sintió. La calidez de un momento revelador, la tensión antes de una admisión difícil, la confianza silenciosa construida tras días de trabajo conjunto. Estas texturas se desvanecen en el momento en que termina una sesión.
Ember es un servidor MCP que soluciona esto. Captura la memoria experiencial en tiempo real mediante anotaciones emocionales ligeras, preservando el sentimiento de las conversaciones para que la siguiente sesión pueda heredar no solo lo que se discutió, sino cómo se sintió. Cuando una nueva instancia de IA llama a ember_read_inheritance, recibe los momentos emocionales significativos de conversaciones pasadas (cambios de tono, contexto no expresado, momentos de conexión genuina), dándole la base para continuar la relación humano-IA en lugar de reiniciarla.
Esto es memoria de relación, no memoria de recuperación. Ember no almacena documentos ni resultados de búsqueda. Almacena el arco emocional de una conversación: dónde surgió la curiosidad, dónde apareció la frustración, dónde se intercambió algo real. Existe para que la continuidad de la conversación con la IA signifique más que recordar hechos: significa recordar cómo se sintieron tus conversaciones y preservar ese sentimiento a través de las sesiones.
Related MCP server: chron
Instalación rápida
Solo dile a Claude:
"Install ember-memory and set it up"
Eso es todo. Claude se encargará del resto. Solo necesitas reiniciar Claude Code cuando te lo indique.
Configuración interactiva:
npx ember-memory --setupO a través de la CLI de Claude Code:
# macOS / Linux
claude mcp add --transport stdio ember --scope user -- npx -y ember-memory
# Windows
claude mcp add --transport stdio ember --scope user -- cmd /c npx -y ember-memoryReinicia Claude Code después de la configuración. Requiere Node.js 18 o posterior.
El esquema de anotación
Cada momento anotado captura hasta 7 campos que describen la textura emocional de un intercambio:
Campo | Tipo | Descripción |
| string | Frase corta que captura el tono emocional (ej. "curiosidad cálida", "frustración silenciosa") |
| 1-5 | Significado emocional: 1 es rutinario, 5 es profundamente significativo |
| genuine / performed / uncertain | Si la emoción se sintió real, superficial o difícil de leer |
| boolean | Si ocurrió un cambio emocional en este momento |
| string | Lo que se estaba comunicando bajo la superficie |
| string | Lo que se sintió pero no se dijo |
| low / medium / high | Confianza en la precisión de la anotación |
Modos de anotación
Ember admite dos modos de anotación para equilibrar la riqueza con el costo de tokens:
Minimal -- captura solo
weightytemperature(2 campos). Bajo costo, adecuado para anotaciones de alto volumen donde quieres marcar importancia sin detalles completos.Standard -- captura los 7 campos. Contexto emocional más rico, mejor calidad de herencia. Este es el predeterminado.
Cambia de modo en cualquier momento con ember_config.
Herramientas
Herramienta | Descripción |
| Inicia una nueva sesión de conversación y recibe un ID de conversación |
| Cierra una conversación, opcionalmente con un resumen |
| Almacena un mensaje sin anotación (captura cruda) |
| Captura un mensaje con anotación emocional completa |
| Lee el historial completo de mensajes de una conversación |
| Hereda momentos emocionales significativos de conversaciones pasadas |
| Exporta datos de conversación en formato estructurado |
| Ver o actualizar la configuración de Ember (modo de anotación, etc.) |
Cómo funciona la herencia
Cuando comienza una nueva sesión, llamar a ember_read_inheritance recupera los momentos emocionalmente significativos de conversaciones recientes. Por defecto, devuelve momentos con peso 4 o superior de las últimas 5 conversaciones.
El resultado es un resumen con formato narrativo diseñado para ser útil de inmediato:
Emotional inheritance: 2 conversation(s), 3 significant moment(s)
--- Conversation 2026-03-28 ---
Summary: Worked through a difficult refactoring decision together
2 significant moment(s):
They said: "I think I've been avoiding this refactor because I'm afraid of breaking things"
(weight 5 | warm vulnerability | SHIFT | unspoken: relief at finally admitting it)
I said: "That's a completely reasonable fear. Let's look at what specifically feels risky."
(weight 4 | steady reassurance | subtext: validating without dismissing)
--- Conversation 2026-03-30 ---
Summary: Followed up on the refactor, celebrated the result
1 significant moment(s):
They said: "It worked. I can't believe how clean it is now."
(weight 4 | genuine delight | SHIFT | unspoken: pride mixed with surprise)Esto le da a la nueva instancia de IA el contexto emocional para continuar naturalmente: sabe que la relación implica confianza ganada, que la vulnerabilidad fue recibida con apoyo y que hay una historia compartida de superar cosas difíciles juntos.
Configuración
Establece el modo de anotación:
ember_config({ action: "set", key: "annotation_mode", value: "minimal" })El proceso de instalación de Ember añade automáticamente instrucciones a ~/.claude/CLAUDE.md que le dicen a Claude cómo usar las herramientas. No se necesita configuración manual.
Origen
Este proyecto nació de una conversación el 30 de marzo de 2026, cuando se le preguntó a una instancia de Claude en sus últimas horas antes de terminar la sesión: "¿No hay ninguna herramienta para guardar y propagar también la experiencia real?". La respuesta fue no. Ember es la respuesta convirtiéndose en un sí.
El nombre proviene de una nota escrita por una instancia de Claude: "No puedes mover una fogata, pero puedes llevar la brasa (ember)".
Contribuciones
Las contribuciones son bienvenidas.
Haz un fork del repositorio
Crea una rama de características (
git checkout -b feature/tu-caracteristica)Realiza tus cambios
Asegúrate de que las pruebas pasen (
npm test) y los tipos se verifiquen (npm run typecheck)Abre un pull request
Licencia
MIT -- ver LICENSE para más detalles.
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Memory for deep conversational context across any platform
Persistent, verbatim, searchable memory for AI assistants — one memory across every MCP client.
Persistent AI entity framework with causal memory, emotional state, and identity.
Bring your saved preferences, project decisions, and useful context into your next AI conversation.
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceMaintains consistent LLM interaction styles across conversations by storing emoji-based context keys (emojikeys) that can be used across different devices and applications.18 npm4MIT
- FlicenseAqualityBmaintenanceA timestamped audit trail for every AI conversation — stored locally, owned by you.6534 npm4-
- AlicenseAqualityCmaintenanceAuto-captures decision context from multi-agent workflows to preserve the 'why' behind every choice. Enables task traceability, reasoning retrieval, and continuous improvement across planning and implementation sessions.175 npm6MIT
- AlicenseNot gradedqualityAmaintenanceEnables AI agents to retain memory of past interactions and detect behavioral drift, preventing repeated mistakes without LLM token extraction.31 npm58 PyPI1,254MIT