Memoria MCP

Memoria MCP es un Servidor MCP que brinda a los Clientes MCP (Cursor, Claude, Windsurf y más) la capacidad de recordar información sobre los usuarios (preferencias, comportamientos) a través de conversaciones. Utiliza tecnología de búsqueda vectorial para encontrar recuerdos relevantes basados en el significado, no solo en palabras clave. Está construido con Cloudflare Workers, D1, Vectorize (RAG), Durable Objects, Workers AI y Agents.

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Related MCP server: MCP Memory

🚀 Pruébalo

https://memory.mcpgenerator.com/

🛠️ Cómo desplegar tu propia Memoria MCP

Opción 1: Despliegue con un clic de tu propia Memoria MCP en Cloudflare

En la sección Create Vectorize elige:

• Dimensions: 1024

• Metric: cosine

Haz clic en el botón "Create and Deploy"

En el panel de control de Cloudflare, ve a "Workers & Pages" y haz clic en Visit

Opción 2: Usa esta plantilla

1. Haz clic en el botón "Use this template" en la parte superior de este repositorio

2. Clona tu nuevo repositorio

3. Sigue las instrucciones de configuración a continuación

Opción 3: Crear con CloudFlare CLI

npm create cloudflare@latest --git https://github.com/puliczek/mcp-memory

🔧 Configuración (Solo Opción 2 y 3)

1. Instala las dependencias:

npm install

2. Crea un índice Vectorize:

npx wrangler vectorize create mcp-memory-vectorize --dimensions 1024 --metric cosine

3. Instala Wrangler:

npm run dev

4. Despliega el worker:

npm run deploy

🧠 Cómo funciona

1. Almacenamiento de recuerdos:

   • Tu texto es procesado por Cloudflare Workers AI utilizando el modelo de código abierto @cf/baai/bge-m3 para generar embeddings

   • El texto y su embedding vectorial se almacenan en dos lugares:

     • Cloudflare Vectorize: Almacena los embeddings vectoriales para la búsqueda de similitud

     • Cloudflare D1: Almacena el texto original y los metadatos para la persistencia

   • Un Durable Object (MyMCP) gestiona el estado y garantiza la consistencia

   • El framework Agents maneja la comunicación del protocolo MCP

2. Recuperación de recuerdos:

   • Tu consulta se convierte en un vector usando Workers AI con el mismo modelo @cf/baai/bge-m3

   • Vectorize realiza una búsqueda de similitud para encontrar recuerdos relevantes

   • Los resultados se clasifican por puntuación de similitud

   • La base de datos D1 proporciona el texto original para los vectores coincidentes

   • El Durable Object coordina el proceso de recuperación

Esta arquitectura permite:

• Búsqueda rápida de similitud vectorial a través de Vectorize

• Almacenamiento persistente con D1

• Operaciones con estado a través de Durable Objects

• Interacciones de IA estandarizadas a través de Workers AI

• Cumplimiento del protocolo a través del framework Agents

El sistema encuentra información conceptualmente relacionada incluso cuando las palabras exactas no coinciden.

🔒 Seguridad

Memoria MCP implementa varias medidas de seguridad para proteger los datos del usuario:

• Los recuerdos de cada usuario se almacenan en espacios de nombres aislados dentro de Vectorize para la separación de datos

• La limitación de tasa (rate limiting) incorporada evita el abuso (100 req/min - puedes cambiarlo en wrangler.jsonc)

• La autenticación se basa solo en userId

  • Aunque esto es suficiente para una protección básica debido a la limitación de tasa

  • Se pueden añadir fácilmente capas de autenticación adicionales (como claves API u OAuth) si es necesario

• Todos los datos se almacenan en la infraestructura segura de Cloudflare

• Todas las comunicaciones están aseguradas con cifrado TLS estándar de la industria (proporcionado automáticamente por la certificación SSL/TLS de Cloudflare)

💰 Información de costos - GRATIS para la mayoría de los usuarios

Memoria MCP es de uso gratuito para niveles de uso normales:

• El nivel gratuito permite 1,000 recuerdos con ~28,000 consultas por mes

• Utiliza la cuota gratuita de Cloudflare para Workers, Vectorize, Worker AI y la base de datos D1

Para obtener más detalles sobre los precios de Cloudflare, consulta:

• Precios de Vectorize

• Precios de Workers AI

• Precios de Workers

• Precios de Durable Objects

• Precios de la base de datos D1

❓ Preguntas frecuentes

1. ¿Puedo usar memory.mcpgenerator.com para almacenar mis recuerdos?

   • Sí, puedes usar memory.mcpgenerator.com para almacenar y recuperar tus recuerdos

   • El servicio es gratuito

   • Tus recuerdos se almacenan de forma segura y solo son accesibles para ti

   • No puedo garantizar que el servicio esté siempre disponible

2. ¿Puedo alojarlo yo mismo?

   • Sí, puedes alojar tu propia instancia de Memoria MCP gratis en Cloudflare

   • Necesitarás una cuenta de Cloudflare y los siguientes servicios:

     • Workers

     • Vectorize

     • Base de datos D1

     • Workers AI

3. ¿Puedo ejecutarlo localmente?

   • Sí, puedes ejecutar Memoria MCP localmente para desarrollo

   • Usa wrangler dev para ejecutar el worker localmente

   • Necesitarás configurar credenciales de desarrollo local para los servicios de Cloudflare

   • Ten en cuenta que algunas funciones como la búsqueda vectorial o Workers AI requieren una conexión a los servicios de Cloudflare

4. ¿Puedo usar un alojamiento diferente?

   • No, Memoria MCP está diseñado específicamente para la infraestructura de Cloudflare

5. ¿Por qué lo creaste?

   • Quería una solución de código abierto

   • El control sobre mis propios datos era importante para mí

6. ¿Puedo usarlo para más de una persona?

   • Sí, Memoria MCP se puede integrar en tu aplicación para servir a todos tus usuarios

   • Cada usuario obtiene su propio espacio de memoria aislado

7. ¿Puedo usarlo para almacenar cosas que no sean recuerdos?

   • Sí, Memoria MCP puede almacenar cualquier tipo de información basada en texto

   • Algunos ejemplos prácticos:

     • Base de conocimientos: Almacena documentación técnica, procedimientos y guías de solución de problemas

     • Comportamientos del usuario: Rastrea cómo los usuarios interactúan con las funciones y los patrones de uso comunes

     • Notas de proyectos: decisiones y actualizaciones de proyectos

   • La búsqueda vectorial ayudará a encontrar elementos relacionados independientemente del tipo de contenido

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