rei-memory-mcp

Servidor MCP de solo lectura que permite a Rei / Claude consultar el SEED_KERNEL de Rei-AIOS (más de 1.677 teorías a fecha de 2026-08-19) mediante búsqueda de texto completo, por ID o por STEP.

Fase 1 — solo lectura. No hay ninguna ruta de escritura expuesta como herramienta MCP. La ingesta es un script de una sola ejecución; las adiciones de teorías y las promociones pertenecen a la Fase 2 (tabla de staging seed_propose).

Principio de diseño

La taxonomía de tres niveles (proven / hypothesis / speculative) es un campo obligatorio del esquema. Una teoría sin nivel no puede ingerirse. La disciplina de higiene epidémica la impone el esquema, no la atención humana.

Related MCP server: Ek-Chuah MCP

Herramientas

Configuración

Python 3.11+ y SQLite 3.34+ (para el tokenizador de trigramas FTS5 — incluido con Python 3.11+).

# from repo root
python -m venv .venv
.venv/Scripts/activate            # Windows
source .venv/bin/activate         # Unix
pip install -e '.[dev]'

Construcción de la base de datos

El SEED_KERNEL reside como código fuente TypeScript en rei-aios/src/axiom-os/seed-kernel*.ts. Vuelca el contenido a JSONL y luego realiza la ingesta:

# 1. dump (run inside the rei-aios repo; script is bundled there)
cd path/to/rei-aios
npx tsx scripts/dump-seed-kernel-json.ts > /path/to/rei-memory-mcp/data/seed-kernel-dump.jsonl

# 2. ingest into SQLite
cd path/to/rei-memory-mcp
python scripts/ingest.py \
    --input data/seed-kernel-dump.jsonl \
    --db    data/seed_kernel.db

Tanto data/*.jsonl como data/*.db están en gitignore; regenera según sea necesario.

Ejecución del servidor MCP

# stdio transport (default)
python -m rei_memory_mcp.server
# or via console script:
rei-memory-mcp

La ruta de la base de datos se toma de REI_MEMORY_DB (por defecto: ./data/seed_kernel.db).

Configuración de Claude Desktop

Añádelo a los ajustes de MCP de Claude Desktop (ajusta las rutas):

{
  "mcpServers": {
    "rei-memory": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "rei_memory_mcp.server"],
      "cwd": "C:/Users/user/rei-memory-mcp",
      "env": {
        "REI_MEMORY_DB": "C:/Users/user/rei-memory-mcp/data/seed_kernel.db"
      }
    }
  }
}

Pruebas

pytest

La prueba de consultas en japonés (test_search.py::test_japanese_query_hits) es la señal crítica: si falla, el tokenizador de trigramas está roto y la búsqueda es inútil sin que se note.

Alcance honesto

• Solo lectura. No existe ninguna herramienta MCP de escritura de forma intencionada. Los recuerdos incorrectos no deberían tener una vía rápida para formarse.

• Trigramas para japonés. Las consultas de 2 caracteres o menos no coincidirán con texto japonés (así funciona el tokenizador de trigramas). Usa consultas de 3 o más caracteres.

• Cobertura de STEP. Solo el ~3% de las entradas actuales de SEED_KERNEL incluyen un marcador STEP N en el texto de su cuerpo. seed_list_steps refleja fielmente esta situación.

• Forma del id. El SEED_KERNEL actual mezcla tres patrones de ID (T-\d+, invented-*, slug en kebab-case). Los tres se aceptan; no se reformatea.

• Sin búsqueda vectorial. FTS5 con trigramas es todo el mecanismo de recuperación en la Fase 1. Si resulta insuficiente, la Fase 2 puede añadir embeddings junto a él, no reemplazarlo.

Hoja de ruta (no implementada)

• Fase 2 — tabla de staging seed_propose + aprobación humana → promoción a theories. Las escrituras directas en theories no se expondrán como herramienta.

• Fase 3 — tabla de historial de promociones para que el arco de una teoría (hypothesis → proven) sea en sí mismo un artefacto.

• Fase 4 — decaimiento por recuento de accesos para el ranking. Las filas con immutable: true están exentas; nunca se elimina nada.

Licencia

AGPL-3.0 (con términos de doble licencia comercial — ver LICENSE). Es la misma que la del repositorio principal rei-aios.

No te apresures; ve despacio. La semilla crecerá.