Servidor MCP de Memoria a Largo Plazo para IA

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que proporciona memoria persistente a largo plazo para agentes de IA. Diseñado para uso en el mundo real con Claude Code, permitiendo que los sistemas de IA recuerden a través de sesiones.

Características

• Arquitectura de Memoria en Capas: Sistema de 3 capas (hechos → experiencias → cadenas de decisión)

• Búsqueda Semántica: Recuperación basada en embeddings utilizando similitud de coseno

• Decaimiento de Memoria: Decaimiento basado en activación: los recuerdos que se recuperan permanecen vivos, los no utilizados se desvanecen

• Consciente de las Emociones: Almacena valencia e intensidad emocional, permitiendo efectos de "memoria fotográfica"

• Auto-Superficie: Recuperación automática de memoria basada en ganchos (hooks) activada por el contexto de la conversación

• Deduplicación: Fusiona automáticamente recuerdos similares (umbral de similitud >80%)

Related MCP server: Recall

Arquitectura

┌─────────────────────────────────────────┐
│              Claude Code                │
│         (or any MCP client)             │
├─────────────────────────────────────────┤
│            MCP Protocol                 │
├─────────────────────────────────────────┤
│          Memory MCP Server              │
│  ┌───────────┐  ┌──────────────────┐   │
│  │  Write /   │  │  Surface /       │   │
│  │  Update /  │  │  Search /        │   │
│  │  Delete    │  │  Read            │   │
│  └─────┬─────┘  └────────┬─────────┘   │
│        │                 │              │
│  ┌─────▼─────────────────▼─────────┐   │
│  │         SQLite Database          │   │
│  │  memories + embeddings + decay   │   │
│  └─────────────────────────────────┘   │
├─────────────────────────────────────────┤
│         Auto-Surface Hook              │
│  (keyword matching on user input)      │
└─────────────────────────────────────────┘

Esquema de Memoria

Herramientas MCP

Mecanismo de Decaimiento

Los recuerdos decaen según last_activated, no created_at. Un recuerdo que se sigue recuperando permanece activo indefinidamente. Umbrales de decaimiento:

• Baja importancia (1-2) + no activado en 7 días → decae

• Importancia media (3) + no activado en 14 días → decae

• Alta importancia (4-5) + no activado en 30 días → decae

• Los recuerdos fijados nunca decaen

Inspirado en la investigación sobre la consolidación de la memoria humana, fundamentado en 8 artículos (ver design doc).

Gancho de Auto-Superficie

auto_surface.cjs se ejecuta como un gancho UserPromptSubmit de Claude Code. En cada mensaje del usuario, este:

1. Extrae palabras clave del mensaje

2. Busca coincidencias en la base de datos de memoria

3. Inyecta recuerdos relevantes en el contexto de la conversación

Esto permite la recuperación pasiva sin comandos de búsqueda explícitos.

Configuración

npm install

Añadir a la configuración MCP de Claude Code:

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/memory-mcp/index.js"]
    }
  }
}

Decisiones de Diseño

• SQLite sobre base de datos vectorial: Despliegue más sencillo, archivo único, suficiente para <10K recuerdos

• Decaimiento basado en activación sobre basado en tiempo: Imita la memoria humana: los recuerdos usados se fortalecen, los no usados se desvanecen

• Deduplicación de embeddings: Evita la saturación de memoria por eventos similares repetidos

• Arquitectura en capas: Separa hechos (estables) de experiencias (contextuales) y decisiones (accionables)

Referencias de Investigación

Construido sobre la investigación de 8 artículos:

• Generative Agents (Stanford, 2023): Flujo de memoria, reflexión, planificación/reacción

• MemGPT (2023): Memoria por niveles con gestión de páginas inspirada en SO

• LUFY (2024): Mecanismo de olvido con ponderación de excitación emocional

• MemoRAG (2024): Recuperación inspirada en la memoria con puntuación dual

• Mem0 (2024): Memoria basada en grafos con auto-extracción y deduplicación

• A-Mem (2024): Redes de memoria agentica auto-organizadas

• LoCoMo (2024): Benchmark de memoria de conversación de contexto largo

• Chloe/Noah (Comunidad): Memoria de IA acompañante de cuatro dimensiones

Ver docs/design.md para un análisis detallado de la influencia de cada artículo.

Estado

En uso diario activo. Más de 95 recuerdos en 17 sesiones. Iterando según patrones de uso del mundo real.

Licencia

MIT