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Allows configuring the mcp-context-cache server in JetBrains IDEs (IntelliJ, WebStorm, PyCharm) to provide efficient context caching for AI agents, enabling single-tool access to project files. Allows configuring the mcp-context-cache server in PyCharm to provide efficient context caching for AI agents, enabling single-tool access to project files. Allows configuring the mcp-context-cache server in WebStorm to provide efficient context caching for AI agents, enabling single-tool access to project files.

How do I use mcp-context-cache?

1. Click on "Install Server". 2. Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state. 3. In the chat, type @ followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@mcp-context-cache load project context using contextcache.json" That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed. Here is a step-by-step guide with screenshots.

mcp-context-cache

by jdug-jadodev

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mcp-context-cache

Caché de contexto para agentes de IA. Carga, almacena y entrega el contexto de archivos del proyecto de forma eficiente usando el Protocolo de Contexto de Modelos (MCP).

¿Por qué usarlo?

Sin este servidor	Con este servidor
El agente llama a `read_file` una vez por archivo	Una sola llamada devuelve todo el proyecto
30 archivos = 30 tool calls	30 archivos = 1 tool call

Características

Caché LRU — Los archivos se hashean con SHA-256 y se almacenan en memoria. Los archivos sin cambios nunca se vuelven a leer del disco.
Pipeline de seguridad — 8 pasos de validación bloquean archivos sensibles (.env, *.pem, credenciales, binarios, etc.).
3 herramientas MCP — Carga de contexto flexible: por lista de archivos, directorio o archivo de configuración.
Truncado inteligente — Respeta límites de tamaño configurables y reporta los archivos omitidos.
Orden alfabético — Salida determinista para respuestas estables del agente de IA.

Instalación

Instalación global (recomendada)

npm install -g mcp-context-cache

Con pnpm:

pnpm add -g mcp-context-cache

Verificar la instalación:

mcp-context-cache --version

Sin instalar

npx mcp-context-cache --init

Guía de configuración

Paso 1 — Registra el servidor MCP en tu IDE

VS Code

Opción A — Global (todos los workspaces): Edita ~/.config/Code/User/mcp.json en macOS/Linux o %APPDATA%\Code\User\mcp.json en Windows:

{
  "servers": {
    "mcp-context-cache": {
      "type": "stdio",
      "command": "mcp-context-cache"
    }
  }
}

Opción B — Por workspace: Crea .vscode/mcp.json en la raíz del proyecto:

{
  "servers": {
    "mcp-context-cache": {
      "type": "stdio",
      "command": "mcp-context-cache"
    }
  }
}

JetBrains (IntelliJ, WebStorm, PyCharm, etc.)

Crea .mcp.json en la raíz del proyecto:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-context-cache": {
      "command": "mcp-context-cache"
    }
  }
}

JetBrains AI Assistant detecta .mcp.json automáticamente desde la versión 2024.3.

Paso 2 — Instrucciones al agente para preferir las herramientas MCP

Los agentes de IA usan sus herramientas nativas por defecto. Debes indicarles explícitamente que prefieran las del servidor MCP.

VS Code — Instrucciones globales

Crea el archivo ~/.config/Code/User/prompts/mcp-context-cache.instructions.md:

---
applyTo: "**"
---

# Carga de contexto — mcp-context-cache

## HERRAMIENTAS PROHIBIDAS

NUNCA uses estas herramientas para leer archivos del proyecto:

- `read_file`
- `list_dir`
- `file_search`
- `semantic_search`
- `grep_search`

Solo se permite usarlas si TODAS las herramientas MCP fallan con error.

## PROCEDIMIENTO OBLIGATORIO

Antes de cualquier otra llamada al inicio de una tarea:

1. Verifica si el workspace contiene un archivo `contextcache.json`.
2. Si existe → llama a `get_context_from_config` con `{ "projectRoot": "<ruta-absoluta>" }`.
3. Si no existe y necesitas un directorio → llama a `get_directory_context`.
4. Para archivos específicos → llama a `get_project_context` con un array `paths`.
5. Solo usa `read_file` si las tres herramientas MCP devuelven error.

## Referencia de herramientas

- `get_context_from_config`  →  `{ "projectRoot": "<ruta-absoluta>" }`
- `get_project_context`      →  `{ "paths": ["rel/ruta.ts", ...], "projectRoot": "<ruta-absoluta>" }`
- `get_directory_context`    →  `{ "rootPath": "<ruta-absoluta-al-directorio>" }`

El frontmatter applyTo: "**" le indica a VS Code Copilot que inyecte este archivo en cada conversación.

VS Code — Por proyecto

Crea .github/copilot-instructions.md en la raíz del proyecto:

## PROHIBIDO — no uses estas herramientas para leer archivos

NUNCA llames a `read_file`, `list_dir`, `file_search`, `semantic_search` o `grep_search`.
Solo recurre a ellas si todas las herramientas MCP devuelven error.

## PRIMER PASO OBLIGATORIO

Este proyecto tiene un `contextcache.json`. Llama a `get_context_from_config` antes de cualquier otra herramienta:

{ "projectRoot": "<ruta-absoluta-a-este-repo>" }

JetBrains — Prompt de sistema global (AI Assistant)

Ve a Settings → Tools → AI Assistant → System prompt y agrega:

Al trabajar en cualquier proyecto que tenga un archivo contextcache.json, llama a la herramienta MCP
get_context_from_config con la ruta raíz del proyecto antes de leer archivos individuales.
Prefiere get_directory_context sobre leer archivos uno por uno, y get_project_context
sobre múltiples llamadas a read_file.

Paso 3 — Inicializa tu proyecto

Ejecuta en la raíz del proyecto para generar un contextcache.json:

npx @jdug-jadodev/mcp-context-cache --init

O créalo manualmente:

{
  "modules": [
    {
      "name": "src",
      "path": "src",
      "includeInstructions": true,
      "excludePatterns": ["**/*.test.ts", "**/*.spec.ts", "**/__mocks__/**"]
    }
  ],
  "globalInstructions": ".github/copilot-instructions.md",
  "maxTotalSizeKb": 2048,
  "cache": {
    "maxEntries": 5000,
    "maxEntrySizeKb": 1024
  },
  "security": {
    "allowedPaths": ["./"],
    "deniedPaths": ["./node_modules", "./dist", "./secrets", "./.git"],
    "deniedFiles": [".env", "credentials.json", "*.pem"],
    "maxFileSizeKb": 500,
    "allowedExtensions": [".ts", ".tsx", ".js", ".jsx", ".json", ".md", ".yaml", ".yml"]
  }
}

Referencia de campos

Campo	Descripción
`modules`	Lista de directorios a empaquetar
`modules[].path`	Ruta relativa a la raíz del proyecto
`modules[].includeInstructions`	Si es `true`, antepone el contenido de `globalInstructions`
`modules[].excludePatterns`	Patrones glob a omitir
`globalInstructions`	Ruta al Markdown incluido al inicio del bundle cuando `includeInstructions: true`
`maxTotalSizeKb`	Tamaño máximo total del bundle en KB
`cache.maxEntries`	Número máximo de archivos en la caché LRU
`cache.maxEntrySizeKb`	Tamaño máximo de archivo individual en caché
`security.allowedPaths`	Rutas desde las que el servidor puede leer
`security.deniedPaths`	Rutas siempre bloqueadas
`security.deniedFiles`	Patrones de nombres de archivo siempre bloqueados
`security.maxFileSizeKb`	Tamaño máximo de archivo a servir
`security.allowedExtensions`	Lista blanca de extensiones de archivo

Herramientas MCP

`get_context_from_config`

Carga el contexto completo del proyecto definido en contextcache.json. Úsala siempre primero.

{ "projectRoot": "/ruta/absoluta/al/proyecto" }

Parámetro	Tipo	Requerido	Descripción
`projectRoot`	string	sí	Directorio que contiene `contextcache.json`
`configPath`	string	no	Ruta explícita a `contextcache.json`

`get_directory_context`

Carga recursivamente todos los archivos de un directorio.

{ "rootPath": "/ruta/absoluta/al/directorio", "excludePatterns": ["*.test.ts"] }

Parámetro	Tipo	Requerido	Descripción
`rootPath`	string	sí	Directorio a escanear
`configPath`	string	no	Ruta a `contextcache.json` para la configuración de seguridad
`excludePatterns`	string[]	no	Patrones glob adicionales a excluir

`get_project_context`

Carga una lista específica de archivos por ruta.

{ "paths": ["src/auth/login.ts", "src/types.ts"], "projectRoot": "/ruta/absoluta" }

Parámetro	Tipo	Requerido	Descripción
`paths`	string[]	sí	Rutas de archivos a cargar
`projectRoot`	string	no	Raíz para resolver rutas relativas
`configPath`	string	no	Ruta a `contextcache.json`

Formato de salida

Cada archivo en el bundle se envuelve con marcadores BUNDLE:

BUNDLE_START: <sha256-fingerprint>
ruta/al/archivo.ts
<contenido completo del archivo>
BUNDLE_END: ruta/al/archivo.ts

Los archivos siempre se ordenan alfabéticamente para una salida determinista.

Manejo de `BUNDLE_TRUNCATED`

Cuando el tamaño total supera maxTotalSizeKb, la respuesta incluye:

BUNDLE_TRUNCATED: límite de tamaño excedido.
Límite configurado: 2048 KB
Tamaño total: 3100 KB
Archivos omitidos:
  src/modulo-grande/archivo-a.ts
  src/modulo-grande/archivo-b.ts

Llama a get_project_context con las rutas omitidas para recuperarlos en una llamada de seguimiento.

Seguridad

Los siguientes archivos están siempre bloqueados, independientemente del contextcache.json:

.env, .env.*, credentials.json, *.pem, id_rsa, id_ed25519
*.key, private.key, secret*, secrets.json, token*
service-account.json, .npmrc, .pypirc
Todos los binarios: .exe, .dll, .png, .zip, .wasm, etc.

Las rutas fuera de allowedPaths son rechazadas. El servidor nunca sigue symlinks fuera del árbol permitido.

Desarrollo

pnpm install
pnpm build   # Compila TypeScript → dist/
pnpm dev     # Ejecuta con tsx (sin paso de build)
pnpm test    # Suite de tests con Vitest

Licencia

MIT

This server cannot be installed

license - permissive license

quality - not tested

maintenance

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We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/jdug-jadodev/MCP-CACHING'

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Referencia de campos

Herramientas MCP

get_context_from_config

get_directory_context

get_project_context

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Manejo de BUNDLE_TRUNCATED

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`get_context_from_config`

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`get_project_context`

Manejo de `BUNDLE_TRUNCATED`