LoreConvo v0.10.6Tu memoria sigue a tu identidad, no a tu herramienta — con tu consentimiento.

LoreConvo es la única memoria de IA que lleva tu contexto a través de Claude Code, Cowork, Codex, Cursor y Hermes Agent. Una instalación, una memoria, en todos tus entornos de código.

Instala directamente desde el marketplace de plugins de Claude Code, o vía PyPI: uvx loreconvo

¿Por qué LoreConvo?

Funciona dondequiera que trabajes

LoreConvo funciona en Claude Code, Cowork, Cursor, Codex y Hermes — la misma capa de memoria, sin importar qué cliente uses. Cuando cambias de proyecto a mitad de camino, tu contexto viaja contigo automáticamente.

La mayoría de las herramientas aíslan la memoria por máquina o espacio de trabajo. LoreConvo almacena todo localmente en una base de datos SQLite que tú posees, y lo muestra dondequiera que estés. La captura ocurre de dos maneras: explícitamente mediante las herramientas de guardado, o automáticamente al final de la sesión si instalas los hooks opcionales. De cualquier manera, puedes inspeccionar, editar o eliminar cualquier memoria en cualquier momento.

Tú controlas lo que se guarda

LoreConvo te da el control: la captura automática solo se ejecuta si eliges instalar los hooks de sesión, cada guardado es inspeccionable, y puedes eliminar cualquier memoria en cualquier momento.

Cada memoria te muestra exactamente de dónde proviene — qué superficie la capturó, cuándo, a qué contexto de proyecto pertenece, y qué skill la generó. Sin misterios. Procedencia completa.

Tu memoria permanece en tu máquina

LoreConvo almacena todo en una base de datos SQLite en tu propia máquina. Tus datos permanecen locales a menos que habilites explícitamente la función opcional de resumen con IA (Pro, desactivada por defecto), que envía un extracto de la transcripción a la API de Anthropic usando tu propia clave. Sin cuentas en la nube. Sin proveedor con acceso a tu historial de sesiones.

Tus sesiones viven en ~/.loreconvo/sessions.db — un archivo que posees, puedes respaldar y eliminar cuando quieras.

Memoria estructurada, no transcripciones crudas

LoreConvo captura dos tipos de memoria para cada sesión:

• Memoria episódica: lo que sucedió — resúmenes, artefactos creados, preguntas abiertas dejadas atrás

• Memoria semántica: lo que se decidió — conclusiones estables sobre el proyecto que persisten entre sesiones

Juntas, estas le dan a Claude un registro estructurado y buscable de la historia de tu proyecto, no solo un montón de transcripciones de chat.

Related MCP server: ai-memory

Benchmark de Recuperación

La búsqueda FTS5 de LoreConvo se evalúa contra un corpus sintético de 60 sesiones (6 áreas temáticas, 36 consultas etiquetadas).

La expansión de tokens compuestos (preprocesamiento de consultas camelCase / snake_case) eleva el Recall@5 en +35.7 pp en consultas que usan identificadores técnicos como autoSave, pipeline_tracker y get_context_for.

Informe completo del benchmark | Reproducir

Inicio Rápido

Un comando para instalar:

bash install.sh

Esto crea un entorno virtual, instala dependencias y verifica que todo funcione. Sin cambios en el Python del sistema, sin comandos pip manuales.

Usando LoreConvo

Claude Code (Terminal)

Inicia una sesión con el plugin cargado:

claude --plugin-dir /path/to/loreconvo

O cárgalo dentro de una sesión existente:

/plugin add /path/to/loreconvo

Reemplaza /path/to/loreconvo con la ubicación donde guardaste la carpeta fuente.

Después de hacer cambios en el código, usa /reload-plugins para actualizar sin reiniciar.

Una vez cargado, Claude tiene acceso automáticamente a las 39 herramientas MCP de LoreConvo. Pídele a Claude que "guarde esta sesión" o "recuerde lo que discutimos sobre X" y usará las herramientas por sí mismo.

Cowork (Aplicación de escritorio)

1. Haz clic en el botón + junto al cuadro de mensaje

2. Selecciona Plugins

3. Selecciona Añadir plugin

4. Navega hasta la carpeta fuente de loreconvo

Importante: Acceso compartido a la base de datos

Cowork se ejecuta en una VM sandbox y no puede ver el sistema de archivos de tu Mac por defecto. Para leer sesiones guardadas por Claude Code, pídele a Claude en Cowork:

"Monta mi carpeta ~/.loreconvo"

Una vez montada, Cowork lee y escribe en la misma base de datos que Claude Code. Las sesiones guardadas en Code aparecen instantáneamente en Cowork.

Claude Chat (Web)

Chat no admite plugins, por lo que LoreConvo proporciona un puente de un comando. Ejecuta esto en tu terminal:

bash export-to-chat.sh

Esto exporta tu última sesión y la copia a tu portapapeles (macOS). Cambia a Chat y pega (Cmd+V). Chat tiene instantáneamente el contexto de tu sesión de Code o Cowork.

Para buscar una sesión específica:

bash export-to-chat.sh "tax prep"

Cómo Funciona en Todas las Superficies

El valor central de LoreConvo es que el contexto persiste automáticamente entre las superficies de Claude. Aquí está la cadena completa:

Claude Code  (~/.claude/settings.json via `claude mcp add`)
  |-- SessionEnd hook --> auto_save.py --> ~/.loreconvo/sessions.db
  |-- SessionStart hook <-- auto_load.py <-+
                                           |
Cursor       (.cursor/mcp.json) <--MCP-----+
Codex        (~/.codex/config.toml) <--MCP-+
Hermes Agent (~/.hermes/config.yaml) <-MCP-+
Cowork       (MCP-native execution env) <--+
  All surfaces: save_session / get_recent_sessions / search_sessions

Claude Chat (web)
  |-- export-to-chat.sh --> clipboard --> paste into Chat

Claude Code es la superficie principal. Los hooks se ejecutan automáticamente:

• Cuando una sesión termina, auto_save.py captura la conversación y guarda un resumen estructurado (decisiones, artefactos, preguntas abiertas, etiquetas) en la base de datos SQLite local.

• Cuando una nueva sesión comienza, auto_load.py consulta la base de datos, puntúa las sesiones recientes por calidad de señal, e inyecta el contexto más relevante en la sesión como contexto del sistema. Las sesiones con preguntas abiertas y decisiones obtienen la puntuación más alta; las sesiones de baja señal se filtran. También indexa cualquier MEMORY.md encontrado en el directorio del proyecto (ver Indexación automática de MEMORY.md a continuación).

Cursor se conecta a través de .cursor/mcp.json en la raíz del proyecto — el mismo protocolo MCP que Claude Code. Consulta INSTALL.md para detalles de configuración.

OpenAI Codex se conecta a través de ~/.codex/config.toml usando una sección [mcp_servers.<name>]. Consulta INSTALL.md para detalles de configuración.

Hermes Agent se conecta a través de ~/.hermes/config.yaml bajo la clave mcp_servers:. Consulta INSTALL.md para detalles de configuración.

Claude Chat (web) no admite plugins. El script export-to-chat.sh cubre la brecha: exporta tu sesión más reciente a tu portapapeles para que puedas pegarla directamente en Chat. Esto le da a Chat el mismo contexto que Code habría cargado automáticamente.

El resultado: cuando cambias de superficie a mitad de proyecto, nunca tienes que volver a explicar lo que estabas haciendo.

Tus Datos Siempre Están Disponibles

LoreConvo funciona a través de herramientas MCP cuando están disponibles y recurre automáticamente a scripts incluidos cuando no lo están. Tus sesiones están seguras independientemente del estado de MCP — las mismas operaciones de guardado, búsqueda y recuperación funcionan de cualquier manera. No necesitas configurar nada; el skill del plugin maneja el cambio silenciosamente.

Espacios de Trabajo de Proyecto

Los proyectos de LoreConvo son espacios de trabajo persistentes — cada sesión, decisión y artefacto de tu trabajo en un proyecto es buscable desde cualquier superficie de Claude.

# Create a project workspace
create_project("my-api", "REST API project", expected_skills=["openapi", "python"])

# Add persistent project instructions (optional)
create_project(
    "my-api",
    description="REST API project",
    instructions="Python 3.10+, SQLite only. No cloud dependencies. Deploy via Docker."
)

# See recent sessions, skill usage, and open questions for the project
get_project("my-api")

# Search scoped to the project
search_sessions("auth design", project="my-api")

Instrucciones de Proyecto (opcional): Cuando creas un proyecto, puedes almacenar instrucciones o restricciones persistentes que Claude verá al inicio de la sesión. Esto es útil para hacer cumplir estándares de todo el proyecto sin repetirlos en cada archivo CLAUDE.md. Las instrucciones se muestran en el contexto de auto-carga antes de los resúmenes de sesiones recientes.

Usado con LoreDocs, LoreConvo forma un espacio de trabajo de proyecto portátil para todo Claude — memoria de sesión Y conocimiento estructurado, enteramente en tu máquina. Donde los espacios de trabajo de IA en la nube te atan a un ecosistema, el par Lore funciona en cada superficie de Claude que ya usas.

Indexación automática de MEMORY.md

Si tu proyecto tiene un archivo MEMORY.md, LoreConvo lo indexa automáticamente en cada inicio de sesión. El contenido se vuelve buscable junto con tus sesiones regulares a través de search_sessions.

Esto significa que Claude puede recordar convenciones del proyecto, notas de equipo o decisiones arquitectónicas de MEMORY.md sin que tengas que mencionarlas. Los resultados de búsqueda de MEMORY.md están etiquetados como memory_md y tienen source='file_memory' para que puedas distinguirlos de las entradas de sesión regulares.

¿Qué directorio se escanea?

Por defecto, LoreConvo escanea el directorio donde se ejecuta Claude Code (el directorio de trabajo actual). Para apuntar a un directorio diferente, pasa LORECONVO_PROJECT_PATH como una bandera de entorno en tu comando claude mcp add --scope user:

"--env=LORECONVO_PROJECT_PATH=/Users/YOUR_USERNAME/projects/my_project"

Reemplaza YOUR_USERNAME y my_project con tus valores reales. Usa la ruta absoluta completa — no uses ~ ni $HOME.

Filtrar entradas de MEMORY.md en los resultados de búsqueda

Para incluir entradas de MEMORY.md en una búsqueda, usa search_sessions normalmente — aparecen automáticamente. Para ver solo entradas de MEMORY.md, filtra por etiqueta:

"Busca sesiones de LoreConvo etiquetadas memory_md para 'convenciones de base de datos'."

El índice se actualiza cada vez que comienza una sesión (idempotente — no se acumulan duplicados).

Verificar la Instalación

Después de instalar, verifica que LoreConvo funcione pidiéndole a Claude:

"Ejecuta get_recent_sessions y muéstrame los resultados."

Si ves una lista de sesiones (o una lista vacía si es tu primera vez), LoreConvo está conectado. Si obtienes un error sobre herramientas faltantes, vuelve a ejecutar bash install.sh y recarga el plugin.

Para verificar los hooks (solo Claude Code):

"Comprueba si LoreConvo cargó automáticamente algún contexto al inicio de esta sesión."

Si el hook SessionStart está funcionando, Claude habrá recibido contexto de tus sesiones recientes automáticamente.

Configuración recomendada de CLAUDE.md

Para la mejor experiencia, añade el siguiente fragmento a tu ~/.claude/CLAUDE.md (global) o al CLAUDE.md de tu proyecto. Esto le dice a Claude cómo usar LoreConvo de manera consistente entre sesiones.

## LoreConvo (persistent session memory)

At session start:
1. Call `get_recent_sessions` to check for recent context relevant to the current work.
2. Use this context to avoid re-explaining things already discussed in prior sessions.

During the session:
- If important decisions are made or domain knowledge is shared, note it for the session summary.

At session end:
- Call `save_session` with a summary of what was accomplished, key decisions, open questions,
  and any artifacts created. Use appropriate tags (e.g., project name, surface).

Para usuarios de Cowork: Cowork no ejecuta hooks automáticamente. Añade instrucciones para llamar a get_recent_sessions al inicio de la sesión y save_session al final en tu CLAUDE.md de proyecto. Consulta COWORK_RESTORE.md para detalles.

Planes: Gratis vs Pro

LoreConvo es local-first y gratuito de usar. Pro ($8/mes) elimina el límite de sesiones y desbloquea resúmenes de calidad LLM, búsqueda de recuperación híbrida y vinculación entre productos. Todo se ejecuta en tu máquina en cualquier plan — Pro no añade ningún componente en la nube.

Búsqueda del nivel gratuito: palabras clave (FTS5) + orden por recencia. Búsqueda del nivel Pro: recuperación híbrida — vectorial (BGE-small-en-v1.5), BM25 de texto completo y reordenamiento por recencia combinados mediante fusión RRF. Encuentra sesiones por significado, no solo por palabras clave.

Consulta tu nivel actual y uso con get_tier. Activa una licencia Pro con vault_set_tier.

Características

• Captura automática de sesiones: Las sesiones se guardan al finalizar y se cargan al iniciar mediante los ganchos de Claude Code; no se requiere ninguna llamada manual a save_session

• Memoria entre clientes: Tu contexto te sigue entre Claude Code, Cowork, Cursor, Codex y Hermes; no queda bloqueado en un único IDE o máquina

• Sesiones estructuradas: Captura decisiones, artefactos y preguntas abiertas; no solo texto bruto; el campo opcional reasoning_notes almacena las cadenas de razonamiento del agente

• Organización por proyectos: Agrupa sesiones por proyecto con conjuntos de habilidades esperados

• Seguimiento de habilidades: Registra qué habilidades se usaron para un filtrado inteligente

• Etiquetado de personas: Personas jerárquicas para memoria específica del agente (p. ej., ron-bot:sql)

• Búsqueda de texto completo: SQLite FTS5 para búsqueda rápida de palabras clave en todas las sesiones

• Indexación automática de MEMORY.md: Tu MEMORY.md del proyecto se indexa automáticamente al inicio de la sesión y se puede buscar junto con las sesiones normales mediante search_sessions

• Resumen asíncrono de sesiones con LLM (Pro): Las sesiones guardadas se mejoran con resúmenes de calidad LLM en segundo plano usando Claude Haiku. Actívalo configurando LORECONVO_ANTHROPIC_API_KEY. Un límite diario (LORECONVO_SUMMARIZER_DAILY_CAP, 100 por defecto) evita gastos descontrolados de API. Solo nivel Pro.

• Descubrimiento de sesiones relacionadas por incrustaciones (Pro): get_related_sessions descubre automáticamente sesiones con contenido similar usando incrustaciones BGE-small-en-v1.5 (coseno >= 0.75). Hasta 10 enlaces automáticos bidireccionales por guardado, limitados al mismo proyecto. El nivel gratuito obtiene enlaces por coocurrencia de palabras clave. Establece LORECONVO_EMBEDDING_LINKS=0 para desactivar los enlaces por incrustaciones.

• Vinculación de documentos entre productos (Pro): Descubre y vincula automáticamente los documentos de LoreDocs más relevantes para cualquier sesión, y viceversa. Usa dos herramientas nuevas: get_docs_for_session y session_link_doc. Requiere tanto LoreConvo Pro como LoreDocs Pro.

• Local primero: Base de datos SQLite, sin dependencia de la nube, cero costes de API

Niveles

Gratis: 50 sesiones

• Conjunto completo de funciones: carga automática, búsqueda de texto completo, etiquetado, vinculación de sesiones, exportación e importación

• Almacenamiento local SQLite: tus datos, tu máquina, sin necesidad de cuenta en la nube

• Instalación con un clic a través del Marketplace de Anthropic

Pro: $8/mes

• Sesiones ilimitadas

• Memoria de equipo: comparte sesiones con compañeros (exportación/importación asíncrona local primero, sin servidor necesario)

• Descubrimiento de sesiones relacionadas y búsqueda semántica

• Exportación para agentes gestionados de Anthropic

• Resumen de sesiones con calidad LLM en segundo plano (asíncrono)

Mejora a Pro: $8/mes

Herramientas MCP

LoreConvo proporciona 39 herramientas MCP que Claude llama automáticamente durante las sesiones. La tabla siguiente muestra las más utilizadas; consulta el Catálogo de herramientas MCP para la referencia completa.

Requisitos

• Python 3.10+

• macOS o Linux

• mcp y click (se instalan automáticamente con install.sh)

Datos y privacidad

LoreConvo es local primero. Todos los datos residen en ~/.loreconvo/sessions.db en tu máquina.

• Datos recopilados: Títulos de sesión, resúmenes, etiquetas, identificadores de superficie, nombres de proyectos y nombres de habilidades que proporcionas al guardar. No se recopilan telemetría, análisis de uso ni identificadores automáticamente.

• Almacenamiento: Base de datos SQLite en ~/.loreconvo/sessions.db. Sin almacenamiento en la nube. Puedes cambiar la ruta con la variable de entorno LORECONVO_DB.

• Uso compartido con terceros: Ninguno por defecto. Los datos salen de tu máquina solo si activas el resumen opcional con IA (Pro) configurando LORECONVO_ANTHROPIC_API_KEY, lo que envía un extracto limitado de la transcripción a la API de Anthropic con tu propia clave. Deja la clave sin configurar y todo permanece local.

• Retención: Los datos se conservan hasta que los elimines mediante delete_session o borres manualmente el archivo de la base de datos. Sin caducidad automática.

• Contacto: info@labyrinthanalyticsconsulting.com

Política de privacidad completa: https://labyrinthanalyticsconsulting.com/privacy

Solución de problemas

¿Las herramientas MCP no aparecen en Claude Code? Asegúrate de haber ejecutado bash install.sh primero. El .venv debe existir con las dependencias instaladas.

¿Error de "No module named 'mcp'"? El .mcp.json apunta a .venv/bin/python3 dentro de la carpeta del plugin. Si moviste la carpeta, vuelve a ejecutar bash install.sh.

¿Cowork no puede ver las sesiones guardadas en Code? Pide a Claude que "monte tu carpeta ~/.loreconvo" para que Cowork pueda acceder a la base de datos compartida.

Script de respaldo (acceso directo a la base de datos)

Si el servidor MCP no está disponible (p. ej., en tareas programadas o scripts de automatización), scripts/save_to_loreconvo.py proporciona las mismas operaciones principales directamente contra la base de datos SQLite.

# Save a session
python scripts/save_to_loreconvo.py \
    --title "Daily QA run" \
    --surface "qa" \
    --summary "Ran full test suite. All passing." \
    --tags '["qa", "automated"]'

# Read recent sessions
python scripts/save_to_loreconvo.py --read --limit 5

# Filter by surface
python scripts/save_to_loreconvo.py --read --surface code --limit 3

# Search sessions
python scripts/save_to_loreconvo.py --search "tax pipeline"

El script detecta automáticamente la base de datos en ~/.loreconvo/sessions.db (o pasa --db-path explícitamente). Genera UUIDs adecuados y escribe el mismo esquema que la herramienta save_session del MCP.

Novedades

v0.10.6 (2026-08-19)

Corregido: Las alertas de fallo podían quedar en silencio durante exactamente la interrupción que están destinadas a detectar

Si un gancho de guardado fallaba demasiado pronto —antes de terminar de iniciarse— nunca se registraba ningún fallo, por lo que la alerta de "el guardado automático ha dejado de funcionar" permanecía en silencio durante la misma situación que existe para detectar. Ahora los ganchos de guardado registran un fallo mediante una ruta de respaldo incluso cuando mueren tan pronto, de modo que la alerta se dispara para cada modo de fallo, no solo para los que logran avanzar lo suficiente como para informar por sí mismos.

Consulta el registro de cambios completo para ver todo el historial de versiones.

Licencia

Business Source License 1.1 (BSL 1.1) - Labyrinth Analytics Consulting

Gratis para uso personal/no comercial (hasta 50 sesiones). El uso comercial requiere una licencia de pago. Se convierte a Apache 2.0 el 2030-03-31. Consulta LICENSE para más detalles.