Branchpoint

Servidor MCP local que da a los agentes de IA memoria persistente y consciente de la rama Git activa.

El problema

Cuando un agente IA (Claude Code, Cursor, Cline...) trabaja en un repositorio con varias ramas activas, no tiene memoria de qué se decidió o se hizo en cada rama. Esto provoca dos síntomas habituales:

• Alucinación cruzada de ramas: el agente mezcla contexto de código o decisiones de una rama con el trabajo actual en otra.

• Desperdicio de tokens: el agente tiene que re-explorar y re-explicar el estado del proyecto en cada sesión porque no hay memoria persistente ligada a la rama.

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Cómo funciona

Branchpoint es un servidor MCP (Model Context Protocol) que corre localmente vía stdio. Detecta la rama Git activa del repositorio del usuario y persiste resúmenes de contexto por rama en .git/branchpoint/<rama>.md. Al leer el contexto, lo enriquece automáticamente con información derivada de Git (commits recientes, divergencia respecto a la rama principal), de forma que cambiar de rama cambia automáticamente el contexto relevante que ve el agente.

Tools disponibles

get_branch_context

Sin parámetros. Devuelve el resumen manual guardado para la rama activa (o un aviso claro si no hay ninguno) combinado con contexto enriquecido derivado de Git: divergencia respecto a la rama principal (commits desde el merge-base + diff --stat, omitida si no hay rama principal detectada o si ya estás en ella) y los últimos 10 commits.

Ejemplo de salida real en una rama con contexto guardado y 2 commits de divergencia:

## Resumen guardado

Implementando el flujo de login con OAuth. Falta manejar el refresh token.

## Divergencia respecto a main

2 commits desde el punto común con `main`.

 src/auth.ts | 45 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
 src/login.ts | 12 ++++++------
 2 files changed, 51 insertions(+), 6 deletions(-)

## Últimos 10 commits

- a1b2c3d feat: añadir manejo de refresh token
- e4f5g6h feat: flujo inicial de login OAuth
...

save_branch_context

Parámetro summary: string. Guarda un resumen manual de contexto para la rama activa, que persiste en .git/branchpoint/<rama>.md y se combina con el enriquecimiento automático en la siguiente lectura.

ping existe como tool de diagnóstico interno para verificar que el servidor MCP responde correctamente, no es una feature del producto.

Stack

• Node 22 LTS

• TypeScript en modo strict, ESM puro

• @modelcontextprotocol/sdk v1, transporte stdio

• Zod v4 para validación de esquemas

• tsdown como bundler

• Vitest para testing

Instalación

La forma más simple es registrar el servidor en Claude Code apuntando directamente al paquete de npm vía npx, sin instalación previa:

claude mcp add branchpoint -- npx -y branchpoint

Desde el código fuente

Para quien quiera tocar el código:

git clone https://github.com/Caarlosgg/branchpoint.git
cd branchpoint
pnpm install
pnpm build

Y registrar el servidor apuntando a la ruta absoluta del build:

claude mcp add branchpoint -- node /ruta/absoluta/a/branchpoint/dist/index.js

Estado del proyecto

Hecho:

• Fase 0 — entorno, stack y contexto documentado.

• Fase 1 — walking skeleton MCP con tool ping.

• Fase 2 — detección de rama activa y persistencia de contexto por rama en .git/branchpoint/.

• Fase 3 — suite de tests con Vitest (aislamiento por rama incluido).

• Fase 4 — enriquecimiento automático de contexto vía git log/diff (divergencia respecto a la rama principal, commits recientes).

• Fase 5 — publicación del repositorio en GitHub.

• Fase 6 — CI con GitHub Actions.

• Fase 7 — paquete preparado para publicación en npm (bin, shebang, metadatos).

• 13 tests cubriendo git.ts y storage.ts.

Roadmap:

• Publicación en npm (paquete ya preparado, pendiente de npm publish).

• Versión comercial (equipos, sync remoto) sobre el mismo núcleo open-source.

Licencia

MIT