AWS DevOps Study KB
AWS DevOps Study KB
Una base de conocimiento de memos autoalojada para la preparación del examen profesional de AWS DevOps Engineer — no escribes las notas tú, las escribe tu agente de IA. Pregunta a Claude, OpenWebUI o cualquier otro agente una pregunta de estudio ("¿cuál es la diferencia de rendimiento base entre gp3 e io2, y cuándo elegiría cada uno?"), y guarda un memo bien estructurado y etiquetado aquí como efecto secundario de responder — basado en la documentación oficial de AWS si también está conectado al servidor MCP de AWS Knowledge. Pregunta de nuevo la próxima semana y el agente encuentra el memo en lugar de volver a derivar la respuesta.
Sin carpetas, sin organización manual: cada memo es plano, etiquetado y buscable a texto completo. La interfaz web es de solo lectura por diseño: los agentes son dueños de todas las escrituras.
you: "explain EBS volume types, baseline performance, and when to pick each"
agent: [searches this KB — nothing found] [answers, grounded in AWS docs] [saves a memo,
tagged ebs, storage, exam:resilient-cloud-solutions]
...two weeks later...
you: "remind me about EBS gp3 vs io2"
agent: [searches this KB — finds the memo] "Yep, saved this one already — gp3 baseline is
3,000 IOPS / 125 MiB/s regardless of size..."Cómo funciona
Un servicio Node.js/TypeScript expone el mismo almacén de memos de tres maneras, para que funcione con lo que hable tu cliente de IA:
MCP (
/mcp, streamable-HTTP) — para Claude Code, Claude Desktop, OpenWebUI o cualquier otro cliente nativo de MCP. Herramientas:create_memo,search_memos,get_memo,list_tags,update_memo,delete_memo.REST + OpenAPI (
/api/v1/*, especificación en/openapi.json) — para marcos de agentes y bots que solo hacen llamadas a herramientas OpenAPI/REST (acciones personalizadas de GPT, LibreChat, un bot de Telegram casero, etc.).Interfaz web (
/) — vista de solo lectura para navegar/buscar/filtrar por etiquetas, protegida por un simple inicio de sesión con sesión de cookies. No existen formularios de creación/edición en absoluto — no es un descuido, es el punto.
Los tres son adaptadores delgados sobre un único servicio respaldado por SQLite (la búsqueda es FTS5 de texto completo + filtrado por etiquetas), por lo que nada puede desviarse entre lo que ve un cliente MCP y lo que ve un cliente REST — consulta CLAUDE.md para más detalles sobre la arquitectura.
Related MCP server: XMemo
Inicio rápido
git clone <this-repo-url>
cd aws-devops-study-kb
cp .env.example .env # fill in API_BEARER_TOKEN and SESSION_COOKIE_SECRET (see below)
npm install
npm run dev # http://localhost:8000Genera secretos reales en lugar de dejar los marcadores de posición de .env.example:
openssl rand -hex 32 # → API_BEARER_TOKEN
openssl rand -hex 32 # → SESSION_COOKIE_SECRETPara un despliegue persistente y accesible desde Internet (para que un agente alojado en la nube o un bot de Telegram también puedan alcanzarlo), consulta docs/deployment.md — Docker Compose + un túnel de Cloudflare, sin necesidad de abrir puertos de entrada.
Conecta un agente de IA
Cada consumidor necesita el token de portador de .env (API_BEARER_TOKEN) como Authorization: Bearer <token>. Elige la ruta que coincida con tu cliente.
Clientes MCP (Claude Code, Claude Desktop, OpenWebUI, …)
Claude Code, contra un despliegue en ejecución:
claude mcp add --transport http aws-devops-study-kb https://<your-host>/mcp \
--header "Authorization: Bearer <API_BEARER_TOKEN>"Claude Desktop o cualquier cliente configurado mediante un bloque JSON mcpServers:
{
"mcpServers": {
"aws-devops-study-kb": {
"type": "http",
"url": "https://<your-host>/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer <API_BEARER_TOKEN>" }
}
}
}OpenWebUI: agrégalo como servidor de herramientas MCP (Configuración → Herramientas) con la misma URL + encabezado, si tu versión de OpenWebUI tiene soporte nativo de MCP.
Una vez conectado, el campo instructions de MCP del servidor (leído automáticamente por los clientes que lo respetan) ya empuja al modelo a buscar antes de responder y guardar memos sin que se le pida — consulta docs/agent-persona.md si quieres hacer ese comportamiento explícito y confiable mediante un prompt de sistema en lugar de depender de que el cliente lo capte.
Clientes de llamada a herramientas OpenAPI/REST
Para cualquier cosa que importe una especificación OpenAPI en lugar de hablar MCP (acciones personalizadas de GPT, LibreChat, un bot personalizado):
URL de la especificación:
https://<your-host>/openapi.json(protegida con token de portador — obténla con el encabezado)Se incluye una copia estática en
openapi/generated.jsonsi tu cliente necesita un archivo en lugar de una obtención en vivo (regenera connpm run generate:openapidespués de cualquier cambio de esquema).Cada llamada necesita el mismo encabezado
Authorization: Bearer <API_BEARER_TOKEN>.
Convención de etiquetas
No hay carpetas: las etiquetas son la única estructura organizativa, por lo que los agentes deben usarlas de manera consistente. exam:<domain> para los 6 dominios del examen AWS DevOps Pro, más etiquetas de tema libres (ebs, s3, codepipeline, …). Convención completa, y dónde se aplica/documenta para los agentes, en docs/tag-conventions.md.
Desarrollo
npm test # vitest — memoService, REST API, and MCP tool round-trips
npm run typecheck # tsc --noEmit
npm run build # compiles to dist/ (used by the Docker image)Consulta CLAUDE.md para la descripción completa de la arquitectura (por qué SQLite+FTS5, por qué una capa de servicio compartida, el modelo de autenticación, problemas conocidos) si vas a extender esto.
Licencia
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
XMemo is a user-owned Memory OS for AI agents, providing a shared, persistent memory layer across AI assistants, IDEs, CLIs, tools, projects, and sessions. It enables ChatGPT, Claude, Codex, Cursor, Gemini, and other supported AI clients to access authorized long-term context without requiring users to repeatedly explain their preferences, project decisions, or previous work. Beyond basic memory storage and retrieval, XMemo supports semantic search, contextual recall, memory updates and corrections, source attribution, version history, project-scoped context, task tracking, and governed memory lifecycle management. Identity-aware access controls, scoped authorization, and memory isolation help users manage which agents and workflows can access their information. XMemo also provides advanced capabilities for structured knowledge, reusable procedures, and memory consolidation through its broader Memory OS platform. Connect through hosted MCP with OAuth or bearer-token authentication, or integrate directly through REST APIs and supported client tools. Memory remains available across authorized clients and sessions, with user-controlled access, export, and deletion. Website: https://xmemo.dev Documentation: https://xmemo.dev/docs
- TaprootOAuthcom.taproothq
Persistent memory layer for AI tools. Save and recall notes across Claude and other MCP clients.
Markdown-based note-taking with a hosted MCP server. Your notes serve you and your AI.
MCP-native notes and memory for ChatGPT, Claude, and other AI tools.
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceSelf-hosted semantic memory for AI agents. Save worklogs, decisions, and notes via MCP, then recall them across sessions by meaning rather than keyword. Backed by Postgres + pgvector with local embeddings (multilingual-e5-base).1MIT
- AlicenseAqualityAmaintenanceXMemo is a secure, user-owned memory substrate and context engine for AI agents, CLIs, IDEs, and LLM workspaces. Exposed over Streamable HTTP MCP, it empowers agents with cross-session memory, task continuity, and personalized context. Key Features: * Personalized Context: Stores and recalls developer preferences, project guidelines, and coding patterns via semantic vector search. * Agent Daily Me311,128 npm12MIT
- AlicenseNot gradedqualityAmaintenanceA self-hosted Markdown knowledge base and Agent Harness with an MCP server that enables AI agents to read and write notes, providing persistent memory and a shared workspace for multi-agent collaboration.2MIT
- AlicenseAqualityBmaintenanceSelf-hosted knowledge base that gives AI agents persistent memory over MCP. 18 tools covering notes, folders, tags and trash; hybrid search combining pgvector embeddings with bilingual full-text ranking via RRF; [[wikilink]] graph traversal and backlinks; document import from PDF, DOCX and EPUB. Connects over Streamable HTTP or stdio, with Bearer-token or OAuth auth.183AGPL 3.0