MCP Memory Server

Un sistema de memoria avanzado para Claude Desktop que proporciona memoria persistente mediante MCP. Requiere una cuenta de Azure Cosmos DB y una clave de API de OpenAI.

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Documentación

🧠 MCP Memory Server

Sistema de Memoria Avanzado para Claude Desktop - Transforma a Claude en un asistente de IA con memoria fotográfica usando MCP (Model Context Protocol).

✨ Qué hace

Imagina a Claude con memoria persistente que:

🧠 Recuerda todo de tus conversaciones
🔍 Recupera contexto automáticamente cuando mencionas temas pasados
🤖 Entiende referencias como "ese proyecto", "esta empresa", "él/ella"
📈 Construye conocimiento con el tiempo en todas tus sesiones
🛠️ Captura automáticamente resultados de búsquedas web y otras herramientas

🚀 Inicio Rápido

Requisitos previos

Node.js 18+
Cuenta de Azure Cosmos DB
Clave de API de OpenAI
Claude Desktop

Instalación

git clone https://github.com/PlumyCat/mcp-memory-server.git
cd mcp-memory-server
npm install
npm run build

Configuración

Configuración del entorno:

cp .env.example .env
# Edit .env with your API keys

Configuración de Claude Desktop:

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

Prueba la magia:

You: "I'm working on a TypeScript project using CosmosDB"
Claude: [Responds normally + automatic background storage]

# Later...
You: "What was that project we discussed?"
Claude: "You mentioned working on a TypeScript project using CosmosDB..."

🎯 Características Clave

🧠 Almacenamiento de Memoria Inteligente

Extracción automática de entidades (personas, empresas, proyectos, herramientas)
Almacenamiento semántico con embeddings de OpenAI
Preservación del contexto de conversación
Deduplicación inteligente

🔍 Búsqueda y Recuperación Avanzada

Búsqueda por similitud semántica
Mapeo de relaciones entre entidades
Recuperación basada en línea de tiempo
Respuestas conscientes del contexto

🤖 Resolución de Entidades

Resolución automática de pronombres ("él" → "John Smith")
Comprensión de referencias ("esa empresa" → "Microsoft")
Vinculación de entidades entre conversaciones
Puntuación de confianza

📊 Analítica e Información

Análisis de patrones de conversación
Líneas de tiempo de interacción entre entidades
Seguimiento del crecimiento del conocimiento
Estadísticas de uso

🛠️ Herramientas Disponibles

El servidor proporciona 6 herramientas MCP para Claude:

Herramienta	Descripción	Ejemplo de Uso
`memory_store`	Almacena información con extracción automática de entidades	Se activa automáticamente durante conversaciones
`memory_search`	Búsqueda semántica en memorias almacenadas	"Encuentra todas las discusiones sobre React"
`context_inject`	Obtén contexto relevante para la consulta actual	"¿Qué discutimos sobre este proyecto?"
`entity_resolve`	Resuelve referencias a entidades reales	"¿A quién se refiere 'él'?"
`conversation_analyze`	Analiza patrones de conversación	"Muestra mis estadísticas de discusión"
`memory_timeline`	Obtén línea de tiempo de interacciones con entidades	"Línea de tiempo de menciones de Microsoft"

📁 Estructura del Proyecto

mcp-memory-server/
├── src/
│   ├── config/          # Azure Cosmos DB configuration
│   ├── memory/          # Core memory system (RAG, storage, graph)
│   ├── types/           # TypeScript type definitions
│   ├── utils/           # Entity extraction, context injection
│   └── server.ts        # Main MCP server implementation
├── scripts/             # Maintenance and health check scripts
├── tests/               # Unit and integration tests
├── docs/                # Technical documentation
└── dist/                # Compiled JavaScript (generated)

🏗️ Arquitectura

Componentes Principales

Sistema RAG: Búsqueda de similitud vectorial con embeddings de OpenAI
Extractor de Entidades: Reconocimiento de entidades basado en NLP con patrones personalizados
Almacenamiento de Memoria: Integración optimizada con CosmosDB e indexación inteligente
Inyector de Contexto: Recuperación inteligente de contexto para conversaciones
Motor de Grafos: Mapeo y recorrido de relaciones entre entidades

Flujo de Datos

graph TD
    A[User Message] --> B[Entity Extraction]
    B --> C[Embedding Generation]
    C --> D[CosmosDB Storage]
    D --> E[Semantic Search]
    E --> F[Context Injection]
    F --> G[Enhanced Claude Response]

🔧 Configuración

Variables de Entorno

# Azure Cosmos DB
COSMOS_ENDPOINT=https://your-account.documents.azure.com:443/
COSMOS_KEY=your-primary-key
COSMOS_DATABASE_NAME=memory-db
COSMOS_CONTAINER_CONVERSATIONS=conversations
COSMOS_CONTAINER_ENTITIES=entities

# OpenAI
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key

# Optional
NODE_ENV=production
LOG_LEVEL=info
MEMORY_RETENTION_DAYS=30

Configuración Avanzada

Consulta la Guía de Configuración para opciones detalladas de configuración.

🧪 Pruebas

# Run all tests
npm test

# Health check
npm run health-check

# Test memory functionality
npm run test-memory

📊 Rendimiento

Almacenamiento: Indexación optimizada de CosmosDB para consultas en menos de 100 ms
Búsqueda: Similitud vectorial con precisión superior al 95%
Memoria: Deduplicación y compresión eficiente de entidades
Escalabilidad: Maneja más de 1000 entidades con rendimiento consistente

🛣️ Hoja de Ruta

✅ Completado

Almacenamiento y recuperación de memoria central
Extracción y resolución de entidades
Búsqueda semántica con embeddings
Integración con CosmosDB
Implementación del servidor MCP

🔄 En Progreso

Deduplicación inteligente de entidades
Captura automática de todos los resultados de herramientas MCP
Patrones mejorados de clasificación de entidades
Sistema de detección de contradicciones

🔮 Planificado

Aislamiento de memoria para múltiples usuarios
Recorrido de grafos con consultas Gremlin
Panel de analítica avanzada
Compresión y archivado de memoria

Consulta la Hoja de Ruta para la planificación detallada de funciones.

🤝 Contribuciones

¡Damos la bienvenida a contribuciones! Consulta nuestras Pautas de Contribución para más detalles.

Configuración de Desarrollo

git clone https://github.com/PlumyCat/mcp-memory-server.git
cd mcp-memory-server
npm install
npm run dev

📚 Documentación

Guía de Uso - Ejemplos completos de uso
Referencia de API - Documentación detallada de la API
Arquitectura - Detalles técnicos de la arquitectura
Solución de Problemas - Problemas comunes y soluciones

🆘 Soporte

📖 Consulta la Guía de Uso para ejemplos
🐛 Reporta problemas en GitHub Issues
💬 Discute en GitHub Discussions

📄 Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la Licencia MIT - consulta el archivo LICENSE para más detalles.

🙏 Agradecimientos

Model Context Protocol (MCP) por el protocolo fundamental
Claude Desktop por la plataforma de asistente de IA
Azure Cosmos DB por el almacenamiento de datos escalable
OpenAI por la generación de embeddings
Compromise.js por el procesamiento de lenguaje natural

⭐ Historial de Estrellas

Hecho con ❤️ para la comunidad de Claude Desktop