IDE MEMORY MCP

IDE Memory MCP

Memoria persistente entre IDEs para agentes de codificación con IA — tu IA recuerda cada proyecto, en cualquier IDE.

El Problema

Cada vez que abres un proyecto en un nuevo IDE o inicias una conversación nueva con IA, tu asistente de IA lo olvida todo:

• Qué hace el proyecto
• Decisiones de arquitectura que has tomado
• En qué estás trabajando actualmente
• Tu progreso e hitos

Terminas repitiéndote. Cada. Maldita. Vez.

La Solución

IDE Memory MCP brinda a los agentes de codificación con IA una capa de memoria persistente que funciona en cualquier IDE compatible con el Model Context Protocol. Escribe el contexto del proyecto una vez — la IA lo recuerda en todas partes.

Cursor ←──→ IDE Memory MCP ←──→ VS Code
   ↑              ↓                 ↑
   └── same project memory ────────┘

Características Clave

• Memoria entre IDEs — El contexto del proyecto persiste en Cursor, VS Code, Windsurf, Claude Desktop y cualquier IDE compatible con MCP
• Optimizado para Contexto — Las lecturas predeterminadas devuelven una tabla resumen compacta, no un volcado de contenido que destruye la ventana de contexto. La IA carga solo lo que necesita.
• Advertencias Inteligentes — Detecta automáticamente secciones obsoletas (>7 días), contenido sobredimensionado (>10k caracteres) y sugiere poda cuando la memoria se vuelve antigua (>30 días)
• Prompts para Agentes — Los prompts MCP integrados guían a la IA sobre cómo iniciar sesiones, arrancar memoria para nuevos proyectos y actualizar memoria después de cambios
• Coincidencia Inteligente de Proyectos — Reconoce proyectos por ruta o URL de repositorio git. Mueve carpetas, cambia de máquina — tu memoria te sigue.
• Almacenamiento por Secciones — Organizado en overview, decisions, active_context, progress + secciones personalizadas
• Modo Añadir — Agrega actualizaciones incrementales sin reescribir secciones completas
• Historial de Versiones — El contenido anterior se guarda automáticamente antes de cada sobrescritura (últimos 5 instantáneas)
• Cero Configuración — Funciona de inmediato. Sin base de datos, sin nube, solo archivos markdown locales.

Inicio Rápido

1. Instalar

# Using uv (recommended)
uv pip install ide-memory-mcp

# Using pip
pip install ide-memory-mcp

2. Auto-Configurar tu IDE

Ejecuta el comando de configuración para detectar y configurar automáticamente los IDEs instalados (Cursor, VS Code, Windsurf, Claude Desktop):

ide-memory-mcp setup

💡 Reinicia tu IDE después de ejecutar este comando para activar el servidor MCP.

Comandos CLI

El paquete ide-memory-mcp incluye comandos prácticos para gestionar tu configuración:

ide-memory-mcp setup

Auto-configura MCP para tus IDEs.

ide-memory-mcp setup              # auto-detect + configure all
ide-memory-mcp setup --cursor     # configure only Cursor
ide-memory-mcp setup --vscode     # configure only VS Code
ide-memory-mcp setup --windsurf   # configure only Windsurf
ide-memory-mcp setup --claude     # configure only Claude Desktop
ide-memory-mcp setup --all        # configure all supported

ide-memory-mcp doctor

Verifica el estado de tu instalación.

ide-memory-mcp doctor

Verifica la importación del servidor, uso de almacenamiento en disco, número de proyectos y qué IDEs están configurados.

ide-memory-mcp status

Resumen rápido de todos los proyectos.

ide-memory-mcp status

Lista los proyectos registrados con conteos de secciones, tamaño total y fecha de última actualización.

{
  "mcpServers": {
    "ide-memory": {
      "command": "ide-memory-mcp"
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "ide-memory": {
      "command": "ide-memory-mcp"
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "ide-memory": {
      "command": "ide-memory-mcp"
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "ide-memory": {
      "command": "ide-memory-mcp"
    }
  }
}

Herramientas

IDE Memory MCP expone 4 herramientas optimizadas al agente de IA:

init_project

Registra o reconecta un proyecto. Llama a esta primero en cada conversación.

init_project(projectPath, projectName?, gitRemoteUrl?)

• Proyecto nuevo → crea almacenamiento de memoria, sugiere próximos pasos, menciona el prompt bootstrap_memory
• Proyecto conocido → reconecta, devuelve resumen de memoria con advertencias inteligentes:
  • ⚠️ Secciones vacías que necesitan completarse
  • ⏰ Secciones obsoletas (>7 días) que deberían actualizarse
  • 📦 Secciones grandes (>10k caracteres) que pueden necesitar poda
  • 🧹 Secciones antiguas (>30 días) que sugieren una poda completa

read_memory

Carga de memoria consciente del contexto. Optimizada para evitar inundar la ventana de contexto de la IA.

read_memory(projectIdOrPath, sections?, query?, maxChars?, history?, prune?)

💡 Flujo de trabajo recomendado:

1. read_memory(projectId) → obtén la tabla resumen (~10 líneas)
2. Decide qué secciones son relevantes
3. read_memory(projectId, sections=["overview", "decisions"]) → carga solo lo que necesitas

write_memory

Escribe en una o más secciones de memoria.

write_memory(projectIdOrPath, sections, append?, heading?)

• Modo sobrescritura (predeterminado): Reemplaza el contenido completo de la sección. El contenido anterior se guarda automáticamente en el historial.
• Modo añadir (append=True): Agrega entradas con marca de tiempo sin reescribir. Ideal para decisiones y registros de progreso.

La descripción de la herramienta incluye guía de comportamiento — le dice al agente de IA cuándo llamarla:

• Después de cambios significativos en el código
• Cuando se toman decisiones importantes
• Al final de sesiones productivas
• Cuando el usuario pide "recordar" algo

manage_projects

Lista o elimina proyectos.

manage_projects(action, projectIdOrPath?, confirm?)

Prompts MCP

IDE Memory MCP incluye 3 plantillas de prompt integradas que guían al agente de IA a través de flujos de trabajo comunes. Esto resuelve el problema de "el agente no sabe cuándo usar la memoria".

start_session

Cuándo: Al inicio de cada conversación.

Guía al agente a través de: inicializar proyecto → leer resumen → cargar secciones relevantes → verificar contenido obsoleto → planificar actualizaciones de memoria para el final de la sesión.

bootstrap_memory

Cuándo: Primera vez que se usa IDE Memory en un proyecto existente, o cuando el usuario dice "aprende sobre este proyecto".

Guía al agente a través de: analizar README y archivos de paquete → escribir una visión general completa → documentar decisiones de arquitectura → establecer contexto activo → registrar progreso.

update_memory

Cuándo: Al final de una sesión productiva, después de cambios significativos, o cuando el usuario dice "guarda lo que hicimos".

Guía al agente a través de: leer memoria actual → actualizar active_context → añadir nuevas decisiones → actualizar progreso → actualizar visión general si es necesario → verificar si se necesita poda.

Secciones de Memoria

Secciones predeterminadas creadas para cada proyecto:

Secciones personalizadas son totalmente compatibles — usa cualquier identificador en minúsculas:

write_memory(projectId, {"api_contracts": "...", "testing_notes": "..."})

Advertencias Inteligentes

El resumen de memoria incluye automáticamente advertencias accionables:

Almacenamiento

Toda la memoria se guarda como archivos markdown simples en ~/.ide-memory/projects/:

~/.ide-memory/
├── config.json              # Optional configuration
└── projects/
    └── <project_id>/
        ├── meta.json         # Project metadata + timestamps
        ├── overview.md
        ├── decisions.md
        ├── active_context.md
        ├── progress.md
        └── .history/         # Auto-saved snapshots
            ├── overview_20260314_120000.md
            └── decisions_20260314_130000.md

• No se requiere base de datos
• Todos los archivos son markdown legible por humanos
• Fácil de respaldar, versionar o migrar
• Ningún dato sale de tu máquina

Configuración

Opcional. Crea ~/.ide-memory/config.json:

{
  "default_sections": [
    "overview",
    "decisions",
    "active_context",
    "progress"
  ]
}

Desarrollo

Requisitos previos

• Python 3.11+
• uv (recomendado) o pip

Configuración

git clone https://github.com/prasanna-pmpeople/IDE-Memory-MCP.git
cd IDE-Memory-MCP
uv sync

Ejecutar el servidor

uv run ide-memory-mcp

Ejecutar pruebas

uv run pytest tests/ -v

Probar con MCP Inspector

npx -y @modelcontextprotocol/inspector uv run ide-memory-mcp

Consulta TESTING.md para la guía completa de pruebas, incluyendo el recorrido por MCP Inspector y pruebas de batalla entre IDEs.

Compilar el paquete

uv build

Instalar desde el paquete compilado

pip install dist/ide_memory_mcp-1.0.0-py3-none-any.whl

Cómo Funciona