Servidor MCP de Renor | Awesome MCP Servers

Tu IA debería recordar.

Renor es una única memoria para todos tus agentes de codificación. Dile a un agente una sola vez, y cada agente podrá recordarlo, en cualquier sesión.

Comenzar Ver cómo funciona

Funciona con Claude Code Codex OpenCode Pi

Copiar el prompt de configuración

Pégalo en tu agente. Conecta Renor, y luego inicia sesión una vez en el navegador. No hay clave que copiar.

Cursor, ChatGPT, Claude.ai y otros: consulta la Guía de inicio rápido.

Dilo una vez.

Cada sesión de agente comienza desde cero. Renor es una capa de memoria que tus agentes comparten a través de MCP: guardan lo que importa mientras trabajas y lo consultan antes de responder.

Un ejemplo

Un ejemplo: el lunes le dices a Claude Code "Usa pnpm en este repositorio, nunca npm." y lo guarda en Renor. El jueves, Codex lo recuerda antes de añadir un paquete y ejecuta pnpm. Dos semanas después, OpenCode lo recuerda al configurar CI.

Dile a un agente una sola vez y los demás podrán recordarlo: Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode, Pi, ChatGPT y Claude.ai.

Tuyo para ver. Tuyo para llevar.

Todo lo que tus agentes guardan aparece en tu panel de control. Búscalo, mira cómo ha cambiado y exporta todo como Markdown plano en cualquier momento.

El panel de Renor. Datos de ejemplo.

Cómo funciona.

Configúralo una vez. Después funciona dentro de los agentes que ya usas, sin nada nuevo que aprender.

01 Conectar Pega el prompt de configuración en tu agente. Añade Renor como servidor MCP e instala la habilidad de Renor.
02 Recordar Mientras trabajas, tu agente guarda hechos duraderos, decisiones y preferencias. O simplemente di "recuerda que…".
03 Recordar Antes de responder, tu agente extrae el contexto relevante de Renor. Dejas de repetirte.

Medido, no afirmado.

LongMemEval-S prueba si un sistema de memoria puede responder preguntas sobre historiales de conversación largos y de múltiples sesiones.

361 de 500 preguntas de LongMemEval-S respondidas correctamente con Renor como memoria. Eso es 72.2%, la puntuación oficial del producto.

Registrado el 2026-09-22 con los valores predeterminados enviados y un prompt estricto de respuesta directa. Una configuración diferente obtuvo 86.4% (432 de 500) el 2026-09-30, con un modelo de evidencia que un nuevo espacio de trabajo no ejecuta, por lo que no es la puntuación oficial.

Metodología y resultados completos