mcp-memory-service MCP — Casos de uso, Instalar & Demo en vivo

Por qué usarlo

Características clave

Búsqueda semántica con filtrado por etiquetas sobre memorias duraderas
Backends: SQLite-vec (local), ChromaDB, Cloudflare, híbrido
Recuperación local en 5ms; consolidación en segundo plano con decaimiento
API REST (15 endpoints) para usar fuera de clientes MCP
OAuth 2.0 + PKCE para integración basada en navegador con claude.ai

Demo en vivo

Cómo se ve en la práctica

memory-service.replay ▶ listo

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Instalar

Elige tu cliente

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "memory-service": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-memory-service"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config. Reinicia después de guardar.

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "memory-service": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-memory-service"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cursor usa el mismo esquema mcpServers que Claude Desktop. La configuración del proyecto prevalece sobre la global.

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit

{
  "mcpServers": {
    "memory-service": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-memory-service"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Haz clic en el icono MCP Servers de la barra lateral de Cline y luego en "Edit Configuration".

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "memory-service": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-memory-service"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Mismo formato que Claude Desktop. Reinicia Windsurf para aplicar.

~/.continue/config.json

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "memory-service",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-memory-service"
      ]
    }
  ]
}

Continue usa un array de objetos de servidor en lugar de un mapa.

~/.config/zed/settings.json

{
  "context_servers": {
    "memory-service": {
      "command": {
        "path": "uvx",
        "args": [
          "mcp-memory-service"
        ]
      }
    }
  }
}

Añádelo a context_servers. Zed recarga en caliente al guardar.

claude mcp add memory-service -- uvx mcp-memory-service

Un solo comando. Verifica con claude mcp list. Quita con claude mcp remove.

Casos de uso

Usos del mundo real: mcp-memory-service

Cómo darle a Claude memoria estable de tus preferencias y contexto

👤 Usuarios avanzados diarios cansados de re-explicarse ⏱ ~10 min beginner

Cuándo usarlo: Cada nuevo chat comienza desde cero y deseas continuidad.

Requisitos previos

uvx instalado — brew install uv

Flujo

Sembrar preferencias

memory_store: 'Trabajo en proyectos de iOS + Swift. Prefiero MVVM con @Observable. Siempre comento en inglés.' con etiquetas [preference, coding].✓ Copiado

→ Confirmación almacenada
En una sesión futura, recuperar

memory_search: 'mis preferencias de estilo de codificación'.✓ Copiado

→ Preferencias devueltas, el agente las aplica
Limpieza de decaimiento

Muéstrame memorias más antiguas de 90 días sin aciertos recientes — ofrece podar.✓ Copiado

→ Lista obsoleta para revisión

Resultado: Claude se comporta como si te recordara.

Errores comunes

Almacenar información personal sensible que se vuelve recuperable para siempre — No lo hagas — trata la memoria como un cuaderno público. Usa etiquetas para compartimentalizar.

Cómo compartir un grupo de memorias en un equipo a través del backend de Cloudflare

👤 Equipos que ejecutan flujos de trabajo de IA compartidos ⏱ ~30 min advanced

Cuándo usarlo: Deseas que el chat de cada ingeniero recuerde las mismas decisiones arquitectónicas.

Requisitos previos

Cuenta de Cloudflare con Workers KV o D1 — cloudflare.com, configura según la documentación del backend de Cloudflare

Flujo

Cambiar backend

Configura MCP_MEMORY_BACKEND=cloudflare con credenciales de CF en env.✓ Copiado

→ Los endpoints de memoria apuntan a CF
Sembrar memoria compartida del equipo

memory_store: 'Nuestra autenticación vive en services/auth. Siempre rota claves JWT a través del objetivo Make rotate-keys.' con etiqueta 'team-arch'.✓ Copiado

→ Almacenado
Verificar desde una segunda máquina

memory_search 'auth service' — debería devolver la misma entrada.✓ Copiado

→ Acierto entre dispositivos

Resultado: Memoria institucional compartida que sobrevive a cambios en el equipo.

Errores comunes

Datos sensibles en memoria compartida se filtran entre equipos — Ejecuta backends separados por equipo; no almacenes secretos

Cómo recopilar automáticamente aprendizajes al final de una sesión de codificación

👤 Devs independientes que usan agentes intensivamente ⏱ ~5 min beginner

Cuándo usarlo: Al final de un chat de pair-programming, antes de cerrar.

Flujo

Ejecutar el recolector

memory_harvest en esta conversación — extrae hechos duraderos (patrones de claves API, decisiones de proyecto, gotchas conocidos). Ignora charla trivial.✓ Copiado

→ Lista estructurada de memorias candidatas
Aprobar + guardar

Guarda los elementos 1, 3, 5 como memorias con etiqueta 'project-x'. Descarta el resto.✓ Copiado

→ Cantidad guardada

Resultado: Captura sin fricción de lo que aprendiste, nada más.

Combinaciones

Combínalo con otros MCPs para multiplicar por 10

memory-service + contextplus

Usa Context+ para estado del repositorio en vivo, memory-service para hechos duraderos entre sesiones

Guarda esta decisión arquitectónica en memory-service y vinculala a los archivos relevantes a través del gráfico de memoria de Context+.✓ Copiado

memory-service + github

Después de cada PR fusionado, recopila aprendizajes en memoria

Resume los últimos 10 PR fusionados en org/repo, extrae errores repetidos y guárdalos como memorias con etiqueta 'code-review-lessons'.✓ Copiado

Herramientas

Lo que expone este MCP

Herramienta	Entradas	Cuándo llamar	Coste
memory_store	content: str, tags?: str[]	Guarda un hecho duradero	1 embedding
memory_search	query: str, tags?: str[], limit?: int	Recupera memorias relevantes	1 vector search (local)
memory_harvest	transcript: str	Captura al final de la sesión	1 LLM call
memory_store_session	session_id, messages	Ingiere un chat completo	N embeddings

Coste y límites

Lo que cuesta ejecutarlo

Cuota de API: SQLite-vec: ilimitado local. ChromaDB: local. Cloudflare: el nivel gratuito de Workers/KV/D1 es generoso.
Tokens por llamada: Almacenar: ~100 tokens para contenido. Búsqueda: ~50 tokens por resultado.
Monetario: Gratis (código abierto). Backend de Cloudflare: el nivel gratuito generalmente es suficiente.
Consejo: Comienza con SQLite-vec. Cambia a híbrido solo cuando necesites sincronización entre dispositivos.

Seguridad

Permisos, secretos, alcance

Ámbitos mínimos: Sistema de archivos local para modo SQLite Token de API de Cloudflare para modo CF

Almacenamiento de credenciales: Credenciales de CF a través de variables de entorno

Salida de datos: Local (SQLite) o tu cuenta de Cloudflare (CF)

No conceder nunca: No permitas que prompts no confiables llamen a memory_store — ataques de envenenamiento

La memoria es de larga duración por defecto — eliminar una memoria no la borra del contexto LLM que ya la vio.
El modo remoto OAuth 2.0 + PKCE expone una superficie HTTP; mantenlo detrás de autenticación.

Resolución de problemas

Errores comunes y soluciones

ModuleNotFoundError: sqlite_vec

pip/uv install con el extra sqlite-vec: uvx 'mcp-memory-service[sqlite]'

Verificar: python -c 'import sqlite_vec'

Cloudflare backend 403

Token carece de permisos de Workers/KV. Crea un nuevo token de API de CF con los alcances específicos.

Las memorias devueltas no son relevantes

Re-incrusta con un modelo mejor — predeterminado a MiniLM local; actualiza a nomic-embed a través de variable de entorno.

memory_harvest genera duplicados

Habilita la configuración de dedup; el recolector omitirá elementos con similitud de coseno > 0.95 respecto a los existentes.

Alternativas

mcp-memory-service vs otros

Alternativa	Cuándo usarla	Contrapartida
mem0	Deseas un SaaS de memoria alojado	Pago más allá del nivel gratuito; bloqueado por proveedor
contextplus memory graph	Deseas memoria integrada estrechamente con la comprensión del código	Limitado a un repositorio, no de propósito general

Más

Recursos

📖 Lee el README oficial en GitHub

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