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Antecedentes
Hace poco publiqué cómo crear un Memory MCP local para dotar a Claude de memoria. Poco después, Claude Mobile añadió compatibilidad con MCP remoto y quise extender la memoria también al móvil. Esto me llevó a implementar una versión remota de mi servidor MCP local usando AWS Lambda.
Por qué Lambda
Arquitectura sin servidor y dirigida por eventos. Mi caso de uso consiste en que Claude consulte mi Memory MCP para recuperar o crear recuerdos sobre mí durante las conversaciones. Esto ocurre como mucho unas decenas de veces al día, por lo que no necesito un servidor siempre encendido. El patrón event driven de Lambda encaja perfectamente.
Uso individual dentro del nivel gratuito. El nivel gratuito de AWS Lambda incluye 1 millón de solicitudes al mes y 400 000 GB-segundos de cómputo al mes. Además utilizo DynamoDB como almacenamiento de memoria, que aporta 25 GB de almacenamiento y 25 RCU y 25 WCU en su nivel gratuito. En teoría, esto permite procesar del orden de 200 millones de lecturas y escrituras combinadas al mes. Lo mejor es que no es un nivel gratuito limitado a 12 meses, es permanente. Para cargas ligeras como MCP, el uso individual se mantiene holgadamente dentro de estos límites.
Biblioteca utilizada
Tras evaluar opciones, di con la librería oficial de AWS para Python mcp_lambda_handler. Esta capa traduce el evento de Lambda a peticiones y respuestas JSON RPC 2.0 y simplifica la implementación de herramientas MCP sobre funciones Lambda y Function URLs.
Arquitectura local vs remota
Ambas variantes usan JSON RPC 2.0 en la capa de aplicación, pero difieren en el transporte. Local: JSON RPC sobre stdio. Remota: JSON RPC sobre HTTP con streaming usando Lambda Function URL. En ambos casos, al final todo se resuelve en llamadas a funciones de Python, pero las capas intermedias cambian. mcp_lambda_handler abstrae el formato de evento de Lambda y devuelve respuestas que los clientes MCP entienden.
Por qué mcp_lambda_handler y no FastMCP remoto
FastMCP funciona muy bien en local registrando funciones de Python como herramientas MCP y leyendo stdio, y también ofrece soporte remoto pensado para servidores persistentes tipo FastAPI. En mi caso buscaba un modelo sin servidor que aproveche el nivel gratuito de Lambda, sin mantener procesos en ejecución. Adaptar un servidor HTTP completo a Lambda implica capas adicionales como Web Adapter. Para cuatro operaciones CRUD simples, mcp_lambda_handler es más ligero y directo.
Flujo de datos simplificado
En local, el cliente MCP en el escritorio se comunica por stdio con FastMCP, que invoca funciones de Python y persiste en un fichero local. En remoto, Claude en web o móvil envía una petición HTTP a la Function URL, que genera un evento de Lambda; mcp_lambda_handler extrae la carga JSON RPC, despacha la herramienta correspondiente en Python, persiste en DynamoDB y devuelve una respuesta JSON RPC en el cuerpo HTTP.
Ejemplo de implementación
El servidor remoto define un manejador MCPLambdaHandler con nombre y versión, y dos herramientas: create_memory y list_memories. La primera genera un identificador de memoria y guarda el contenido en la tabla DynamoDB mcp-memories con la clave de partición memory_key. La segunda recorre los ítems mediante scan y devuelve un listado legible para el cliente. El entrypoint lambda_handler delega en mcp_server.handle_request para mapear event y context a la lógica MCP. La infraestructura usa boto3 para interactuar con DynamoDB y no requiere un servidor web persistente.
Notas importantes
mcp_lambda_handler pertenece a AWS Labs, por lo que no hay garantías de mantenimiento a largo plazo. La implementación sin embargo es lo suficientemente sencilla como para replicarla si fuera necesario. Para operaciones comerciales y de misión crítica, evalúa también runtimes de agentes más completos.
Despliegue y operación
Tareas de preparación. Uno, crear la tabla DynamoDB mcp-memories con clave de partición memory_key. Dos, crear la función Lambda con los permisos de IAM necesarios para DynamoDB e incluir dependencias. Tres, habilitar la Function URL sin autenticación o con autenticación por clave de API si lo deseas. La configuración de MCP remoto en Claude solo admite nombre y endpoint, por lo que integraciones de autenticación avanzadas no encajan del todo; para uso personal, Function URL más una clave simple es suficiente. El despliegue puede hacerse con SAM, CDK, Terraform o scripts; en mi caso automatizado con SAM y bash.
Resultados
Tras migrar de MCP local a MCP remoto obtuve tres ventajas claras. Experiencia consistente entre dispositivos, con el mismo repositorio de memoria accesible desde escritorio, web y móvil. Eficiencia de costes, operando dentro del nivel gratuito. Menor carga operativa, al ser una solución serverless orientada a eventos. En la práctica no aprecié latencia adicional y todos los clientes de Claude leen y escriben recuerdos correctamente en movilidad.
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