Rellenando la brecha de memoria con MCPMem: una solución práctica para la falta de memoria en asistentes IA
Los asistentes de IA suelen perder contexto entre sesiones y actúan como si tuvieran memoria de pez dorado. Después de horas trabajando en arquitectura, depuración o decisiones de diseño, empezar una sesión nueva suele significar volver a explicar lo mismo. Esto es el problema de la ventana de contexto: el asistente no recuerda, solo procesa el buffer actual.
Herramientas como inyección de contexto desde archivos, resúmenes de proyecto, historial de chat o notas manuales intentan mitigar el problema pero se quedan cortas. Los archivos sirven para código crudo pero no para decisiones de diseño, los resúmenes quedan obsoletos, el historial está limitado por tokens y las notas manuales son lentas y no semánticas. Lo que hace falta es memoria persistente que entienda el significado, no solo coincidencias de palabras clave.
Por eso nace MCPMem, un servidor Model Context Protocol que añade una capa de memoria semántica a cualquier asistente compatible con MCP. MCPMem almacena recuerdos usando embeddings semánticos y los recupera por relevancia en lugar de por coincidencia exacta de texto, lo que permite continuidad real entre sesiones.
Cómo funciona por dentro: cada recuerdo se transforma en un embedding con el modelo text-embedding-3-small de OpenAI para capturar significado; esos vectores se guardan en una base SQLite optimizada con sqlite-vec para búsquedas vectoriales rápidas y escalables; y la integración con MCP convierte almacenar, buscar y recuperar en comandos nativos que los asistentes pueden invocar en su flujo normal.
En la práctica MCPMem permite crear una base de conocimiento de proyecto para decisiones arquitectónicas, correcciones de bugs y acuerdos de equipo; un registro de aprendizaje para patrones y lecciones; y una memoria de equipo que evita reexplicar discusiones y decisiones anteriores. La búsqueda semántica devuelve la información correcta aunque las palabras no coincidan literalmente.
La puesta en marcha es sencilla. Basta con ejecutar el servidor MCPMem con la clave de API de embeddings y configurar la ruta a la base de datos SQLite. Alternativamente se puede integrar en la configuración MCP de asistentes como Cursor o Claude para que las llamadas de memoria formen parte del flujo de conversación sin fricción.
Resultados observados: antes de MCPMem se repetía contexto, se perdían detalles entre sesiones y se perdía tiempo tomando notas que nunca se consultaban. Después de MCPMem el asistente mantiene contexto entre chats, la búsqueda semántica recupera información relevante de forma ágil y el conocimiento de proyecto se acumula y mejora con el tiempo.
Aprendizajes clave: la búsqueda semántica supera a la búsqueda por palabras clave; MCP es una vía limpia para extender asistentes; no es obligatorio depender de soluciones vectoriales comerciales masivas porque SQLite y sqlite-vec son suficientes en muchos casos; y la experiencia de usuario es crucial para que la memoria se use de forma natural.
Roadmap y mejoras previstas: generación local de embeddings para reducir dependencias de API, clustering y etiquetado de memorias, funciones de importación y exportación para bases de conocimiento de equipo, y soporte multimodal para código, documentación e imágenes.
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