¿Qué es MCP?

El Model Context Protocol (MCP) es un estándar para comunicación entre agentes de IA. Memento proporciona un servidor MCP con 16 herramientas que los agentes de IA pueden usar para gestionar la memoria persistente.

Herramientas disponibles

Herramienta	Descripción
mem_save	Guardar una observación
mem_search	Buscar observaciones (FTS5)
mem_get_observation	Obtener observación completa por ID
mem_update	Actualizar una observación existente
mem_delete	Eliminar/restaurar/purgar observaciones
mem_context	Obtener contexto reciente para recuperación
mem_session_start	Iniciar nueva sesión
mem_session_end	Finalizar sesión actual
mem_session_summary	Crear resumen de fin de sesión
mem_capture_passive	Parsear texto para extraer aprendizajes
mem_timeline	Lista cronológica de observaciones
mem_status	Diagnósticos del sistema
mem_merge	Fusionar observaciones relacionadas
mem_export	Exportar observaciones (JSON/XML/TXT)
mem_lock / mem_unlock	Bloquear/desbloquear observaciones
mem_pin / mem_unpin	Fijar/desfijar para inyección en system prompt

Configuración por editor

Memento funciona con cualquier editor o CLI compatible con MCP. Elige el tuyo a continuación.

1. Claude Code

El agente de programación con IA más popular, de Anthropic.

Config por proyecto: Crea .mcp.json en la raíz de tu proyecto:

{
  "mcpServers": {
    "memento": {
      "command": "memento-mcp"
    }
  }
}

Config global: Edita ~/.claude/claude_desktop_config.json para aplicar a todos los proyectos.

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2. OpenCode

Agente de programación con IA open source para terminal.

Agrega a tu .opencode.json en la raíz del proyecto:

{
  "mcpServers": {
    "memento": {
      "command": "memento-mcp"
    }
  }
}

---

3. Cursor

Editor de código AI-first.

Opción A — UI: Ve a Settings → MCP → Add new server y pega la configuración.

Opción B — Archivo: Crea .cursor/mcp.json en la raíz de tu proyecto:

{
  "mcpServers": {
    "memento": {
      "command": "memento-mcp"
    }
  }
}

---

4. Windsurf

Editor de código con IA de Codeium (anteriormente Codeium).

Edita ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "memento": {
      "command": "memento-mcp"
    }
  }
}

También puedes configurarlo desde Windsurf Settings → Cascade → MCP Servers.

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5. VS Code (GitHub Copilot)

VS Code con soporte MCP nativo para GitHub Copilot.

Crea .vscode/mcp.json en la raíz de tu proyecto:

{
  "servers": {
    "memento": {
      "command": "memento-mcp"
    }
  }
}

Nota: VS Code usa la clave "servers" — no "mcpServers".

También puedes ejecutar MCP: Add Server desde la Command Palette (Ctrl+Shift+P) para una configuración guiada.

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6. Zed

Editor de código de alto rendimiento basado en Rust, con IA integrada.

Agrega al archivo de configuración de Zed (~/.config/zed/settings.json):

{
  "context_servers": {
    "memento": {
      "command": "memento-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

Nota: Zed usa la clave "context_servers" — no "mcpServers". Reinicia Zed después de guardar.

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7. JetBrains AI

Asistente de IA para IntelliJ IDEA, WebStorm, PyCharm y otros IDEs de JetBrains.

1. Abre Settings → Tools → AI Assistant → MCP Servers
2. Haz clic en Add Server
3. Configura el comando como memento-mcp

No se necesita archivo JSON de configuración — todo se configura desde la UI del IDE.

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8. Aider

Programador en pareja con IA para terminal.

Ejecuta Aider con el flag --mcp-server:

aider --mcp-server memento-mcp

No se necesita archivo de configuración. Aider detectará las herramientas de Memento automáticamente.

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9. Cline

Agente de programación autónomo para VS Code.

Config por proyecto: Crea .cline/mcp.json en la raíz de tu proyecto:

{
  "mcpServers": {
    "memento": {
      "command": "memento-mcp"
    }
  }
}

También puedes configurarlo desde el sidebar de Cline → MCP Servers → Edit Global MCP o Edit Project MCP.

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10. Roo Code

Extensión de agente de programación con IA para VS Code.

Config por proyecto: Crea .roo/mcp.json en la raíz de tu proyecto:

{
  "mcpServers": {
    "memento": {
      "command": "memento-mcp"
    }
  }
}

También puedes abrir la configuración MCP desde el sidebar de Roo Code y hacer clic en Edit Project MCP.

Patrones de uso

Workflow de sesión

El workflow recomendado para agentes de IA:

1. mem_session_start(project: "mi-app")
2. mem_context() — recuperar contexto previo
3. ... hacer trabajo, guardar observaciones ...
4. mem_session_summary() — persistir resumen de sesión
5. mem_session_end() — cerrar sesión

Guardar observaciones

// Decisión
mem_save({
  title: "Elegí Zustand sobre Redux",
  type: "decision",
  content: "Qué: Usar Zustand para gestión de estado\nPor qué: API más simple, menos boilerplate",
  topic_key: "architecture/state-management",
  project: "mi-app"
})

// Bug fix
mem_save({
  title: "Corregí N+1 en UserList",
  type: "bug",
  content: "Qué: Agregué carga en batch para perfiles de usuario\nPor qué: Query N+1 causaba 5s de tiempo de carga",
  topic_key: "bugfix/n1-userlist",
  project: "mi-app"
})

Buscar en la memoria

// Búsqueda de texto completo
mem_search({ query: "elección de base de datos" })

// Filtrar por tipo y proyecto
mem_search({ query: "auth", type: "decision", project: "mi-app" })

Consejos

• Siempre iniciar una sesión — las observaciones se agrupan por sesión para recuperación de contexto
• Usar topic keys — claves estables como architecture/auth-model permiten agrupación y fusión
• Guardar proactivamente — no esperes a que te pidan. Guarda decisiones, bugs y descubrimientos inmediatamente
• Usar mem_session_summary al cerrar sesión — esto persiste lo hecho para la próxima sesión