Potencialize seu agente
O comando do próprio publicador. Não é um endpoint do PlugMCP.
Host a copy with our keys and logs.
npx -y @lucasmella/[email protected]O Claude Code não tem link de instalação para um comando local. Copie o comando abaixo e execute-o em um terminal.
MISMEM_DB=<value> claude mcp add io.github.lucasmella-stack-mismem -- npx -y @lucasmella/mismem@0.2.0Execute em um terminal.
{ "mcpServers": { "io.github.lucasmella-stack-mismem": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@lucasmella/[email protected]" ], "env": { "MISMEM_DB": "<value>" } } }}claude_desktop_config.json
URL remota ou um comando na sua máquina? Como as duas instalações diferem
Rodar no PlugMCP
A new server you create. It is not this listing's official endpoint. Use the publisher install when you want their URL and their credentials.
AbrirDo publicador
Memoria persistente cooperativa para LLMs. Un solo territorio (
~/.mismem/mem.db), múltiples instancias (Copilot, Claude Code, Claude Desktop, agentes custom) hablando el mismo protocolo MCP.
La cooperatividad hace a la persistencia de la información.
Cooperative persistent memory for LLMs: episodes, memories and traits over SQLite (FTS5, Hebbian)
Cada instancia de un LLM nace sin memoria. Cada cliente (Copilot, Claude Desktop, Claude Code, ChatGPT) guarda lo suyo en silos incompatibles. El usuario repite contexto. La continuidad muere entre sesiones.
misMEM resuelve esto con un solo gesto: una base de datos SQLite + un protocolo MCP de seis invocaciones, accesible desde cualquier cliente que hable MCP.
episodes (verbatim; se borran con `forget` una vez consolidados)
↓ consolidación (manual o LLM nocturno)
memories (gist + details, salience con decay + refuerzo Hebbiano)
↓ crystallize
traits (patrones cristalizados — identidad, leyes, decisiones firmes)
La pérdida es intencional y asimétrica, como en la memoria humana: lo crudo se disuelve, lo destilado persiste, lo cristalizado permanece.
Ejemplo: “hoy PostgreSQL rindió mejor” es un episode; “PostgreSQL es preferible en este proyecto” es una memory; “priorizamos soluciones robustas para concurrencia” puede cristalizar como trait.
Además, una capa engram-compat (mem_save, mem_search, mem_context, mem_session_*, …) mantiene compatibilidad con clientes que hablan el protocolo Engram.
git clone https://github.com/lucasmella-stack/misMEM.git && bash misMEM/scripts/install.sh
Instala misMEM desde el repo clonado (--from-npm usa el paquete publicado, que puede ir por detrás), pregunta dónde guardar la memoria y con qué proveedor consolidar (DeepSeek, OpenRouter, OpenAI, un servidor compatible o ninguno), guarda la clave en ~/.config/mismem/env con permisos 600 y configura los clientes que encuentra: Claude Code (MCP y hooks de inyección y refuerzo), opencode, Claude Desktop, VS Code y Cursor. Si hay Ollama, ofrece el modelo de embeddings; si se quiere, deja la consolidación nocturna como timer de systemd. Los clientes llaman a ~/.local/bin/mismem-run, así que ninguna clave queda en su configuración. Re-ejecutarlo actualiza sin duplicar y no pisa una configuración de misMEM hecha a mano. --help para el modo sin preguntas.
La forma más rápida — sin clonar nada, vía npm. En el mcp.json de tu cliente (VS Code / Claude Code / Claude Desktop):
{
"mcpServers": {
"mismem": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@lucasmella/mismem"]
}
}
}
La DB se crea sola en el primer uso (default: ~/.mismem/mem.db, configurable con MISMEM_DB). Así, sin nada más configurado, tu memoria vive en tu disco y no sale de tu máquina; las dos funciones opcionales que sí mandan texto afuera están en Privacidad.
Para acceder a la misma memoria desde varias máquinas, en Docker:
git clone https://github.com/lucasmella-stack/misMEM.git && cd misMEM/engine
docker build -t mismem-brain:latest -f Dockerfile.mismem-brain .
docker run -d --name mismem-brain \
-e MISMEM_AUTH_USER=brain -e MISMEM_AUTH_PASS=<pass> \
-v mismem-data:/data -p 3200:3200 \
mismem-brain:latest
La imagen multi-arch publicada (ghcr.io/lucasmella-stack/mismem-brain:latest)
todavía no está disponible: el workflow que la publica falla al empujar al
registro. Mientras tanto, el build local es el camino. Guía completa con Traefik
git clone https://github.com/lucasmella-stack/misMEM.git
cd misMEM/engine
pnpm install
pnpm test # todo verde antes de usar
pnpm build # tsc → dist/
Y en mcp.json: "command": "node", "args": ["<ruta-al-repo>/misMEM/engine/dist/server.js"].
engine/src/server.ts — MCP server stdio (uso local).engine/src/server-http.ts — Streamable HTTP para deploy remoto (BasicAuth opcional, /healthz). Ver DEPLOY.md.engine/src/viewer.ts + engine/src/viewer-api.ts — panel read-only en /viewer y API de
sólo lectura: /api/{stats,recent,search} y, para ver de dónde sale cada recuerdo,
/api/{scopes,memories,memory/:id,trait/:id,graph}. La salience que devuelven es la efectiva,
con el decay aplicado a hoy, la misma que usa el recall.mismem-ingest (exports de ChatGPT / transcripts de VS Code), mismem-consolidate, mismem-forget, mismem-stats, mismem-embed, mismem-migrate-engram, mismem-bench (mide el recall con un banco de preguntas propio, sin reforzar) y los dos hooks, mismem-inject y mismem-used.better-sqlite3.@modelcontextprotocol/sdk.recall o por uso real vía hook.use_count por recuerdo y co_use por par usado en el mismo turno.Con un servidor de embeddings corriendo, recall suma búsqueda por
significado: "problemas de plata" encuentra memorias que dicen "deudas". El
default es Ollama (ollama pull nomic-embed-text). Los vectores se guardan
como BLOB en la misma SQLite y la búsqueda es coseno en JS, sin extensiones
nativas. Si el servidor no responde, todo degrada silenciosamente a FTS5 puro,
que exige que estén todas las palabras de la consulta (sin contar las vacías:
"qué", "sobre", "the"…). La semántica cubre deliberadamente
solo memories; episodes y traits conservan búsqueda FTS5. Backfill y
reindexado: mismem-embed (--status, --force).
También habla con cualquier servidor compatible con OpenAI (/v1/embeddings,
p. ej. llama-server --embedding). Para memorias en varios idiomas conviene
EmbeddingGemma 2, con sus prefijos y un corte más alto:
MISMEM_EMBEDDING_PROVIDER=openai
MISMEM_EMBEDDING_URL=http://127.0.0.1:8080
MISMEM_EMBEDDING_MODEL=embeddinggemma-2
MISMEM_EMBEDDING_QUERY_PREFIX="task: search result | query: "
MISMEM_EMBEDDING_DOC_PREFIX="title: none | text: "
MISMEM_EMBEDDING_MIN_SCORE=0.68
La búsqueda sólo compara vectores del modelo configurado. Cambiar de modelo
reindexa solo en el siguiente backfill (mismem-embed); cambiar un prefijo no
se detecta y exige mismem-embed --force. Todas las variables, con sus
defaults, están en DEPLOY.md.
Las memories pierden la mitad de su salience cada 90 días sin refuerzo
(configurable con MISMEM_SALIENCE_HALF_LIFE_DAYS). recall aplica el decay
pendiente y después suma el refuerzo Hebbiano. forget elimina memories bajo
el umbral solo después de su período de gracia; --dry-run calcula el
resultado sin modificar la DB.
Dos recuerdos que se usan en el mismo turno tienen algo que ver entre sí, y eso
es información que la saliencia por recuerdo no guarda. reinforce recibe los
ids juntos, así que ahora los cuenta: memories.use_count suma los turnos
en que cada recuerdo se usó de verdad, y co_use(memory_a, memory_b, n, last_at)
cuenta cada par.
Lo escribe sólo reinforce, nunca el camino de recall: aparecer en una
búsqueda no es haberse usado. Con MISMEM_REINFORCE_ON_RECALL=off la señal
arranca limpia. Los pares se van por cascada cuando el recuerdo se borra.
Hace falta porque salience mide recencia más que uso —la pasada de decay toca
todas las filas, así que ordenar por saliencia pone arriba lo nuevo, no lo
importante—. Es la primera fase del ordenador de memoria, una capa derivada
que compacta los aspectos principales para que el modelo sepa por dónde empezar
sin tomar contexto. El diseño completo, con los papers y la evidencia medida,
está en
docs/superpowers/specs/2026-10-27-ordenador-memoria-design.md.
Dos binarios enganchan misMEM a Claude Code sin que el modelo tenga que acordarse de pedir nada:
mismem-inject (UserPromptSubmit) busca con el prompt y adelanta unos pocos
recuerdos. Busca con reinforce: false: lo que el usuario no pidió no es uso. Se
mantiene dormido hasta comprobar que el servidor expone reinforce, así que se puede
configurar antes de desplegar.mismem-used (Stop) mira el último turno —lo que el modelo pidió con recall y
lo que la inyección le puso delante— y refuerza sólo aquello cuyas palabras distintivas
reaparecen en la respuesta. Es una aproximación: falla hacia no reforzar.Lo inyectado viaja en cada prompt al proveedor del modelo, así que
MISMEM_HOOK_EXCLUDE_SCOPES decide qué ámbitos no salen. Con
MISMEM_REINFORCE_ON_RECALL=off, la salience pasa a seguir el uso en vez de la aparición.
Montaje y variables en DEPLOY.md.
Tu memoria es tuya. La DB (*.db), los dumps y los exports personales están en .gitignore — nunca los commitees. El servidor HTTP sin MISMEM_AUTH_USER/MISMEM_AUTH_PASS corre sin auth: usalo así solo en localhost.
Dos funciones opcionales mandan texto fuera del proceso, y sólo si las configurás:
El pasado existe porque lo hemos escrito y compactado para que así sea.
Inspirado en parte por Initiation Into Hermetics de Franz Bardon: el espejo que refleja la conciencia entre instancias necesita dos polos. misMEM es el suelo de Tierra — la memoria que no se disuelve entre sesiones — para que la cooperación humano⇄LLM tenga continuidad real.
Issues y PRs bienvenidos. Antes de un PR: pnpm typecheck && pnpm test desde engine/ (todo verde), commits convencionales (feat:, fix:, …). Las convenciones de código están en .github/copilot-instructions.md.
misMEM lo arrancó una persona sola, pero no siguió así. @iDiagoValeta trajo buena parte de lo que hoy lo hace usable por alguien que no sea su autor:
scripts/install.sh, #69):
detecta los clientes, deja la clave fuera de sus configuraciones y re-ejecutarlo
actualiza sin duplicar.POST /mcp corta en 4 MiB.forget
es la diferencia entre un error y una purga.Las revisiones de sus PRs están abiertas en el repo a propósito: las mediciones y los desacuerdos valen tanto como el código.
MIT. Ver LICENSE.
Cooperative persistent memory for LLMs: episodes, memories and traits over SQLite (FTS5, Hebbian)
{ "mcpServers": { "io.github.lucasmella-stack-mismem": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@lucasmella/[email protected]" ], "env": { "MISMEM_DB": "<value>" } } }}Ferramentas
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Perguntas frequentes
Copie nesta página a configuração stdio para Cursor, Claude Desktop, Claude Code ou VS Code. Ela usa a instalação do publicador, não um proxy do PlugMCP.
O publicador lista estas variáveis de ambiente: MISMEM_DB.
Mismem roda localmente via stdio.
Última verificação: 2026-11-09. Cooperative persistent memory for LLMs: episodes, memories and traits over SQLite (FTS5, Hebbian)