Hipocampo MCP

Bilingual dual memory with SSC for AI agents.

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What it can do

What data it sees

Do you need an account

No: the server works without sign-in

Bilingual dual memory with SSC for AI agents. Semantic search, embeddings, profiles.

How to connect

How to connect Hipocampo MCP to Claude

The server address to paste into Claude settings:

https://alexbell1-hipocampo-mcp.hf.space/mcp

Open Claude (claude.ai or the desktop app).
Go to Settings → Connectors.
Click Add custom connector.
Paste the server address copied below into Remote MCP server URL and click Add.
In a chat, click + → Connectors and switch the new connector on.

Custom connectors are available on Free, Pro, Max, Team and Enterprise plans (Free is limited to one). On Team and Enterprise an organization Owner adds the connector first under Organization settings → Connectors.

Authorization

After you click Add, a sign-in window for the service opens. Sign in with your own account and approve access. Claude never sees your password.

How to connect Hipocampo MCP to ChatGPT

The server address to paste into ChatGPT settings:

https://alexbell1-hipocampo-mcp.hf.space/mcp

Open ChatGPT in a browser (chatgpt.com). A Plus, Pro, Business, Enterprise or Edu plan is required.
Turn on developer mode once: Settings → Apps → Advanced settings → Developer mode.
Open Settings → Connectors and click Create.
Fill in the form: Name (anything), Description (one line about what the service does), MCP server URL (copy it below).
Under Authentication choose OAuth if the service requires sign-in, otherwise None. Click Create.
In a new chat open + → Apps/Connectors and enable the connector.

OpenAI has renamed this section before (Connectors → Apps/Plugins). If the label differs, search settings for "developer mode". On Business/Enterprise workspaces an admin must allow custom connectors first.

Authorization

On first use ChatGPT opens the service's sign-in window. Sign in and approve access.

How to connect Hipocampo MCP to Cursor

The server address to paste into Cursor settings:

https://alexbell1-hipocampo-mcp.hf.space/mcp

Fastest: click Open in Cursor below and confirm the prompt.

Manually:

In Cursor open Settings → Cursor Settings → MCP and click Add new global MCP server.
Paste the JSON copied below into ~/.cursor/mcp.json (per project: .cursor/mcp.json in the repo root).
Save the file. The server appears in the MCP list; authorize it there if asked.

Authorization

If the service needs sign-in, an authorize button appears next to the server in the MCP list.

Server tool list (37)

Raw names from tools/list. Only developers need these.

search_hipocampo	Busca en el Hipocampo (memoria dual con SSC / BIRE v3.6). Es solo lectura — no modifica datos, no tiene efectos secundarios. Sin límites de tasa (rate limits). Realiza búsqueda semántica + léxica híbrida en las bases de datos de memoria del usuario, incluyendo memoria técnica (memoria_vectorial) y de perfil (memory_items). Si se proporciona session_id, filtra solo memorias de esa sesión. Para búsquedas rápidas cuando el nombre corto sea preferido, usar quick_hipocampo_search (alias idéntico). Esta herramienta es la versión completa con nombre descriptivo. Args: query: Texto de búsqueda en lenguaje natural. Máximo 500 caracteres. Ejemplos: "proyecto contable", "perro", "planta medicinal", "API REST en Python", "gusta del té". session_id: Opcional. Filtra resultados a una sesión específica. Returns: Resultados formateados del BIRE como texto plano. Incluye: contenido encontrado, scores de relevancia, y metadatos. Si no hay coincidencias, indica búsqueda exitosa pero sin resultados.
quick_hipocampo_search	Búsqueda rápida en el Hipocampo (alias corto de search_hipocampo). Es solo lectura — no modifica datos, no tiene efectos secundarios. Comportamiento y salida idénticos a search_hipocampo. Útil cuando el cliente MCP prefiera nombres de herramienta más cortos. Para nombre descriptivo, usar search_hipocampo. Args: query: Texto de búsqueda en lenguaje natural. Igual que search_hipocampo. Ej: "API REST en Python", "presupuesto". session_id: Opcional. Filtra resultados a una sesión específica. Returns: Mismo formato que search_hipocampo: resultados como texto plano con scores de relevancia y metadatos.
compress_hipocampo	Compress retrieved memories using a hybrid approach (extractive + LLM). First searches Hipocampo (SSC v1.0), then compresses the top-k results: - method="extractive": sentence-level keyword relevance (fast, no API cost) - method="llm": summarization via NVIDIA NIM (highest quality, API cost) - method="hybrid" (default): uses LLM for technical/code content, extractive for generic text Use this tool BEFORE sending context to another LLM to reduce prompt size while preserving critical information. Args: query: Natural language search query. k: Number of memories to retrieve (default 5, max 20). method: Compression method: "hybrid" (default), "extractive", or "llm". target_token: Target token count (-1 = auto, based on content). include_metadata: Include per-memory details in output. budget_ratio: Scale factor for auto-estimated tokens (default 1.0). Returns: Compressed context as plain text with compression statistics. Includes: compressed text, original/compressed char counts, ratio, latency.
save_hipocampo	Guarda un recuerdo en el Hipocampo (memoria_vectorial). INSERT inmediato y NO bloqueante: el embedding se genera en background (_finalize_save_bg) junto con dedup semántico, auto-link y auditoría de contradicciones. Hasta que el embedding se backfillea (~segundos), la memoria queda en tier WARM (embedding=NULL) y es recuperable por texto. Si ya existe un recuerdo casi idéntico (trigram), se advierte y se omite el guardado a menos que force=True. El dedup semántico (>0.9) corre en background y solo loguea — no bloquea. Args: content: Texto del recuerdo a guardar. memory_type: Tipo de memoria. Valores comunes: "event" (evento/experiencia), "decision" (decisión tomada), "profile" (dato personal). Por defecto: "event". code: Código o etiqueta corta para agrupar recuerdos (opcional). Ej: "documentacion", "bugfix", "feature", "setup". categories: Lista de categorías (opcional). Ej: ["python", "mcp", "infraestructura"]. session_id: Opcional. Identificador de sesión para aislar memorias. force: Si True, guarda incluso si existe un recuerdo muy similar. auto_link: Si True, busca recuerdos semánticamente similares (>0.75) y crea enlaces "similar" automáticamente. nivel: Nivel de memoria jerárquica: "episodica" (default) — detalle completo, comprimible, "semantica" — conocimiento consolidado, protegido, "automatica" — regla permanente, nunca se comprime. critico: Si True, la memoria NUNCA se olvida ni se archiva. Protección de por vida independiente del nivel. Returns: Confirmación con el ID asignado.
contradicciones_hipocampo	Detecta contradicciones semánticas de una memoria existente. Usa negation-probe embedding: embedea "AFIRMACIÓN: {contenido} — ¿Esto es FALSO según: ..." y compara con el embedding original. Si la distancia de la sonda de negación es MENOR que la del contenido original → señal de contradicción. Args: memory_id: ID numérico de la memoria en memoria_vectorial.
profile_hipocampo	Guarda un dato de perfil personal en Hipocampo (memory_items). A diferencia de save_hipocampo (que guarda en memoria_vectorial técnica), esta herramienta guarda en memory_items, que está diseñado para datos personales: gustos, familia, preferencias, datos biográficos. Args: summary: Texto corto con el dato personal. Ej: "Al usuario le gusta el té de hierbas". extra: Información adicional en texto plano (opcional). categories: Categorías (opcional). Ej: ["personal_info", "gustos"]. Returns: Confirmación con el ID asignado.
update_hipocampo	Actualiza un recuerdo existente en el Hipocampo (memoria_vectorial). Si se proporciona content, se regenera el embedding automáticamente. Los campos no proporcionados no se modifican. Args: id: ID numérico del recuerdo a actualizar. content: Nuevo texto del recuerdo (opcional). Si se provee, se regenera el embedding. memory_type: Nuevo tipo de memoria (opcional). Ej: "event", "decision". code: Código o etiqueta corta (opcional). categories: Nueva lista de categorías (opcional). Returns: Confirmación de la actualización.
set_nivel_hipocampo	Cambia el nivel jerárquico de un recuerdo. Niveles: - "episodica" — detalle completo, comprimible por checkpoint - "semantica" — conocimiento consolidado, protegido de compresión - "automatica" — regla permanente, nunca se comprime/checkpointea Args: id: ID del recuerdo. nivel: Nuevo nivel: "episodica", "semantica", o "automatica". Returns: Confirmación del cambio.
consolidate_hipocampo	Consolidación jerárquica: migra memorias episódicas antiguas a semánticas. Busca recuerdos con nivel 'episodica' más antiguos que min_age_days y los promueve a 'semantica', opcionalmente comprimiendo su contenido. Args: min_age_days: Edad mínima en días para consolidar (default 7). dry_run: Si True, solo muestra qué se consolidaría. Returns: Reporte de la consolidación.
review_automatica	Revisa reglas 'automatica' sin revisión en los últimos N días. Las reglas automatica son permanentes por diseño, pero pueden degradarse a 'semantica' si no han sido útiles (review_count=0) después de max_age_days. Con dry_run=True solo lista las reglas candidatas a degradación. Con dry_run=False las degrada a 'semantica' (no se borran, solo pierden inmunidad de compresión). Args: max_age_days: Edad máxima sin revisión antes de considerar degradación (default 30). dry_run: Si True, solo muestra qué se degradaría. Returns: Reporte de reglas encontradas.
validate_immune_rule	Valida una regla inmunológica (Nivel 4). Analiza una regla 'automatica' marcada como REGLA INMUNOLÓGICA: 1. Verifica snapshots pre-cambio vinculados en memory_links 2. Detecta reglas contradictorias sobre el mismo archivo/proyecto 3. Reporta reglas huérfanas (>30d sin enlaces entrantes) Args: rule_id: ID de la regla inmunológica a validar. Returns: Reporte de validación con recomendaciones.
delete_hipocampo	Elimina un recuerdo del Hipocampo (memoria_vectorial) por su ID. Esta operación es irreversible. Una vez eliminado, el recuerdo no podrá recuperarse ni aparecerá en búsquedas futuras. Args: id: ID numérico del recuerdo a eliminar. Returns: Confirmación de eliminación.
hipocampo_health	Ejecuta un health check completo del sistema Hipocampo. Verifica: PostgreSQL, NVIDIA API, tablas, espacio en disco, extensiones. Returns: Reporte formateado del estado del sistema.
hipocampo_auto_repair	Intenta reparar automáticamente problemas detectados en el sistema. Reparaciones posibles: - Reiniciar PostgreSQL si está caído - Crear tablas faltantes desde esquema.sql - Verificar/configurar NVIDIA_API_KEY Returns: Reporte de reparaciones ejecutadas.
hipocampo_stats	Muestra estadísticas de rendimiento del sistema Hipocampo. Analiza latencia de queries, métodos usados, scores promedios y da recomendaciones de optimización. Returns: Reporte de métricas y recomendaciones.
hipocampo_tune	Ajusta automáticamente los thresholds y pesos del SSC basado en las métricas de rendimiento acumuladas. Es destructivo: modifica los thresholds y pesos de forma irreversible. Sin embargo, es idempotente: ejecutarlo múltiples veces converge al mismo resultado. Usar con precaución. Para solo ver estadísticas sin modificar nada, usar hipocampo_stats (solo lectura). Para ejecutar el ciclo completo de mantenimiento (que incluye tune como paso 5), usar hipocampo_maintenance. Recomendado ejecutar solo después de acumular suficientes métricas (al menos 100 consultas registradas). No usar si el sistema funciona correctamente sin degradación. Returns: Reporte de ajustes aplicados (nuevos thresholds y pesos).
hipocampo_dedup	Detecta y opcionalmente fusiona duplicados en las tablas de memoria. Con merge=False (default) es solo lectura — seguro de ejecutar, no modifica datos. Con merge=True es destructivo: consolida filas duplicadas en una sola, operación irreversible. Usar con precaución. Ejecutar primero sin merge para previsualizar. ¿Qué es un duplicado? Dos registros con alta similitud semántica (embedding + texto), por encima del umbral configurable (default 0.95). El reporte incluye: cantidad de duplicados encontrados, IDs afectados y resumen de fusión si se ejecutó merge. Para ejecutar dedup como parte del ciclo completo de mantenimiento, usar hipocampo_maintenance (paso 2 del ciclo). Esta herramienta es para uso puntual o previsualización antes del merge. Args: merge: Si es True, fusiona los duplicados encontrados (irreversible). Si es False (default), solo muestra análisis (seguro). Returns: Reporte de duplicados encontrados o fusionados.
hipocampo_checkpoint	Comprime memorias antiguas usando checkpointing logarítmico. Con dry_run=True (default) es solo lectura — seguro, no modifica datos. Con dry_run=False es destructivo: comprime memorias antiguas de forma irreversible (las originales se eliminan tras comprimir). Idempotente: ejecutar múltiples veces no daña datos. Para ejecutar checkpoint como parte del ciclo completo de mantenimiento, usar hipocampo_maintenance (paso 3 del ciclo). Esta herramienta es para ejecución puntual o previsualización. Recomendado ejecutar periódicamente (semanal o mensual) para mantener el rendimiento del sistema. Args: dry_run: Si es True (default), solo muestra qué se comprimiría. Si es False, ejecuta la compresión (irreversible). Returns: Reporte del checkpointing ejecutado o simulado. Incluye: cantidad de registros comprimidos, espacio liberado.
rollback_checkpoint	Revierte un checkpoint usando el snapshot guardado previamente. Busca el snapshot por ID y verifica qué IDs originales fueron comprimidos. Si los originales aún existen, reporta que no se necesita rollback. Si fueron eliminados, intenta restaurarlos. Args: snapshot_id: ID del snapshot [CHECKPOINT SNAPSHOT] guardado. Returns: Reporte de la operación de rollback.
hipocampo_maintenance	Ejecuta el ciclo completo de mantenimiento: 1. Health check → auto-repair si es necesario 2. Dedup → fusiona duplicados 3. Checkpoint → comprime memorias antiguas 4. Purge → limpia access logs antiguos (>30d) 5. Tune → ajusta thresholds según métricas Nota: hipocampo_budget y decay_hipocampo se ejecutan manualmente o via cron separado (son destructivos y requieren dry_run previo). Returns: Reporte consolidado del mantenimiento.
watch_hipocampo	Registra un webhook que se dispara cuando se crea/modifica/elimina un recuerdo cuyo contenido o metadatos contengan el patrón dado. Args: pattern: Texto a buscar en contenido o metadatos del recuerdo. webhook_url: URL que recibirá un POST con event, id, content, metadatos. Returns: Confirmación con ID del watch creado.
unwatch_hipocampo	Elimina un webhook registrado por su ID. Args: id: ID del watch a eliminar. Returns: Confirmación de eliminación.
list_watches	Lista todos los webhooks registrados. Returns: Lista de watches con ID, patrón y URL.
preload_context	Pre-load context for a project or workspace. Extracts relevant memories from the project path and returns them as a compressed summary. Use this when starting work on a known project to restore working context. Args: project_path: Absolute path to the project or workspace. If empty, uses current working directory. k: Number of relevant memories to retrieve (default 8, max 20). Returns: Compressed context summary with project-relevant memories.
link_hipocampo	Crea un enlace entre dos recuerdos en el grafo de memoria. Args: source_id: ID del recuerdo origen (numérico: memoria_vectorial; string: memory_items). target_id: ID del recuerdo destino. relation_type: Tipo de relación. Valores comunes: "related" (default), "follow_up", "part_of", "references", "similar", "chain", "validates", "contradicts". weight: Peso de la relación (0.0 a 1.0, default 1.0). Returns: Confirmación del enlace creado.
unlink_hipocampo	Elimina un enlace del grafo de memoria. Args: id: ID del enlace a eliminar (si se conoce). source_id: Si no se provee id, elimina por source+target+type. target_id: ID destino (requerido si no hay id). relation_type: Tipo de relación (opcional si no hay id). Returns: Confirmación de eliminación.
graph_hipocampo	Explora el grafo de memoria desde un nodo raíz. Args: node_id: ID del recuerdo raíz. Si es 0, lista todos los nodos con enlaces (vista general). depth: Profundidad de exploración (default 2, max 5). max_nodes: Máximo de nodos a mostrar (default 50). Returns: Árbol ASCII del grafo de memoria.
path_hipocampo	Encuentra el camino más corto entre dos recuerdos en el grafo de memoria. Args: from_id: ID del recuerdo origen. to_id: ID del recuerdo destino. max_depth: Profundidad máxima de búsqueda (default 5, max 10). Returns: Camino encontrado como secuencia de nodos.
index_project	Indexa archivos de código fuente de un proyecto en Hipocampo (RAG). Escanea archivos PHP, JS, TS, Python, SQL, HTML, CSS, JSON, YAML, los divide en chunks significativos y los guarda como recuerdos con embedding para búsqueda semántica. La segunda corrida solo indexa archivos modificados (por mtime). Args: project_path: Ruta absoluta del proyecto a indexar. Si está vacía, usa el directorio actual. force: Si True, re-indexa todo aunque no haya cambios. Returns: Estadísticas de la indexación.
search_code	Busca código fuente indexado en Hipocampo (RAG). Similar a search_hipocampo pero filtra solo recuerdos de tipo code_snippet y devuelve fragmentos de código real con ubicación de archivo. Args: query: Consulta en lenguaje natural. k: Número de resultados (default 5, max 20). language: Filtrar por lenguaje (php, javascript, python, sql, etc.). Vacío = todos los lenguajes. Returns: Fragmentos de código relevantes con metadatos de archivo.
decay_hipocampo	Aplica decaimiento temporal a enlaces del grafo Y memorias antiguas. ENLACES: peso exponencial, half-life 90 días. Elimina enlaces < 0.01. MEMORIAS: archiva episodica sin acceso ni protección a memoria_historica. Protecciones (nunca se archivan): - nivel = automatica o semantica - metadatos.critico = true - con enlaces entrantes en memory_links Args: dry_run: True (default) = solo lectura. False = ejecuta cambios. min_age_days: Edad mínima en días para considerar memoria candidata. Returns: Reporte del decaimiento aplicado.
hipocampo_budget	Gestiona el presupuesto de memoria (budget + tiering automático). 3 tiers: - HOT: embedding presente (memoria_vectorial con pgvector) - WARM: embedding=NULL (excluido de HNSW, sigue buscable léxicamente) - COLD: contenido movido a memoria_historica (fuera de búsqueda principal) Protecciones: automatica/semantica/critico/enlazadas → exemptas. Args: dry_run: True (default) = solo análisis. False = ejecuta tiering.
restaurar_historica	Restaura una memoria desde memoria_historica a memoria_vectorial. Reconstruye embedding automáticamente. La memoria vuelve al tier HOT. Args: historica_id: ID de la memoria en memoria_historica.
list_watch_dirs	Lista los directorios configurados para auto-reindexación.
add_watch_dir	Agrega un directorio al watch list para auto-reindexación.
remove_watch_dir	Elimina un directorio del watch list.
reindex_now	Fuerza reindexación inmediata de un directorio (o todos los watch).