Hipocampo MCP

Hipocampo MCP: двуязычная память для AI-агентов с семантическим поиском

От сообществаРаботаетБез входаГлобальныйБесплатноТолько чтение

Что умеет

Сохранять и искать записи в памяти по смыслу
Находить противоречия между сохранёнными фактами
Строить и обновлять профиль пользователя
Консолидировать и дедуплицировать записи памяти
Делать контрольные точки и откатывать изменения

Какие данные видит

Ассистент читает и пишет в личное хранилище памяти пользователя, привязанное к его учётной записи.

Нужен ли аккаунт

Не нужен: сервер работает без входа

MCP-сервер Hipocampo хранит и организует память ассистента на двух языках: сохраняет факты, ищет их по смыслу, находит противоречия и строит профиль пользователя. Есть консолидация, дедупликация и контрольные точки для восстановления состояния памяти.

Как подключить

Как подключить Hipocampo MCP к Claude

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Claude:

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

Откройте Claude (сайт claude.ai или приложение для компьютера).
Перейдите в Настройки → Коннекторы (в английском интерфейсе: Settings → Connectors).
Нажмите Добавить пользовательский коннектор (Add custom connector).
Вставьте адрес сервера, скопированный ниже, в поле URL удалённого MCP-сервера и нажмите Добавить.
В чате нажмите + → Коннекторы и включите новый коннектор.

Пользовательские коннекторы доступны на тарифах Free, Pro, Max, Team и Enterprise. На Free можно добавить только один. В Team и Enterprise коннектор сначала добавляет владелец организации в Настройки организации → Коннекторы.

Авторизация

После нажатия Добавить откроется окно входа в сервис. Войдите под своим аккаунтом и подтвердите доступ. Пароль Claude не видит.

Как подключить Hipocampo MCP к ChatGPT

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках ChatGPT:

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

Откройте ChatGPT в браузере (chatgpt.com). Нужен тариф Plus, Pro, Business, Enterprise или Edu.
Один раз включите режим разработчика: Настройки → Приложения → Дополнительные настройки → Режим разработчика (Settings → Apps → Advanced settings → Developer mode).
Откройте Настройки → Коннекторы и нажмите Создать (Create).
Заполните форму: Название (любое), Описание (одна фраза, что делает сервис), URL MCP-сервера (скопируйте ниже).
В поле Аутентификация выберите OAuth, если сервис требует вход, иначе Нет. Нажмите Создать.
В новом чате откройте + → Приложения/Коннекторы и включите коннектор.

Название раздела у OpenAI менялось (Connectors → Apps/Plugins). Если пункт называется иначе, ищите «режим разработчика» в настройках. В рабочих пространствах Business/Enterprise администратор должен разрешить пользовательские коннекторы.

Авторизация

При первом использовании ChatGPT откроет окно входа в сервис. Войдите и подтвердите доступ.

Как подключить Hipocampo MCP к Cursor

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Cursor:

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

Быстрый способ: нажмите кнопку Открыть в Cursor ниже, Cursor сам предложит добавить сервер.

Вручную:

В Cursor откройте Settings → Cursor Settings → MCP и нажмите Add new global MCP server.
Вставьте JSON, скопированный ниже, в открывшийся файл ~/.cursor/mcp.json (для одного проекта: .cursor/mcp.json в корне проекта).
Сохраните файл. Сервер появится в списке MCP; при необходимости пройдите авторизацию по кнопке рядом с ним.

Авторизация

Если сервис требует вход, рядом с сервером в списке MCP появится кнопка авторизации.

Список инструментов сервера (37)

Технические названия из tools/list. Нужны только разработчикам.

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).