Gestión del contexto de IA con una tienda de conocimiento SQLite y herramientas MCP

Un punto doloroso común con los agentes de codificación de IA: los archivos CLAUDE.md crecen hasta miles de líneas, consumiendo el presupuesto de contexto y haciendo que la IA ignore la mitad de las reglas de todos modos. Un desarrollador en r/ClaudeAI construyó un sistema para resolver esto: RunawayContext (con licencia MIT, actualmente utilizado para integraciones de gestión de construcción en Vista, Procore, Monday.com, etc.).

Arquitectura

La idea central: mover el conocimiento profundo de un archivo markdown plano a una base de datos SQLite con búsqueda de texto completo (FTS5) y búsqueda vectorial opcional mediante sqlite-vec. En lugar de cargar todo en cada sesión, solo se cargan de antemano un breve resumen por proyecto (~150 líneas), una constitución global (~200 líneas) y una "memoria viva" de solo punteros (~50 líneas). La IA consulta la base de datos bajo demanda usando herramientas MCP como search_lessons y get_chunk.

Detalles Clave de Implementación

• Matemáticas de tokens: Los ~280K tokens equivalentes siguen existiendo, solo que están en la base de datos, no cargados en el contexto. La IA extrae lo que necesita a mitad de la tarea.
• Límites fijos en el código: El regenerador se niega a escribir un resumen que supere su límite de 150 líneas. 15 reglas arquitectónicas nombradas tienen cada una pruebas de CI asociadas que fallan la compilación si la regla se desvía.
• Recuperación híbrida: La búsqueda solo vectorial era peor que la híbrida. El sistema combina puntuaciones de palabras clave FTS5 con puntuaciones vectoriales de sqlite-vec para obtener los mejores resultados.
• Humano en el bucle: La IA escribe nuevas lecciones en una bandeja de entrada de borradores. Un humano debe aprobar antes de promover al almacén de conocimiento, evitando ruido.
• Voz preservada: Los resúmenes generados automáticamente contienen un bloque seleccionado a mano delimitado por marcadores <!-- PRESERVE_START -->. El regenerador mantiene esa sección intacta mientras regenera todo lo demás.

Lecciones Aprendidas

• Aplica las reglas en el código, no en políticas: cada instrucción de "cuidado con no crecer" fue violada en cuestión de meses.
• La búsqueda híbrida FTS5 + vectorial supera a la recuperación solo vectorial.
• Las escrituras directas de IA en el almacén de conocimiento introducen ruido; usa una bandeja de entrada de borradores con aprobación manual.

El sistema es independiente del agente y el repositorio es público para que cualquiera lo adapte.