Memento Vault: Herramienta Local para Contexto Persistente en Sesiones de Código Claude

Memento Vault aborda el problema de que Claude Code olvide el contexto entre sesiones al capturar y recuperar automáticamente información relevante sin mantenimiento manual.

Cómo Funciona

La herramienta utiliza hooks que se conectan al ciclo de vida de Claude Code:

• Cuando termina una sesión: Un hook lee la transcripción, la puntúa y decide qué conservar. Las sesiones sustanciales generan notas atómicas escritas en un repositorio git local. Cada nota contiene una idea con metadatos que incluyen puntuaciones de certeza y etiquetas, más enlaces wiki a notas relacionadas. Las sesiones triviales reciben una línea en un registro diario.
• Cuando comienza una sesión: Inyecta un resumen que muestra tus sesiones recientes del proyecto y las notas más relevantes del vault para lo que estás a punto de trabajar.
• En cada solicitud: Busca en tu vault y muestra notas coincidentes antes de que Claude procese tu entrada.
• En cada lectura de archivo: Inyecta contexto sobre áreas de código que has tocado antes.

Detalles Técnicos

Toda la recuperación utiliza búsqueda local BM25 + vectorial sin llamadas a LLM. El sistema tiene una latencia promedio de 472 ms por solicitud y no cuesta nada ejecutarlo. La sobrecarga de contexto es aproximadamente 149 unidades de entrada por sesión. La calidad de recuperación puntúa NDCG@10 = 0.892 en LongMemEval (500 preguntas).

Una capa de consolidación en segundo plano llamada Inception agrupa notas por similitud de embeddings y escribe notas de patrón después de las sesiones, identificando problemas recurrentes entre proyectos.

Todo el sistema utiliza archivos markdown en un repositorio git, navegables en Obsidian, buscables con grep y comparables con git log. No hay base de datos, Docker ni dependencia de la nube.

Instalación

git clone https://github.com/sandsower/memento-vault.git
cd memento-vault
./install.sh --experimental

Requisitos: Python 3 y Claude Code. QMD agrega búsqueda semántica (opcional). Funciona en Linux y macOS.

El proyecto incluye 271 pruebas y tiene licencia MIT.