Mnemos: un servidor MCP para memoria persistente de Claude Code

Claude Code olvida todo entre sesiones, obligándote a reexplicar convenciones, correcciones y contexto cada vez. Mnemos (GitHub) es un servidor MCP que soluciona eso almacenando y reproduciendo memoria persistente entre sesiones.
Cómo funciona
- Al inicio de la sesión, inserta un bloque de contexto clasificado (convenciones, correcciones, habilidades, archivos activos, resúmenes de sesiones recientes) en el prompt de Claude.
- Registra correcciones como
intentado / razón_del_error / solución. Tres correcciones sobre el mismo tema se promocionan automáticamente a una habilidad reutilizable con seccionesCuándo aplica / Evitar / Hacer: minería de patrones determinista, sin LLM en el bucle. - Almacenamiento bitemporal: los hechos tienen marcas de tiempo válido/inválido, por lo que "antes usábamos X, ahora Y" funciona sin contexto obsoleto.
- Recuperación tras compactación: una llamada de herramienta restaura el objetivo y las decisiones clave después de que Claude Code compacte a mitad de sesión.
- Escáner de inyección de prompt en el punto de escritura (anulaciones de instrucciones, unicode de ancho cero, suplantación de MCP).
- Reproducción retrospectiva: regenera cualquier sesión pasada como markdown con todo lo aprendido desde entonces superpuesto, pégalo de nuevo en Claude y pregunta "¿qué haría diferente ahora?".
Tecnología e instalación
- Un solo binario Go estático de 15 MB. Sin Python, sin Docker, sin base de datos vectorial, sin CGO.
- SQLite + recuperación FTS5, similitud coseno opcional si Ollama está en ejecución.
- Instalación (MIT, gratuito, sin nivel de pago):
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/polyxmedia/mnemos/main/scripts/install.sh | bash
mnemos init
mnemos initconfigura automáticamente Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Windsurf y Codex CLI. Reinicia tu agente y las herramientasmnemos_*aparecerán.
Para quién es
Desarrolladores que usan Claude Code y están cansados de volver a enseñar convenciones cada sesión, y quieren una memoria reproducible y sin tokens.
📖 Leer la fuente original: r/ClaudeAI
👀 Ver también

Usando /probe para detectar alucinaciones de IA antes de escribir código.
Un desarrollador comparte una técnica llamada /probe que obliga a los planes generados por IA a hacer afirmaciones numeradas con valores esperados, luego sondea el sistema real para detectar discrepancias. El método detectó cuatro errores fácticos en la descripción de Claude de su propio formato JSONL que habrían causado errores en el código.

Estados del espacio: Crea aplicaciones web interactivas para agentes OpenClaw con Markdown
Statespace es un framework gratuito y de código abierto para crear y compartir aplicaciones web amigables con IA que los agentes de OpenClaw pueden navegar e interactuar usando solo Markdown. Te permite definir herramientas, componentes e instrucciones en archivos Markdown a los que los agentes acceden a través de HTTP.

Presentamos Swarmcore: un marco escalable de múltiples agentes en Python.
Swarmcore es una biblioteca de código abierto para ejecutar flujos de trabajo escalables de múltiples agentes en Python, que presenta ejecución secuencial o paralela y un sistema de gestión de contexto ampliable.

OpenClaw Usuario Critica la Arquitectura y Brechas de Seguridad de la Herramienta
Un usuario de Reddit describe a OpenClaw como la única herramienta que hace que la automatización de agentes sea tan accesible, pero critica su arquitectura por carecer de una capa de control para operaciones de archivos, un kernel protegido, una gestión adecuada del contexto, y versionado o pruebas integradas.