Servidor de memoria MCP de código abierto con gráfico de conocimiento y funciones de aprendizaje
Un servidor MCP de código abierto llamado cuba-memorys proporciona memoria persistente para agentes de IA, yendo más allá de simples almacenes RAG o vectoriales. Escrito en Rust con un backend PostgreSQL + pgvector, implementa una arquitectura de grafo de conocimiento con capacidades de aprendizaje.
Arquitectura y características
El sistema almacena entidades, observaciones y relaciones tipadas en lugar de documentos planos. Las características clave incluyen:
- Decaimiento exponencial — Los recuerdos se desvanecen de manera realista usando importancia = importancia * exp(-0.693 * días/vida_media) con una vida media de 30 días
- Metaplasticidad Hebbiana + BCM — Regla de Oja con umbral deslizante EMA; los recuerdos se fortalecen con el acceso y se auto-normalizan mediante BCM
- Fusión RRF de 4 señales (k=60) — Combina ts_rank + trigramas + pgvector HNSW + importancia con ponderación enrutada por entropía para detectar consultas dominadas por palabras clave vs. semánticas
- Detección de comunidades Leiden — Algoritmo de Traag et al. 2019 para descubrir clusters en el grafo de conocimiento
- PageRank personalizado — Clasifica la importancia de las entidades basándose en la topología del grafo
- Verificación anti-alucinación — Triangula afirmaciones contra el conocimiento almacenado con puntuación de confianza graduada
- Memoria de errores con detección de patrones — Activa advertencias cuando ocurren ≥3 errores similares
Puntos de referencia de rendimiento
La implementación en Rust muestra mejoras significativas sobre la versión original en Python:
- Tamaño binario: ~50MB venv (Python) vs 7.6MB (Rust)
- Creación de entidad: ~2ms (Python) vs 498μs (Rust)
- Búsqueda híbrida: <5ms (Python) vs 2.52ms (Rust)
- Uso de memoria: ~120MB (Python) vs ~15MB (Rust)
- Dependencias: 12 paquetes (Python) vs 0 en tiempo de ejecución (Rust)
Detalles de implementación
El servidor proporciona 13 herramientas MCP y funciona con cualquier cliente compatible con MCP, incluyendo Claude Code, Cursor y Windsurf. Es auto-alojado con un backend PostgreSQL y no realiza llamadas API externas. Todos los algoritmos están basados en artículos revisados por pares con citas en el README.
Opciones de instalación:
pip install cuba-memoryso
npm install -g cuba-memorysEl proyecto está disponible bajo la licencia CC BY-NC 4.0 en GitHub.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
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