Team Memory MCP: Memoria Compartida de Código Abierto para Claude Code con Puntuación de Confianza Bayesiana
Team Memory MCP es una solución de memoria compartida de código abierto (con licencia MIT) para Claude Code que aborda el problema de que los agentes de IA olviden patrones específicos del equipo entre sesiones. La herramienta rastrea la confianza colectiva en los patrones en lugar de solo almacenar información.
Características Principales
- Puntuación de Confianza Bayesiana: Utiliza un modelo Beta-Bernoulli para clasificar patrones basándose en evidencia del mundo real. Las confirmaciones de los ingenieros aumentan la confianza; las correcciones la disminuyen.
- Desgaste Temporal: El conocimiento que no se revalida gradualmente se desvanece con una vida media de 90 días, manteniendo la memoria relevante.
- Puntuación Transparente: La puntuación se calcula a partir de evidencia del mundo real utilizando matemáticas puras, no costosas llamadas a la API de LLM.
- Configuración Cero: Se puede agregar a Claude Code en segundos con un solo comando.
Configuración
Agrega Team Memory MCP a Claude Code con este comando:
claude mcp add team-memory -- npx team-memory-mcpRecursos
El desarrollador ha publicado un artículo detallado que cubre la implementación técnica, las matemáticas bayesianas detrás del sistema de puntuación y una guía completa de configuración en LinkedIn. El proyecto está disponible en GitHub en github.com/gustavolira/team-memory-mcp.
Esta herramienta está diseñada para equipos de desarrollo que usan Claude Code y necesitan mantener estándares y patrones específicos del proyecto consistentes en las sesiones de codificación con IA.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
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