MCP server

Hipocampo MCP

io.github.carrasquelalex1/hipocampo

Checked 26 Oct 2026, 08:29 UTC · Connected to it and listed its tools

Bilingual dual memory with SSC for AI agents. Semantic search, embeddings, profiles.

At a glance

Type

MCP server

Publisher

Not verified

Status

Working at last check

Tools

40

Token cost

About 9,789 tokens per request

Sets up in

Claude Code, Claude Desktop, Codex, Gemini CLI, Cursor, VS Code, Antigravity, ChatGPT, OpenAI API, Grok

Last checked

26 Oct 2026, 08:29 UTC

Connect it to your agent

Add to CursorAdd to VS CodeVS Code Insiders

Opens the app, which shows the server and asks you to confirm. For other apps, copy the setup below.

Claude Code

claude mcp add --transport http hipocampo https://alexbell1-hipocampo-mcp.hf.space/mcp

Claude Desktop

Settings → Connectors → Add custom connector, and paste the URL.

Codex (config.toml)

[mcp_servers.hipocampo]
url = "https://alexbell1-hipocampo-mcp.hf.space/mcp"

Gemini CLI

{"mcpServers":{"hipocampo":{"httpUrl":"https://alexbell1-hipocampo-mcp.hf.space/mcp"}}}

Cursor

{"mcpServers":{"hipocampo":{"url":"https://alexbell1-hipocampo-mcp.hf.space/mcp"}}}

VS Code

{"servers":{"hipocampo":{"type":"http","url":"https://alexbell1-hipocampo-mcp.hf.space/mcp"}}}

Antigravity

agy mcp add hipocampo https://alexbell1-hipocampo-mcp.hf.space/mcp

ChatGPT

Settings → Apps & Connectors → Advanced settings: turn on Developer mode, then Create a connector and paste the URL. Which plans can do this varies.

OpenAI API (Responses tools)

{"type":"mcp","server_label":"hipocampo","server_url":"https://alexbell1-hipocampo-mcp.hf.space/mcp","require_approval":"always"}

Grok (xAI API tools)

{"type":"mcp","server_label":"hipocampo","server_url":"https://alexbell1-hipocampo-mcp.hf.space/mcp"}

Tools

• add_watch_dir ~69 tokens
  Agrega un directorio al watch list para auto-reindexación.
• compress_hipocampo ~478 tokens
  Compress retrieved memories using a hybrid approach (extractive + LLM). First searches Hipocampo (SSC v1.0), then compresses the top-k results: - method="extractive": sentence-level keyword relevance (fast, no API cost) - method="llm": summarization via NVIDIA NIM (highest quality,
• consolidate_hipocampo ~202 tokens
  Consolidación jerárquica: migra memorias episódicas antiguas a semánticas. Busca recuerdos con nivel 'episodica' más antiguos que min_age_days y los promueve a 'semantica', opcionalmente comprimiendo su contenido. Args: min_age_days: Edad mínima en días para consolidar (de
• contradicciones_hipocampo ~221 tokens
  Detecta contradicciones semánticas de una memoria existente. Con TypeSafe activo (HIPOCAMPO_TYPESAFE=1): un Noul por candidato en una sola llamada, con probabilidad calibrada (umbral 0.7). Fallback: negation-probe embedding: embedea "AFIRMACIÓN: {contenido} — ¿Esto es FALSO según:
• decay_hipocampo ~252 tokens
  Aplica decaimiento temporal a enlaces del grafo Y memorias antiguas. ENLACES: peso exponencial, half-life 90 días. Elimina enlaces < 0.01. MEMORIAS: archiva episodica sin acceso ni protección a memoria_historica. Protecciones (nunca se archivan): - nivel = automatica o seman
• delete_hipocampo Deletes data · ~145 tokens
  Elimina un recuerdo del Hipocampo (memoria_vectorial) por su ID. Esta operación es irreversible. Una vez eliminado, el recuerdo no podrá recuperarse ni aparecerá en búsquedas futuras. Args: id: ID numérico del recuerdo a eliminar. Returns: Confirmación de elim
• get_hipocampo ~231 tokens
  Obtiene una memoria exacta por ID, sin pasar por el ranking. Acepta el ID numérico de memoria_vectorial (4039), con prefijo (#4039, v4039) o el ID de memory_items (vmi<uuid>). Es la vía determinista para "tráeme el recuerdo N": no compite con decenas de resultados. Args: id
• graph_hipocampo ~194 tokens
  Explora el grafo de memoria desde un nodo raíz. Args: node_id: ID del recuerdo raíz. Si es 0, lista todos los nodos con enlaces (vista general). depth: Profundidad de exploración (default 2, max 5). max_nodes: Máximo de nodos a mostrar (default 50).
• hipocampo_auto_repair ~127 tokens
  Intenta reparar automáticamente problemas detectados en el sistema. Reparaciones posibles: - Reiniciar PostgreSQL si está caído - Crear tablas faltantes desde esquema.sql - Verificar/configurar NVIDIA_API_KEY Returns: Reporte de reparaciones ejecutadas.
• hipocampo_budget ~191 tokens
  Gestiona el presupuesto de memoria (budget + tiering automático). 3 tiers: - HOT: embedding presente (memoria_vectorial con pgvector) - WARM: embedding=NULL (excluido de HNSW, sigue buscable léxicamente) - COLD: contenido movido a memoria_historica (fuera de búsqueda prin
• hipocampo_checkpoint ~330 tokens
  Comprime memorias antiguas usando checkpointing logarítmico. Con dry_run=True (default) es solo lectura — seguro, no modifica datos. Con dry_run=False es destructivo: comprime memorias antiguas de forma irreversible (las originales se eliminan tras comprimir). Idempotente: ejec
• hipocampo_dedup ~355 tokens
  Detecta y opcionalmente fusiona duplicados en las tablas de memoria. Con merge=False (default) es solo lectura — seguro de ejecutar, no modifica datos. Con merge=True es destructivo: consolida filas duplicadas en una sola, operación irreversible. Usar con precaución. Ejecutar prime
• hipocampo_health ~99 tokens
  Ejecuta un health check completo del sistema Hipocampo. Verifica: PostgreSQL, NVIDIA API, tablas, espacio en disco, extensiones. Returns: Reporte formateado del estado del sistema.
• hipocampo_maintenance ~182 tokens
  Ejecuta el ciclo completo de mantenimiento: 1. Health check → auto-repair si es necesario 2. Dedup → fusiona duplicados 3. Checkpoint → comprime memorias antiguas 4. Purge → limpia access logs antiguos (>30d) 5. Tune → ajusta thresholds según métricas Nota: hipocampo_bu
• hipocampo_stats ~107 tokens
  Muestra estadísticas de rendimiento del sistema Hipocampo. Analiza latencia de queries, métodos usados, scores promedios y da recomendaciones de optimización. Returns: Reporte de métricas y recomendaciones.
• hipocampo_tune ~262 tokens
  Ajusta automáticamente los thresholds y pesos del SSC basado en las métricas de rendimiento acumuladas. Es destructivo: modifica los thresholds y pesos de forma irreversible. Sin embargo, es idempotente: ejecutarlo múltiples veces converge al mismo resultado. Usar con precaució
• index_project ~242 tokens
  Indexa archivos de código fuente de un proyecto en Hipocampo (RAG). Escanea archivos PHP, JS, TS, Python, SQL, HTML, CSS, JSON, YAML, los divide en chunks significativos y los guarda como recuerdos con embedding para búsqueda semántica. La segunda corrida solo indexa archivos
• link_hipocampo ~278 tokens
  Crea un enlace entre dos recuerdos en el grafo de memoria. Args: source_id: ID del recuerdo origen (numérico: memoria_vectorial; string: memory_items). target_id: ID del recuerdo destino. relation_type: Tipo de relación. Valores comunes: "rela
• list_trade_knowledge ~83 tokens
  Lista todas las memorias marcadas como conocimiento del oficio. Muestra id, preview, reusability, domain_profile y days since last access.
• list_watch_dirs ~53 tokens
  Lista los directorios configurados para auto-reindexación.
• list_watches ~67 tokens
  Lista todos los webhooks registrados. Returns: Lista de watches con ID, patrón y URL.
• path_hipocampo ~180 tokens
  Encuentra el camino más corto entre dos recuerdos en el grafo de memoria. Args: from_id: ID del recuerdo origen. to_id: ID del recuerdo destino. max_depth: Profundidad máxima de búsqueda (default 5, max 10). Returns: Camino encontrado como secuencia de
• preload_context ~280 tokens
  Pre-load context for a project or workspace. Extracts relevant memories from the project path and returns them as a compressed summary. Use this when starting work on a known project to restore working context. Args: project_path: Absolute path to the project or workspace.
• profile_hipocampo ~282 tokens
  Guarda un dato de perfil personal en Hipocampo (memory_items). A diferencia de save_hipocampo (que guarda en memoria_vectorial técnica), esta herramienta guarda en memory_items, que está diseñado para datos personales: gustos, familia, preferencias, datos biográficos. Args:
• quick_hipocampo_search ~501 tokens
  Búsqueda rápida en el Hipocampo (alias corto de search_hipocampo). Es solo lectura — no modifica datos. Comportamiento y argumentos idénticos a search_hipocampo (filtros code:/category:/id:/after:, format compact/full/json, rerank auto/always/never).
• reindex_now ~68 tokens
  Fuerza reindexación inmediata de un directorio (o todos los watch).
• remove_watch_dir ~65 tokens
  Elimina un directorio del watch list.
• restaurar_historica ~128 tokens
  Restaura una memoria desde memoria_historica a memoria_vectorial. Reconstruye embedding automáticamente. La memoria vuelve al tier HOT. Args: historica_id: ID de la memoria en memoria_historica.
• review_automatica ~258 tokens
  Revisa reglas 'automatica' sin revisión en los últimos N días. Las reglas automatica son permanentes por diseño, pero pueden degradarse a 'semantica' si no han sido útiles (review_count=0) después de max_age_days. Con dry_run=True solo lista las reglas candidatas a degradación.
• review_trade_knowledge Moves money · ~176 tokens
  Revisa memorias de conocimiento del oficio candidatas a decaer. Presenta memorias con domain_profile='infrastructure' que están cerca de su fecha límite de decay (150+ días sin acceso de los 180). El agente puede: - Refuerza (reinforce): resetea el contador de acceso - Permite d
• rollback_checkpoint ~183 tokens
  Revierte un checkpoint usando el snapshot guardado previamente. Busca el snapshot por ID y verifica qué IDs originales fueron comprimidos. Si los originales aún existen, reporta que no se necesita rollback. Si fueron eliminados, intenta restaurarlos. Args: snapshot_id:
• save_hipocampo ~853 tokens
  Guarda un recuerdo en el Hipocampo (memoria_vectorial). INSERT inmediato y NO bloqueante: el embedding se genera en background (_finalize_save_bg) junto con dedup semántico, auto-link y auditoría de contradicciones. Hasta que el embedding se backfillea (~segundos), la memoria q
• search_code ~236 tokens
  Busca código fuente indexado en Hipocampo (RAG). Similar a search_hipocampo pero filtra solo recuerdos de tipo code_snippet y devuelve fragmentos de código real con ubicación de archivo. Args: query: Consulta en lenguaje natural. k: Número de resultados (defaul
• search_hipocampo ~1005 tokens
  Busca en el Hipocampo con carriles estructurados + semánticos. Es solo lectura (no modifica memorias). Devuelve una salida compacta por defecto: id, relevancia, code/fecha/nivel, un fragmento corto y el motivo. Sintaxis de query (opcional, se puede combinar con texto libre): code
• set_nivel_hipocampo ~200 tokens
  Cambia el nivel jerárquico de un recuerdo. Niveles: - "episodica" — detalle completo, comprimible por checkpoint - "semantica" — conocimiento consolidado, protegido de compresión - "automatica" — regla permanente, nunca se comprime/checkpointea Args: id: ID d
• unlink_hipocampo ~212 tokens
  Elimina un enlace del grafo de memoria. Args: id: ID del enlace a eliminar (si se conoce). source_id: Si no se provee id, elimina por source+target+type. target_id: ID destino (requerido si no hay id). relation_type: Tipo de relación (opcional si no hay id).
• unwatch_hipocampo ~98 tokens
  Elimina un webhook registrado por su ID. Args: id: ID del watch a eliminar. Returns: Confirmación de eliminación.
• update_hipocampo ~522 tokens
  Actualiza un recuerdo existente en el Hipocampo (memoria_vectorial). Si se proporciona content, el embedding se regenera en BACKGROUND (no bloquea la llamada, igual que save_hipocampo): la fila conserva su embedding anterior hasta el backfill y la búsqueda semántica pasa al nue
• validate_immune_rule ~190 tokens
  Valida una regla inmunológica (Nivel 4). Analiza una regla 'automatica' marcada como REGLA INMUNOLÓGICA: 1. Verifica snapshots pre-cambio vinculados en memory_links 2. Detecta reglas contradictorias sobre el mismo archivo/proyecto 3. Reporta reglas huérfanas (>30d sin enlaces e
• watch_hipocampo ~184 tokens
  Registra un webhook que se dispara cuando se crea/modifica/elimina un recuerdo cuyo contenido o metadatos contengan el patrón dado. Args: pattern: Texto a buscar en contenido o metadatos del recuerdo. webhook_url: URL que recibirá un POST con event, id, content, metadat

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