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Servidor MCP que comprime el contexto de tu agente de IA. Ahorra tokens, evita alucinaciones.

Project description

mcp-zip 🗜️

Memoria comprimida para agentes de IA.

Python 3.10+ License: MIT MCP

mcp-zip es un servidor MCP que comprime el contexto de tu agente de IA. En vez de leer archivos completos (miles de tokens), busca solo lo relevante (decenas de tokens). Como un ZIP, pero para la memoria del agente.

El Problema

Tu agente de IA olvida todo cada vez que termina una sesión. Para recordar, tiene que leer archivos completos de contexto — consumiendo miles de tokens en cada conversación. Al final del día, llegás al rate limit.

La Solución

mcp-zip comprime la memoria del agente en archivos .md compactos, optimizados para consumo de LLMs. Con búsqueda FTS5 + TF-IDF, tu agente encuentra lo relevante en milisegundos sin leer archivos completos.

Arquitectura

┌──────────────┐     ┌──────────────┐     ┌──────────────┐
│  .md files   │────▶│  .json cache │────▶│  SQLite      │
│  (store)     │     │  (estructura)│     │  (índice)    │
│  git-friendly│     │  parseo rápido│    │  FTS5+TF-IDF │
└──────────────┘     └──────────────┘     └──────────────┘
       │                    │                    │
       ▼                    ▼                    ▼
  Humanos leen       APIs acceden        Agente busca
  y commitean        programátic.        instantáneo

Flujo de Trabajo

INICIAR SESIÓN:
  memoria_iniciar("ferreteria")
  → Auto-archiva entradas >30 días
  → ✅ Proyecto activo

ESCRIBIR:
  memoria_escribir("ferreteria", "bug", "Color falla", ...)
  → Guarda en .md (git)
  → Genera .json (cache)
  → Indexa en SQLite (búsqueda)

BUSCAR:
  memoria_buscar("ferreteria", "color detection")
  → SQLite FTS5 + TF-IDF busca (~700 tokens)
  → Devuelve solo entradas relevantes

LEER:
  memoria_leer("ferreteria", "resumen")
  → Lee .md completo (~500 tokens)
  → Solo para contexto general

Instalación

pip install mcp-zip

Configurar en tu Editor

Zed

Agrega en ~/.config/zed/settings.json:

{
  "context_servers": {
    "zip": {
      "command": "mcp-zip"
    }
  }
}

Claude Desktop

Agrega en claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "zip": {
      "command": "mcp-zip"
    }
  }
}

Cursor

Agrega en .cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "zip": {
      "command": "mcp-zip"
    }
  }
}

Cualquier Cliente MCP

{
  "mcpServers": {
    "zip": {
      "command": "mcp-zip",
      "env": {
        "MEMORIA_ROOT": "~/.memoria"
      }
    }
  }
}

Herramientas

Herramienta Descripción Tokens
memoria_iniciar Crea/reactiva proyecto + auto-archiva ~50
memoria_escribir Registra entrada (bug, decisión, plan) ~100
memoria_buscar Búsqueda semántica FTS5 + TF-IDF ~700
memoria_leer Lee archivo completo ~500-5000
memoria_resumen Resumen compacto del estado ~500
memoria_listar Lista todos los proyectos ~100
memoria_archivar Archiva entradas >30 días en bóveda ~50
memoria_importar Migra .md existentes al sistema ~200
memoria_exportar Exporta archivo de memoria variable
memoria_estadisticas Métricas de uso y ahorro de tokens ~300
memoria_sincronizar Sync JSON + SQLite de todos los proyectos ~500
memoria_exportar_zip Exporta proyecto a formato .mcp-zip ~200
memoria_importar_zip Importa proyecto desde .mcp-zip ~300
memoria_listar_zip Lista contenido de un .mcp-zip ~100

Flujo Óptimo (Ahorra Tokens)

❌ Mal (consume ~50,000 tokens/sesión)

# Leer TODO el contexto cada vez
memoria_leer("ferreteria", "errores")      # 3,716 tokens
memoria_leer("ferreteria", "decisiones")    # 5,901 tokens
memoria_leer("ferreteria", "implementacion") # 2,862 tokens

✅ Bien (consume ~3,500 tokens/sesión)

# Resumen general
memoria_resumen("ferreteria")              # 500 tokens

# Búsqueda específica
memoria_buscar("ferreteria", "parser")     # 700 tokens
memoria_buscar("ferreteria", "color")      # 700 tokens

# Lectura solo si es necesario
memoria_leer("ferreteria", "resumen")      # 500 tokens

Ahorro: 93% de tokens por sesión.

Formato Compacto

mcp-zip usa un formato .md optimizado para modelos de IA:

### bug | 2026-07-14 | resuelto
Color detection no funciona
ctx: Pinturas Tekbond/Miura se fusionan
root: paso 8 parser FGP, result.attributes sobreescribe objeto
fix: result.attributes = { ...result.attributes, features }
tags: parser,fgp,colores
files: src/services/normalization/parsers/fgp.parser.ts

vs formato tradicional (2x más tokens):

## [2026-07-14] Bug: Color detection no funciona 🟢 Resuelto

- **Contexto**: Pinturas Tekbond/Miura se fusionan al no detectar color
- **Causa raíz**: En el paso 8 del parser FGP, `result.attributes = { features: ... }` SOBREESCRIBÍA el objeto
- **Solución**: Cambiar por `result.attributes = { ...result.attributes, features: ... }`
- **Estado**: 🟢 Resuelto

Bóveda de Archivado

Las entradas resueltas con más de 30 días se archivan automáticamente al iniciar sesión:

~/.memoria/proyectos/ferreteria/
├── errores.md          ← Entradas activas
├── errores.json        ← Cache estructurado
├── decisiones.md       ← Entradas activas
├── decisiones.json     ← Cache estructurado
├── memoria.db          ← Índice FTS5 + TF-IDF
└── boveda/
    ├── errores-2026-06.md      ← Archivados de junio
    ├── errores-2026-06.json    ← Cache de archivados
    ├── decisiones-2026-06.md
    └── decisiones-2026-06.json

Stores de Almacenamiento

Store Formato Para Qué Quién lo Lee
.md Markdown compacto Git, humanos, backup Cualquiera
.json JSON estructurado Acceso programático Python, APIs
.db SQLite FTS5 + TF-IDF Búsqueda instantánea Motor de búsqueda

Migración

Si ya tenés archivos .md de contexto existentes:

# El agente llama:
memoria_importar("ferreteria", "/home/user/proyectos/ferreteria/context/") 📥 Importación completada: 5 archivos, 23 entradas
→ 📄 JSON sincronizado automáticamente

Variables de Entorno

Variable Descripción Default
MEMORIA_ROOT Directorio raíz de almacenamiento ~/.memoria

Formato .mcp-zip

Formato comprimido para exportar/importar proyectos completos:

# Exportar proyecto
memoria_exportar_zip("ferreteria") 📦 ferreteria.mcp-zip (24.5 KB  8.2 KB comprimido)

# Importar proyecto
memoria_importar_zip("/backup/ferreteria.mcp-zip") 📥 Proyecto 'ferreteria' importado (47 entradas)

# Listar contenido
memoria_listar_zip("ferreteria.mcp-zip") 📋 Contenido:
   - errores.md (12 KB)
   - errores.json (8 KB)
   - decisiones.md (18 KB)
   - ...

Estadísticas

memoria_estadisticas("ferreteria") 📊 Estadísticas:
   - Entradas: 47 (23 bugs, 15 decisiones, 9 planes)
   - Activas: 31 | Archivadas: 16
   - 💰 Ahorro: 93% (46,500 tokens/sesión)

Sincronización

memoria_sincronizar() 🔄 Sincronizando todos los proyectos...
   - ferreteria:  JSON + SQLite reconstruido
   - matucho:  JSON + SQLite reconstruido

Stats del Proyecto

Líneas de código:  ~2,200
Tests:             35/35 ✅
Dependencias:      2 (fastmcp, pyyaml)
Formato:           .md + .json + SQLite
Búsqueda:          FTS5 + TF-IDF (sin ML)

Licencia

MIT — Ver LICENSE


mcp-zip — Comprime la memoria de tu agente. Ahorra tokens. Nunca olvide. 🗜️

Project details


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Source Distribution

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Uploaded Source

Built Distribution

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Uploaded Python 3

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Algorithm Hash digest
SHA256 eb87c99081f6aebbb5c7040bdad130880b7ae1a1b67c04b5d8d949bdd4aa88b0
MD5 d888a7d9d98c9c99eb63fef7f493dab9
BLAKE2b-256 1dd68f7d44da0e4c17b26a773d3874f067c7c70f1bc6426c4a5b0b29e6d25b51

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MD5 4a012832cf9937c1eeb869fd3b9cc16a
BLAKE2b-256 980dbcf94b22d5142f593c108c946692f6338d332c6f945340988fa7a5c0100a

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