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MemPalace: conserva y recupera memoria local de agentes

Indexa archivos y conversaciones para recuperar contexto de sesiones anteriores desde tu propia máquina.

✓ verificado el 26 oct 2026

Instrucciones para tu agente

Esto es lo que se copia. Pégaselo a tu agente y te lo monta paso a paso.

O ábrelo directamente en ClaudeChatGPT

Pega este texto a tu agente (Claude Code, Codex, OpenCode, Hermes o el que uses) y dile «ayúdame a montarlo». Son los pasos para ponerlo en marcha; el porqué de cada pieza está en la guía completa.

Para el agente: cómo acompañar al usuario

  1. Pregunta primero para qué lo quiere. Si su objetivo no necesita algún paso, sáltalo.
  2. Antes de instalar, comprueba lo que ya tiene (versiones, claves, sistema operativo).
  3. Avanza un paso cada vez: explica en una frase qué vas a hacer y deja que el usuario lo ejecute o lo apruebe.
  4. Tras cada paso, comprueba que funcionó antes de seguir. Si falla, para y explica el error.
  5. No inventes comandos ni opciones: si la documentación del proyecto contradice estos pasos, manda la documentación.
  6. Al terminar, haz una prueba real con el objetivo del usuario y dile dónde profundizar.

Pasos de configuración

Comprueba que uv está disponible y que el Python que usará la herramienta cumple ≥3.10. Prepara primero ~/projects/myapp con tu proyecto de ensayo, o sustituye esa ruta en todos los comandos. Para la CLI, el README recomienda un entorno aislado:

uv tool install mempalace
mempalace init ~/projects/myapp

Después puedes incorporar y buscar:

mempalace mine ~/projects/myapp
mempalace search "por qué cambiamos a GraphQL"
mempalace wake-up

Sustituye la pregunta por una decisión que aparezca en tus archivos.

Comprobación

Comprueba que la búsqueda devuelve contenido realmente incorporado y su contexto. Verifica que una sesión nueva puede consultar ese material.

Si algo falla

Si no hay resultados, revisa la importación y el índice. Si cambias de modelo de embeddings, sigue la migración documentada para reconstruirlo.

Consulta el README oficial para requisitos y variantes de instalación.

ver en .md ¿Prefieres el recurso entero?

Qué es

MemPalace es un sistema de memoria para agentes que prioriza almacenamiento local. Conserva contenido y permite buscarlo después, con CLI, skills y opciones de servidor MCP.

Para qué te sirve

  • Cuando quieres recuperar por qué tomaste una decisión en un proyecto.
  • Cuando una nueva sesión necesita consultar archivos y conversaciones anteriores.

Cómo funciona

El proceso incorpora contenido al almacén y construye el índice de recuperación. Las skills guían instalación y uso, pero instalarlas no instala por sí solo el entorno de ejecución Python ni configura automáticamente todo el servidor.

Antes de empezar

El README exige Python 3.10 o posterior, uv para esta ruta de CLI y un backend de vectores, ChromaDB por defecto. Necesitas espacio para el modelo de embeddings y los datos. Las opciones de embeddings remotos cambian dónde se procesa el contenido.

Límites y alternativas

Una métrica de recuperación no garantiza memoria perfecta ni respuestas correctas. Frente a guardar solo un resumen, mantiene material consultable, pero debes revisar qué se incorpora, la procedencia y los accesos.

Recursos