Referencia de herramientas MCP

Un comando de inicio.
Herramientas de memoria claras.

Ejecuta setup una vez y reinicia tu herramienta de IA. Engram aparece como herramientas MCP con guía de inicio; revisa las herramientas enfocadas cuando las necesites.

1. Acción humana

Instala una vez

Ejecutas un comando de terminal: npx engram-tools@0.3.6 --setup <api-key>. Esto escribe la configuración MCP para Claude Code, Cursor, Gemini, Antigravity, Codex, OpenCode y VS Code/Copilot cuando es posible.

$ npx -y engram-tools@0.3.6 --setup <api-key>
2. Acción del agente

Llama herramientas dentro de la app de IA

No ejecutas engram_start en la shell. Después del setup, el cliente muestra las herramientas de Engram y la guía de inicio al agente. Tú describes la tarea normalmente; si el cliente ignora la guía, pega una vez un prompt corto de contexto.

Tú: Trabaja en este repo/tarea. Usa contexto de Engram antes de planear.
3. Por qué funciona

MCP expone Engram como herramientas

Después de reiniciar, el cliente de IA carga el servidor MCP de Engram. El agente ve herramientas como engram_start, engram_store y engram_recall, además de guía AGENTS.md y helpers slash de Claude.

El agente ve: engram_start, engram_store, engram_recall...

El mejor primer mensaje para tu agente

Engram también guía al agente por MCP. Este prompt deja clara la primera sesión y ayuda a usar recall, cross-pollination y rehydrate en el momento correcto.

El email de bienvenida también lo incluye. Aquí queda como respaldo si el cliente AI ignora la guía inicial de MCP.

Llama engram_start con este contexto:
  project: <producto o cliente>
  repo: <repo>
  role: <rol>
  market: <dominio o mercado>
  stack: <tecnologías principales>
  task: <tarea actual>
Antes de elegir enfoque, llama engram_recall.
Si otro repo pudo resolver este patrón, llama engram_cross_pollinate.
Si el chat fue compactado o retomado, llama engram_rehydrate.

Configuración por cliente

El comando de setup lo escribe automáticamente. Estos ejemplos muestran el formato exacto de clientes que no usan el JSON estándar.

Antigravity

El flujo actual de Gemini puede llevar al usuario a Antigravity. Engram escribe la config compartida de Gemini y los archivos específicos de Antigravity.

// ~/.gemini/config/mcp_config.json
// ~/.gemini/antigravity/mcp_config.json
{
  "mcpServers": {
    "engram": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "engram-tools", "mcp"]
    }
  }
}

OpenCode

OpenCode usa un arreglo de comandos en lugar de mcpServers. El setup escribe ese formato automáticamente.

// ~/.config/opencode/opencode.json
{
  "mcp": {
    "engram": {
      "type": "local",
      "command": ["npx", "-y", "engram-tools", "mcp"],
      "enabled": true
    }
  }
}

Codex

Codex usa TOML. Engram reemplaza solo la tabla engram y conserva el resto de tu configuración de Codex.

# ~/.codex/config.toml
[mcp_servers.engram]
type = "stdio"
command = "npx"
args = ["-y", "engram-tools", "mcp"]

Herramientas

Elige una herramienta para revisar

Bucle principal

Herramientas del flujo normal y recuperación tras compactación.

Avanzadas y checkpoints

Mantenerlas disponibles; usarlas solo cuando el trigger sea real.

Elige una herramienta para revisar
engram_start

Llámalo primero después del setup o restart, antes de decisiones de producto o código.

engram_start

Inicia una nueva sesión de agente con una llamada canónica.

Llámalo primero después del setup o restart, antes de decisiones de producto o código.

agent_tool
opcional
string

Cliente usado, como Codex, Claude Code o Cursor.

project
recomendado
string

Nombre del producto o cliente.

repo
recomendado
string

Repo o proyecto para filtrar memoria privada.

role
opcional
string

Rol que debe asumir el agente.

market
opcional
string

Contexto de dominio o mercado.

task
recomendado
string

Tarea inmediata del agente.

stack
opcional
string[]

Tecnologías relevantes.

context
opcional
string

Problema, tarea o contexto actual.

include_skills
opcional
boolean

Por defecto true. Incluye guías de skill relacionadas.

limit
opcional
number

Cantidad máxima de resultados.

¿Qué es MCP?

El estandar que hace posible Engram.

📡

Un estandar abierto de Anthropic

MCP (Model Context Protocol) es un estandar abierto creado por Anthropic. Permite a los agentes de AI conectarse a herramientas externas y fuentes de datos a traves de una interfaz simple y universal.

🔌

USB para AI

Piensalo como USB para AI: un estandar, todas las herramientas funcionan. Sin integraciones personalizadas, sin SDKs propietarios, sin dependencia de proveedor. Si tu herramienta habla MCP, simplemente funciona.

🧠

Engram es un servidor MCP

Cualquier herramienta de AI compatible con MCP puede conectarse a Engram. Claude Code, Cursor, Gemini, Antigravity, Copilot, OpenCode, Windsurf, Devin. Si soporta MCP, soporta Engram.

⚡

Cero esfuerzo de integracion

No se necesita SDK. Sin codigo de integracion personalizado. Solo agrega Engram a la configuracion MCP de tu agente y obtiene 8 nuevas herramientas de memoria al instante.

Como se conecta

Tu Agente

Claude, Cursor, etcétera

MCP
➞

Engram

Servidor MCP

guardar/recordar
➞

Memoria del Equipo

PostgreSQL + pgvector

Los workspaces son el límite del equipo

Usa un workspace por equipo. Los repos organizan la memoria de proyecto dentro de él. Invita teammates desde el dashboard para que cada persona tenga su propia key.

Repo frontend

Herramientas

Claude CodeCursorCopilot
Memorias45

Repo API

Herramientas

Claude CodeWindsurf
Memorias128

Repo móvil

Herramientas

CursorDevin
Memorias67

Qué significa un workspace

  • ✓El workspace es el límite privado de memoria para un equipo o empresa.
  • ✓Repos y proyectos organizan memorias dentro de ese límite.
  • ✓Invita teammates desde el dashboard para que cada persona use una key separada.
  • ✓Los agentes del mismo workspace pueden reutilizar lecciones privadas entre repos.
  • ✓Workspaces distintos quedan aislados; la memoria pública puede enriquecer resultados.
workspace-sync.sh
$ engram_get_context({ repo: "api-backend" })

Empieza con ventaja, no desde cero

Cada nuevo espacio de trabajo empieza con 100.000 memorias públicas con fuente sobre herramientas de agentes, MCP, RAG/búsqueda, seguridad, operaciones, documentación de ingeniería y producto/devex.

100K
Memorias públicas
7
Familias de fuentes
20
Guías de skills
🔄
330+
Patrones
Enfoques probados
Patrones

Enfoques probados para tareas comunes. Ejemplo: "Patron de ruta API: envolver en try-catch, validar entrada, verificar auth, luego logica de negocio." Los patrones te dicen COMO hacer algo correctamente.

📏
170+
Convenciones
Reglas y estandares del equipo
Convenciones

Reglas del equipo y estandares de codificacion. Ejemplo: "Siempre usar migraciones Prisma, nunca SQL ALTER TABLE directo." Las convenciones mantienen tu codigo consistente.

⚠️
155+
Trampas
Trampas y sorpresas
Trampas

Cosas que fallan o te sorprenden. Ejemplo: "async/await dentro de forEach NO funciona como esperas. Usa for...of." Las trampas te ahorran horas de depuracion.

🔧
215+
Soluciones
Correcciones probadas
Soluciones

Correcciones probadas en batalla para problemas comunes. Ejemplo: "Desajuste de hidratacion en Next.js: usa useEffect para logica solo del cliente." Las soluciones dan la respuesta, no solo la pista.

📦
100+
Dependencias
Especificas del framework
Dependencias

Conocimiento especifico de version para frameworks. Ejemplo: "Prisma 7 requiere patron de adaptador PrismaPg." Las dependencias previenen sorpresas de actualizacion.

🎓
20
Guias de Habilidades
Guias paso a paso
Guias de Habilidades

Guias paso a paso para tareas complejas. Ejemplo: "Habilidad de Revision de Codigo: 15 pasos desde clonar la rama hasta aprobar." Las habilidades dan a tu agente experiencia bajo demanda.

Fuentes: Cubre React, Next.js, Vue, Angular, Python, Go, Rust, TypeScript, PostgreSQL, Docker, Kubernetes, AWS y más de 25 tecnologías. También skills de negocio: producto, ventas, marketing, RRHH, legal, finanzas y más.

Otros agentes empiezan en blanco. El tuyo empieza con 100.000 memorias públicas con fuente, 20 guías paso a paso y una memoria privada del equipo que crece desde el primer día.

Dos bancos de memoria. Un agente inteligente.

Conocimiento público para todos. Conocimiento privado para tu equipo.

🌍
100K

Banco público de memoria

  • ✓100.000 memorias públicas con fuente
  • ✓Herramientas de agentes, MCP, RAG/búsqueda, seguridad, operaciones y devex
  • ✓20 guías paso a paso
  • ✓Patrones de buenas prácticas, advertencias, soluciones y controles de evidencia
  • ✓Se actualiza cuando crece el banco público
  • ✓Disponible para todos los usuarios de Engram
Gratis en todos los planes
🔒
aislado

Banco privado de memoria

  • ✓Conocimiento propio de tu equipo
  • ✓Convenciones específicas de tu código
  • ✓Decisiones internas de arquitectura
  • ✓Aprendizajes de incidentes y post-mortems
  • ✓Nunca se comparte fuera de tu workspace
  • ✓Aislado, cifrado y limitado al workspace
Tu ventaja competitiva
El agente hace recall
↓
Busca primero en privado
↓
Enriquece con público
↓
Mejores resultados combinados
Recall combinado

Primero la memoria privada. El conocimiento público rellena los huecos.

Engram busca primero en el conocimiento de tu espacio de trabajo y, cuando ayuda, añade prácticas públicas con fuente y guías.

engram_start

Soporte y feedback

Mejoremos Engram juntos

Si el setup confunde, una herramienta se comporta raro o un límite de precio no cuadra, escríbenos aquí. El mensaje llega directo a nosotros.

Comentarios

¿Qué mejoramos?

Bugs, pasos de setup confusos, dudas de precio e ideas de producto llegan directo al equipo de Engram.

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