Claude-Mem es la memoria persistente para Claude Code

Abres Claude Code un lunes por la mañana. Le pides que continúe con el refactor del módulo de autenticación que dejaste a medias el viernes. Y Claude te mira como si fuera la primera vez que os veis.

No sabe qué archivos tocaste. No recuerda qué decisiones tomaste. No tiene ni idea de que el viernes descubriste un bug en el middleware de validación que te costó dos horas diagnosticar.

Empezar desde cero. Otra vez.

Esto es lo que Claude-Mem quiere resolver. Es un plugin open source que da memoria persistente a Claude Code (y a otros agentes como Gemini CLI o Cursor), capturando lo que ocurre en cada sesión y reinyectando ese contexto cuando abres la siguiente.

Esto es lo que vas a encontrar en este artículo:

Qué es Claude-Mem y qué problema resuelve
Cómo se instala y arranca paso a paso
Cómo funciona su arquitectura de hooks, worker y base de datos
Casos de uso reales donde marca la diferencia
Cómo se configura y se extiende
Comparativa con otros sistemas de memoria que ya hemos cubierto en Web Reactiva

Qué problema resuelve Claude-Mem ¶

El problema tiene nombre técnico: pérdida de contexto entre sesiones. Cada vez que cierras Claude Code y lo vuelves a abrir, el agente arranca con una ventana de contexto limpia. Según la documentación oficial de Claude Code, la ventana de contexto es de unos 200.000 tokens y todo compite por ese espacio: el system prompt, las herramientas, los servidores MCP, tu CLAUDE.md y el historial de la conversación (fuente: docs.anthropic.com).

Claude-Mem es un sistema de compresión de memoria persistente creado por Alex Newman (@thedotmack). Funciona como plugin para Claude Code y captura cada operación que el agente realiza: lecturas de archivos, escrituras, ediciones, comandos bash, búsquedas de patrones. Después procesa esas observaciones, genera resúmenes semánticos y las hace accesibles en futuras sesiones (fuente: docs.claude-mem.ai).

El resultado es que cuando abres una nueva sesión, Claude ya sabe qué hiciste antes.

🧠 Claude-Mem no modifica cómo funciona Claude Code. Solo añade una capa de memoria que sobrevive al cierre de sesión. Piensa en ello como la libreta de notas que tu compañero de equipo consulta cada mañana antes de empezar.

Cómo se instala Claude-Mem ¶

La instalación se puede hacer de dos formas, ambas rápidas. El requisito mínimo es tener Node.js 18+ y la última versión de Claude Code con soporte de plugins.

Opción 1: mediante npx (la recomendada) ¶

# Instala y configura todo con un solo comando
npx claude-mem install

El instalador interactivo detecta los IDEs que tienes instalados (Claude Code, Cursor, Gemini CLI, Windsurf), copia los archivos del plugin, registra los hooks y arranca el servicio worker en segundo plano. Todo en un paso.

Opción 2: desde el marketplace de plugins ¶

Dentro de Claude Code, escribe estos dos comandos:

# Añade el repositorio al marketplace
/plugin marketplace add thedotmack/claude-mem

# Instala el plugin
/plugin install claude-mem

Después, reinicia Claude Code. En la siguiente sesión, el plugin empezará a funcionar. Si quieres ver qué otros plugins merece la pena instalar, tenemos un repaso de los 15 plugins más populares de Claude Code con instalación y casos de uso.

Un detalle que la documentación destaca en negrita: el paquete está publicado en npm, pero ejecutar npm install -g claude-mem solo instala la librería SDK, no registra los hooks ni arranca el worker. Siempre hay que usar npx claude-mem install o los comandos /plugin (fuente: docs.claude-mem.ai/installation).

⚠️ Cuidado con la trampa del npm install -g. Si lo instalas así, el plugin parece instalado pero no funciona. Es la fuente más común de confusión según la documentación oficial.

Qué hace el instalador por debajo ¶

Detecta tus IDEs y copia los archivos del plugin al directorio correcto
Registra los hooks del ciclo de vida en Claude Code
Instala las dependencias, incluyendo Bun como runtime de JavaScript (si no lo tienes, lo instala solo)
Arranca el servicio worker en el puerto 37777
Crea el directorio de datos en ~/.claude-mem/

Cómo verificar que funciona ¶

Puedes comprobar que todo está en orden con tres pasos:

# Verifica que el worker está activo
npm run worker:status

# Consulta los logs del worker
npm run worker:logs

# Prueba la inyección de contexto
npm run test:context

También puedes abrir un navegador y visitar http://localhost:37777. Verás la interfaz web del visor de memoria en tiempo real: un stream de observaciones con scroll infinito, filtrado por proyecto y tema oscuro/claro.

Cómo funciona la arquitectura de Claude-Mem ¶

Claude-Mem tiene cuatro componentes principales que trabajan juntos sin que tú tengas que intervenir.

Los hooks del ciclo de vida ¶

Son el corazón del sistema. Claude-Mem se engancha a 5 eventos del ciclo de vida de Claude Code, pero la arquitectura real es más rica porque algunos eventos encadenan varios scripts:

SessionStart: se dispara al abrir Claude Code o al usar /clear. Encadena tres scripts: primero el smart-install (verifica dependencias), luego arranca el worker y por último inyecta el contexto de las últimas sesiones
UserPromptSubmit: captura cada prompt que envías y lo asocia a la sesión
PostToolUse: se activa cada vez que Claude usa una herramienta (leer archivo, escribir, ejecutar bash…). Captura la observación
Stop: cuando Claude termina de responder, genera un resumen automático de lo que ha hecho
SessionEnd: ejecuta un script de limpieza al cerrar la sesión

Cada hook es un script JavaScript independiente que se ejecuta con Node.js o Bun, con un timeout configurable de entre 60 y 300 segundos (fuente: docs.claude-mem.ai/architecture/hooks).

El servicio worker ¶

Es un servidor HTTP que se ejecuta en segundo plano con Bun en el puerto 37777. Expone 22 endpoints organizados en seis categorías y se encarga de todo el procesamiento pesado: recibe las observaciones brutas de los hooks, las procesa usando la API de Claude (Claude Agent SDK), extrae títulos, narrativas, hechos clave y conceptos, y los almacena en la base de datos (fuente: docs.claude-mem.ai/architecture/worker-service).

El worker también sirve la interfaz web del visor de memoria y proporciona un stream de eventos en tiempo real vía SSE (Server-Sent Events).

La base de datos SQLite ¶

Todo se almacena en un archivo SQLite en ~/.claude-mem/claude-mem.db. Tres tablas principales:

sdk_sessions: registra cada sesión con su proyecto, estado y timestamps
observations: cada operación del agente, con título, narrativa, hechos extraídos y clasificación por tipo (bugfix, feature, decision…)
session_summaries: resúmenes generados al final de cada sesión con campos como “qué se pidió”, “qué se investigó”, “qué se aprendió” y “próximos pasos”

La base de datos usa FTS5 (Full-Text Search 5) de SQLite para búsqueda rápida de texto completo (fuente: docs.claude-mem.ai/architecture/database).

Las herramientas MCP de búsqueda ¶

Claude-Mem expone 3 herramientas MCP invocables que Claude puede usar para buscar en su propia memoria, más una guía de workflow (__IMPORTANT) que fuerza al agente a seguir el patrón de progressive disclosure:

search: búsqueda en el índice con filtros por tipo, fecha y proyecto
timeline: contexto cronológico alrededor de una observación concreta
get_observations: recupera los detalles completos de observaciones por ID

La gracia está en cómo se usan. Siguen un flujo de 3 capas diseñado para ahorrar tokens:

// Paso 1: Busca en el índice (~50-100 tokens por resultado)
search(query="authentication bug", type="bugfix", limit=10)

// Paso 2: Revisa los resultados, identifica los relevantes (#123, #456)

// Paso 3: Recupera los detalles solo de lo que importa (~500-1000 tokens)
get_observations(ids=[123, 456])

Este diseño de progressive disclosure (revelación progresiva) es uno de los principios arquitectónicos más interesantes de Claude-Mem y merece una sección propia.

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Progressive disclosure: el contexto como moneda ¶

La documentación de Claude-Mem dedica una página entera a explicar esta filosofía, y tiene todo el sentido del mundo.

El enfoque tradicional de los sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) es inyectar todo el contexto disponible al inicio. ¿El resultado? Miles de tokens de historia que no son relevantes para la tarea actual. La documentación lo cuantifica: en un sistema RAG típico, solo un 6% del contexto inyectado es relevante para lo que estás haciendo (fuente: docs.claude-mem.ai/progressive-disclosure).

Claude-Mem hace lo contrario:

Capa 1 (Index): al iniciar sesión, inyecta un índice compacto con títulos, timestamps, tipos y coste en tokens de cada observación. Esto ocupa unos 800 tokens para 50 observaciones
Capa 2 (Details): el agente decide qué le interesa y usa las herramientas MCP para recuperar los detalles
Capa 3 (Deep Dive): si necesita más, puede leer los archivos originales

El agente controla su propio consumo de contexto. Es como la diferencia entre leer todos los titulares del periódico frente a leer el periódico entero.

💡 Si solo te llevas una idea de la arquitectura de Claude-Mem: no inyecta memoria a lo bruto. Muestra un índice y deja que el agente elija qué recuperar. El ahorro estimado es de ~10x en tokens frente a la inyección tradicional.

Casos de uso donde Claude-Mem marca la diferencia ¶

Proyectos con sesiones largas fragmentadas en días ¶

El caso más obvio. Trabajas en un refactor durante tres días, cerrando y abriendo Claude Code entre sesiones. Sin memoria, cada mañana tienes que re-explicar el contexto. Con Claude-Mem, el agente arranca con el resumen de lo que hizo ayer: qué archivos tocó, qué decisiones tomó, qué bugs encontró y qué queda pendiente.

Debugging de problemas intermitentes ¶

Encontraste un bug raro el jueves. Dejaste apuntes mentales pero no los escribiste en ningún sitio. El lunes ni te acuerdas del backtrace. Claude-Mem capturó la observación, clasificó el tipo como “bugfix” y almacenó los hechos clave. Basta con preguntarle: “¿Qué bugs trabajamos la semana pasada?”.

Compartir memoria entre desarrolladores ¶

La memoria de Claude-Mem se almacena en ~/.claude-mem/, un directorio local de cada usuario. Esto significa que dos developers trabajando en el mismo repositorio no comparten memoria de forma automática. Sin embargo, Claude-Mem ofrece funciones de exportación e importación que permiten mover la memoria entre instalaciones. Si tu equipo quiere compartir el contexto acumulado por cada developer, tendrá que exportar e importar esa memoria de forma explícita.

Proyectos que retomas tras semanas sin tocarlos ¶

Ese side project que abandonaste hace un mes. Vuelves y no recuerdas ni el stack que usaste. Claude-Mem tiene el historial completo: qué archivos creaste, qué dependencias instalaste, qué errores resolviste. Es como tener un diario de desarrollo que se escribe solo.

Cómo se configura Claude-Mem ¶

La configuración vive en ~/.claude-mem/settings.json, que se crea con valores por defecto en la primera ejecución. Los ajustes más relevantes:

Ajuste	Valor por defecto	Qué controla
`CLAUDE_MEM_MODEL`	`sonnet`	Modelo de IA para procesar observaciones
`CLAUDE_MEM_PROVIDER`	`claude`	Proveedor: `claude`, `gemini` o `openrouter`
`CLAUDE_MEM_CONTEXT_OBSERVATIONS`	`50`	Número de observaciones inyectadas al inicio
`CLAUDE_MEM_WORKER_PORT`	`37777`	Puerto del servicio worker
`CLAUDE_MEM_MODE`	`code`	Modo activo (incluye idioma)
`CLAUDE_MEM_SKIP_TOOLS`	`ListMcpResourcesTool,SlashCommand...`	Herramientas excluidas de las observaciones

Cambiar el proveedor de IA ¶

Claude-Mem no está atado a la API de Anthropic para procesar observaciones. Puedes usar Gemini (con capa gratuita incluida) o OpenRouter (acceso a más de 100 modelos):

{
  "CLAUDE_MEM_PROVIDER": "gemini",
  "CLAUDE_MEM_GEMINI_API_KEY": "tu-api-key",
  "CLAUDE_MEM_GEMINI_MODEL": "gemini-2.5-flash-lite"
}

Esto es importante si quieres reducir costes. El procesamiento de observaciones consume tokens del proveedor configurado, y usar un modelo más barato para esta tarea tiene todo el sentido (fuente: docs.claude-mem.ai/configuration).

Modos e idiomas ¶

Claude-Mem soporta 28 idiomas y varios modos de trabajo. Para español, configúralo así:

{
  "CLAUDE_MEM_MODE": "code--es"
}

Los modos definen cómo se comporta el sistema. Además del modo code por defecto, existe email-investigation (para análisis de correos) y chill (para sesiones más relajadas).

Control de privacidad ¶

Si estás trabajando con datos sensibles, puedes excluir contenido de la memoria usando etiquetas <private>:

<private>
Aquí va cualquier contenido que no quieres que se almacene:
credenciales, tokens de acceso, datos de clientes...
</private>

Todo lo que envuelvas con esas etiquetas queda fuera de la base de datos de observaciones. Es un sistema dual de privacidad introducido en la versión 7.0.0.

Cómo se extiende Claude-Mem ¶

Folder context files ¶

Desde la versión 9.0.0, Claude-Mem genera archivos CLAUDE.md en las carpetas del proyecto con timelines de actividad. Esto significa que además de la memoria en base de datos, tienes archivos de contexto directamente en tu repositorio que puedes versionar con Git.

Web viewer personalizable ¶

La interfaz web en http://localhost:37777 es una aplicación React con SSE para actualizaciones en tiempo real. Si quieres extenderla, puedes crear nuevos componentes de tarjeta:

// src/ui/viewer/components/cards/YourCard.tsx
import React from 'react';

export interface YourCardProps {
  // Tu estructura de datos
}

export const YourCard: React.FC<YourCardProps> = ({ ...props }) => {
  return (
    <div className="card">
      {/* Tu interfaz */}
    </div>
  );
};

Después lo importas en Feed.tsx y haces un rebuild completo con npm run build (fuente: docs.claude-mem.ai/development).

Exportación e importación de memoria ¶

Puedes exportar toda tu memoria a un archivo y reimportarla en otro entorno. Esto es útil para mover contexto entre máquinas o para hacer backups antes de experimentar.

Integración con Claude Desktop ¶

Claude-Mem también funciona como servidor MCP para Claude Desktop, lo que significa que puedes buscar en tu historial de proyecto desde una conversación en la aplicación de escritorio.

Endless mode (beta) ¶

Una de las funciones experimentales más ambiciosas. Es una arquitectura de memoria biomimética diseñada para sesiones extendidas donde el agente necesita mantener coherencia durante horas. Se activa desde el panel de configuración del web viewer cambiando al canal beta.

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Claude-Mem frente a otras soluciones de memoria ¶

El ecosistema de herramientas para dar memoria a los agentes de código ha crecido rápido. En Web Reactiva hemos cubierto varias de ellas, así que vamos a ver cómo se comparan.

Claude-Mem vs auto memory de Claude Code ¶

Claude Code tiene su propio sistema de memoria integrado desde las últimas versiones. La auto memory toma notas sobre patrones del proyecto, convenciones, soluciones a problemas y preferencias de comunicación. Funciona sin instalar nada adicional.

La diferencia fundamental es el alcance. La auto memory de Claude Code captura patrones y preferencias generales: “este proyecto usa ESLint con la config de Airbnb”, “el usuario prefiere funciones flecha”. Claude-Mem captura observaciones específicas de cada sesión: “el viernes a las 15:30 se modificó auth-middleware.ts para resolver un bug de validación de tokens JWT”.

Son capas complementarias. La auto memory te da el “qué” y el “cómo”. Claude-Mem te da el “cuándo” y el “por qué”.

Aspecto	Auto memory (Claude Code)	Claude-Mem
Instalación	Integrada, sin configurar	Plugin externo
Granularidad	Patrones y preferencias	Observaciones por operación
Búsqueda	Básica, no estructurada	FTS5 + herramientas MCP
Interfaz visual	No	Web viewer en tiempo real
Control de privacidad	Comando `/memory`	Etiquetas `<private>`
Soporte multi-agente	Solo Claude Code	Claude Code, Gemini CLI, Cursor

Claude-Mem vs Beads ¶

Beads es un issue tracker de línea de comandos escrito en Go, diseñado para agentes de IA. Creado por Steve Yegge, funciona como un grafo de dependencias de tareas que viaja con tu código en Git.

Resuelve un problema distinto. Beads da estructura de proyecto: tareas, dependencias, epics, compactación de historial. Claude-Mem da memoria de operaciones: qué leyó, qué escribió, qué descubrió el agente en cada sesión.

Un proyecto complejo se beneficia de ambos: Beads para el “qué hay que hacer” y Claude-Mem para el “qué se ha hecho y qué se ha aprendido”.

Claude-Mem vs GSD (Get Shit Done) ¶

GSD es un framework de context engineering y Spec-Driven Development que resuelve el context rot (degradación del contexto) delegando trabajo a subagentes con contextos frescos.

La diferencia de enfoque es clara: GSD previene la degradación del contexto durante una sesión larga. Claude-Mem preserva el contexto entre sesiones. GSD mantiene tu ventana de contexto al 30-40% de ocupación delegando en subagentes. Claude-Mem se asegura de que la próxima sesión arranque con lo que ocurrió en las anteriores.

De nuevo, son complementarios. Puedes usar GSD para sesiones largas y complejas, y Claude-Mem para que el conocimiento acumulado no se pierda al cerrar la terminal.

Claude-Mem vs CLAUDE.md manual ¶

La opción “no instales nada, escríbelo tú mismo”. Un buen CLAUDE.md con reglas, arquitectura y convenciones es el pilar de cualquier proyecto con Claude Code. Pero tiene un límite: alguien tiene que mantenerlo. Y cada byte que añades al CLAUDE.md se carga en cada prompt, consumiendo tokens en cada interacción.

Claude-Mem automatiza lo que el CLAUDE.md manual no puede: el registro continuo de operaciones y decisiones. Y lo hace con progressive disclosure, así que el coste en tokens es proporcional a lo que el agente decide consultar, no al tamaño total de la memoria.

🔑 No elijas entre estos sistemas. Combínalos. Un CLAUDE.md bien escrito para reglas y convenciones, auto memory para patrones, Beads para estructura de tareas, GSD para sesiones complejas y Claude-Mem para la memoria operativa entre sesiones. Cada herramienta cubre una capa distinta del problema.

Los puntos débiles que deberías conocer ¶

Sería injusto no hablar de las limitaciones.

Claude-Mem añade dependencias a tu flujo de trabajo. Necesitas Bun, SQLite y un servicio worker corriendo en segundo plano. Si algo falla (el worker se cae, el puerto está ocupado, las dependencias no se instalaron bien), la memoria deja de funcionar. La documentación de troubleshooting reconoce que los problemas de instalación son los más frecuentes.

El procesamiento de observaciones consume tokens del proveedor configurado. Cada operación del agente se procesa con un modelo de IA para extraer la narrativa y los hechos clave. En sesiones con mucha actividad, esto puede sumar. Si te preocupa el consumo descontrolado de tokens, conviene leer sobre las dinámicas del tokenmaxxing y cómo usar tokens con criterio. Configurar un modelo barato (como Gemini Flash Lite) para esta tarea ayuda a controlarlo.

La base de datos crece. En proyectos con meses de historial, el archivo SQLite puede ocupar bastante espacio. No hay un mecanismo automático de poda agresiva, aunque la compactación de Endless Mode (beta) empieza a abordar este problema.

Y un punto filosófico: más memoria no siempre es mejor memoria. Si el índice de observaciones tiene 500 entradas, encontrar la relevante depende de la calidad de la búsqueda. Los sistemas de búsqueda semántica con Chroma (experimental) van en esa dirección, pero aún no son la opción por defecto.

Cómo empezar en 5 minutos ¶

Si quieres probarlo sin leer toda la documentación:

Asegúrate de tener Node.js 18+ y Claude Code actualizado (si necesitas un repaso rápido de la herramienta, aquí van 60 trucos para dominar Claude Code)
Ejecuta npx claude-mem install y sigue las instrucciones
Abre Claude Code en un proyecto y trabaja con normalidad
Cierra la sesión
Abre Claude Code de nuevo en el mismo proyecto
Pregunta: “¿Qué hicimos en la sesión anterior?”

Eso es todo. El resto es configuración y personalización.

FAQ ¶

¿Claude-Mem funciona solo con Claude Code?
No. Soporta Claude Code, Gemini CLI y Cursor. La instalación con npx claude-mem install detecta los IDEs disponibles y configura cada uno.

¿Necesito una API key de Anthropic para usar Claude-Mem?
Depende del proveedor. Si usas el proveedor por defecto (claude), sí. Pero puedes cambiar a Gemini (con capa gratuita) u OpenRouter para reducir costes.

¿Cuánto espacio ocupa la base de datos?
Depende de la actividad. El archivo SQLite está en ~/.claude-mem/claude-mem.db. Puedes consultarlo con cualquier cliente SQLite para ver el tamaño.

¿Se pueden borrar observaciones específicas?
Sí, accediendo a la base de datos SQLite. Claude-Mem también tiene funciones de exportación e importación para gestionar los datos.

¿La memoria es por proyecto o global?
Por proyecto. Las observaciones se asocian al directorio donde trabajas, y el contexto inyectado se filtra por proyecto.

¿Puedo usar Claude-Mem con modelos locales?
Sí, a través de OpenRouter puedes conectar con Ollama y LM Studio para usar modelos locales en el procesamiento de observaciones.

¿Cómo afecta Claude-Mem al rendimiento de Claude Code?
Los hooks añaden un pequeño overhead en cada operación. Los timeouts configurados van de 60 a 300 segundos. El impacto en la experiencia diaria es mínimo.

¿Qué pasa si el worker se cae?
El hook SessionStart lo reinicia en cada nueva sesión. También puedes arrancarlo con npm run worker:start.

¿Claude-Mem modifica mis archivos de proyecto?
Desde la versión 9.0.0, puede generar archivos CLAUDE.md en carpetas del proyecto con timelines de actividad. Es configurable y se puede desactivar.

¿Hay riesgo de que datos sensibles se almacenen?
Sí, si no usas las etiquetas <private>. Todo lo que el agente procesa se almacena en la base de datos local. Usa las etiquetas de privacidad para excluir contenido sensible.

Fuentes ¶

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