| name | hipocampo-protocol |
| description | Protocolo de memoria dual con Sparse Selective Caching (SSC). Persiste en memoria_vectorial y memory_items con búsqueda semántica progresiva. |
Hipocampo Protocol v3.8 — SSC + Checkpointing
Sistema de memoria externa persistente con Sparse Selective Caching (inspirado en "Memory Caching: RNNs with Growing Memory", Google 2025).
📚 Estructura
hipocampo_db (PostgreSQL 17 + pgvector + pg_trgm)
├── 🧠 memoria_vectorial (recuerdos técnicos, embedding 1024d)
│ └── contenido, metadatos (jsonb), embedding (HNSW), code_snippet
├── 🤖 memory_items (perfil, embedding 1024d)
│ └── memory_type (profile|event|decision), summary, extra, categories
├── 🏷️ memory_categories (10 categorías)
├── 🔗 category_items (M:N)
└── 📎 resources
🔍 Fase 1: Pre-actuación — Buscar con SSC
Usar el script hipocampo_ssc_search.py:
python3 scripts/hipocampo_ssc_search.py "término"
python3 scripts/hipocampo_ssc_search.py "término" 5
Pipeline SSC (4 fases, escala progresiva)
Fase 1 TAG ROUTER → clasifica consulta (perfil/técnico/mixto)
Fase 2 PGVECTOR → top-20 semántico en AMBAS tablas ← 70%+ confianza: para aquí
Fase 3 TRIGRAM → expande con GIN si confianza < 70%
Fase 4 ILIKE → full scan solo si confianza < 40%
⚙️ Fase 2: Persistencia
| Dato | Destino | Método MCP |
|---|
| Proyectos, código, sesiones | memoria_vectorial | save_hipocampo() |
| Perfil (gustos, familia, datos) | memory_items | profile_hipocampo() |
🕒 Fase 3: Checkpointing (Mantenimiento)
python3 scripts/hipocampo_checkpoint.py --dry-run
python3 scripts/hipocampo_checkpoint.py --force
| Edad | Granularidad |
|---|
| < 24h | Sin compresión |
| 1-7d | Top 3 items/proyecto |
| 7-30d | Resumen 200 chars/proyecto |
| 30-90d | Resumen 100 chars/semana |
| > 90d | 1 checkpoint/proyecto |
✅ Reglas Operativas
- Familia → usar
profile_hipocampo() con memory_type='profile', categoría relationships. NUNCA event.
- Auto-tagging obligatorio en todo
memory_items nuevo.
- SSC preferido sobre ILIKE para búsquedas.
- memory_items y resources son solo lectura (plugin episodic-memory MCP).
- PostgreSQL usa socket Unix (
/var/run/postgresql), usuario local, sin contraseña.
- Embeddings: 1024d vía NVIDIA NIM (
nvidia/nv-embedqa-e5-v5).
Categorías Soportadas
personal_info, relationships, preferences, habits, goals, knowledge, opinions, work_life, activities, experiences
🔌 MCP Server (11 tools)
Transportes: stdio (local) · --http <puerto> (Streamable HTTP, recomendado) · --sse <puerto> (legacy, deprecado)
Streamable HTTP reemplaza a SSE desde MCP spec 2025-03-26. Usa un solo endpoint /mcp.
| Tool | Descripción |
|---|
search_hipocampo | Búsqueda híbrida semántica + léxica |
quick_hipocampo_search | Alias de búsqueda rápida |
save_hipocampo | Guardar en memoria_vectorial |
profile_hipocampo | Guardar perfil en memory_items |
hipocampo_health | Health check completo |
hipocampo_auto_repair | Reparación automática |
hipocampo_stats | Estadísticas de rendimiento |
hipocampo_tune | Ajustar thresholds SSC |
hipocampo_dedup | Detectar/fusionar duplicados |
hipocampo_checkpoint | Checkpointing logarítmico |
hipocampo_maintenance | Ciclo completo de mantenimiento |
