Mayo 2026 · 7 min de lectura · Fran Olivares, fundador de OlivaresAI
@olivaresai/alma-mcp como server, pega un único bloque de JSON en la configuración de tu cliente MCP (Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Claude Code o cualquier otro cliente compatible) con tu API key de Alma y reinicia. El server expone 35 tools de memoria que la IA puede invocar de forma autónoma: guardar una memoria, buscar memorias, ensamblar contexto, extraer hechos, configurar bloques Soul. La configuración total lleva unos cinco minutos y funciona en el plan gratuito de Alma.El Model Context Protocol (MCP) es el estándar abierto que permite a los clientes de IA hablar con herramientas externas y fuentes de datos. Una vez que tu cliente habla MCP, puedes conectar un memory server y la IA gana inmediatamente tools para leer y escribir en un almacén de memoria persistente — en cada conversación, cada proyecto, cada día. Esta guía recorre la configuración en cinco minutos para los cuatro clientes más habituales en 2026 y responde a las preguntas que surgen después.
Cuando el MCP server de Alma está conectado, tu cliente de IA obtiene 35 tools nuevas que puede invocar sin que tú teclees nada. Las más importantes: alma_remember (guardar un hecho o preferencia), alma_recall (buscar memorias por consulta en lenguaje natural), alma_assemble_context (construir un contexto estructurado para la pregunta actual desde todas las capas de memoria), alma_extract (minar hechos de un bloque de texto), alma_update_block (configurar bloques del Soul Engine para identidad de la IA), además de tools para episodios, procedimientos, environments, conversaciones, búsqueda web, generación de ficheros y más.
En la práctica, la IA llama a estas tools cuando el usuario pregunta algo relacionado con memoria. «Recuerda que prefiero módulos ESM» → la IA llama a alma_remember. «¿Qué stack acordamos para el nuevo servicio?» → la IA llama a alma_recall. El round-trip de la tool es sub-segundo; el usuario solo ve una respuesta ligeramente más reflexiva.
Paso 1. Regístrate en alma.olivares.ai. Empieza con el plan Starter ($14/mes) como nivel de entrada.
Paso 2. En Settings → API Keys, genera una key y cópiala.
Paso 3. Abre el fichero de configuración de Claude Desktop. En macOS vive en ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json; en Windows en %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json.
Paso 4. Añade el server de Alma dentro del objeto mcpServers: { "alma": { "command": "npx", "args": ["-y", "@olivaresai/alma-mcp"], "env": { "ALMA_API_KEY": "your-key" } } }. Si mcpServers aún no existe, créalo en el nivel raíz del JSON.
Paso 5. Reinicia Claude Desktop. Las tools de Alma aparecen en el slash-menu y Claude puede llamarlas de forma autónoma. Prueba: «recuerda que mi editor favorito es Helix». Un turno después: «¿cuál es mi editor favorito?» — Claude lo recuerda.
La UI de MCP de Cursor vive en Settings → Features → MCP. Añade un nuevo server con nombre alma, command npx, args -y @olivaresai/alma-mcp y añade la variable de entorno ALMA_API_KEY con tu key. Guarda y reinicia Cursor. Las tools de Alma aparecen en el indicador de tool-use del chat; Composer y el chat inline tienen ambos acceso. Combinado con el contexto de proyecto de Cursor, esto da a la IA tanto consciencia de tu codebase como memoria persistente entre proyectos.
Windsurf lee las configuraciones MCP desde ~/.windsurf/mcp_config.json. La estructura es como la de Claude Desktop: un objeto mcpServers con el mismo bloque de Alma. Reinicia Windsurf tras editar. Las tools de Alma aparecen entonces en Cascade y Windsurf puede usarlas durante flujos agénticos — particularmente útil para refactorizaciones multi-fichero donde quieres que la IA recuerde convenciones de sesiones previas.
Claude Code (el cliente Claude nativo de terminal) tiene su propia configuración MCP en ~/.config/claude-code/mcp.json. Pega ahí el mismo bloque de Alma. Corre claude mcp list para verificar que el server está registrado. Una vez conectado, Claude Code puede usar las tools de Alma durante sesiones de programación; particularmente potente combinado con los environments de Alma para que cada repo tenga su propio namespace de memoria. Ver los documentos de integración de Claude Code para el JSON exacto.
El MCP server de Alma habla MCP estándar sobre stdio, así que cualquier cliente que cumpla con el estándar funciona. El patrón es siempre el mismo: el cliente espera un bloque de configuración command + args + env, corre el server como proceso hijo y descubre las tools vía el handshake MCP. Si te atascas con un cliente no listado, los logs del server (pon ALMA_DEBUG=1 en el env) te dicen si el handshake tuvo éxito.
Captura del stack. Dile a la IA «estoy usando Bun + Hono + D1 para el nuevo servicio» — llama a alma_remember. Dos días después en una conversación distinta: «esquematiza un route handler para /users» — la IA recuerda el stack y produce código idiomático Bun + Hono, sin reexplicación.
Registro de decisiones. «Decidimos saltarnos Redis para el MVP y usar D1 directamente». El agente guarda la decisión con categoría decision e importancia alta. Semanas después, al revisar la arquitectura, «¿por qué no Redis?» devuelve la decisión original con su justificación.
Continuidad entre clientes. Guarda una memoria en Claude Desktop por la mañana, referénciala desde Cursor por la tarde, consúltala desde Claude Code en la terminal por la noche. Misma cuenta de Alma, mismo almacén de memoria, todos los clientes ven todo.
Sí. El MCP server de Alma también expone recursos (datos de solo lectura a los que el cliente puede suscribirse): soul, memories, environments, conversations, budget, blocks, episodes, procedures y más. Los clientes que muestran recursos MCP (Claude Desktop en particular) los enseñan en una barra lateral y pueden recibir actualizaciones en streaming. Puedes navegar todo el almacén de memoria desde dentro de Claude Desktop sin abrir un navegador.
El MCP server solo hace lo que la IA le pide y solo con tu API key — no hay broadcasting implícito. Todas las escrituras de memoria están acotadas a tu cuenta de Alma, cifradas en reposo y exportables bajo demanda. El server corre localmente en tu máquina; no hace de proxy a través de ningún tercero más allá de la propia API de Alma. En coste: el server es gratis de instalar; el plan Starter ($14/mes) es el nivel de entrada de Alma e incluye todo lo necesario para correr el MCP server.
Una vez el server está corriendo, el movimiento con más palanca es poblar los bloques del Soul Engine (personalidad, expertise, estilo de comunicación, reglas duras) para que la IA tenga una identidad coherente además de memoria factual. La web app de Alma en alma.olivares.ai expone el editor del Soul; ver Soul Engine: una personalidad de IA que persiste para el patrón completo.
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