Mai 2026 · 7 min de lecture · Fran Olivares, fondateur d’OlivaresAI
@olivaresai/alma-mcp comme serveur, collez un seul bloc JSON dans la configuration de votre client MCP (Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Claude Code ou tout autre client compatible) avec votre clé API Alma, et redémarrez. Le serveur expose 35 outils de mémoire que l’IA peut appeler de manière autonome : sauvegarder une mémoire, chercher des mémoires, assembler du contexte, extraire des faits, configurer des blocs Soul. La durée totale de mise en place est d’environ cinq minutes et fonctionne sur l’offre gratuite d’Alma.Le Model Context Protocol (MCP) est le standard ouvert qui permet aux clients IA de dialoguer avec des outils et sources de données externes. Une fois que votre client parle MCP, vous pouvez y brancher un serveur de mémoire et l’IA gagne immédiatement des outils pour lire et écrire dans un stockage de mémoire persistant — à travers chaque conversation, chaque projet, chaque jour. Ce guide parcourt la mise en place en cinq minutes pour les quatre clients les plus courants en 2026 et répond aux questions qui surgissent ensuite.
Quand le serveur MCP d’Alma est connecté, votre client IA obtient 35 nouveaux outils qu’il peut appeler sans que vous tapiez quoi que ce soit. Les plus importants : alma_remember (sauvegarder un fait ou une préférence), alma_recall (chercher des mémoires en langage naturel), alma_assemble_context (construire un contexte structuré pour la question actuelle à partir de toutes les couches de mémoire), alma_extract (extraire des faits d’un bloc de texte), alma_update_block (configurer les blocs Soul Engine pour l’identité de l’IA), plus des outils pour les épisodes, procédures, environnements, conversations, recherche web, génération de fichiers et plus encore.
En pratique, l’IA appelle ces outils quand l’utilisateur demande quelque chose d’intéressant pour la mémoire. « Retiens que je préfère les modules ESM » → l’IA appelle alma_remember. « Quelle stack avions-nous convenue pour le nouveau service ? » → l’IA appelle alma_recall. L’aller-retour de l’outil est sub-seconde ; l’utilisateur ne voit qu’une réponse légèrement plus réfléchie.
Étape 1. Inscrivez-vous sur alma.olivares.ai. Commencez avec le plan Starter ($14/mois) pour l’offre d’entrée.
Étape 2. Dans Settings → API Keys, générez une clé et copiez-la.
Étape 3. Ouvrez le fichier de configuration de Claude Desktop. Sur macOS il se trouve à ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json; sur Windows à %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json.
Étape 4. Ajoutez le serveur Alma dans l’objet mcpServers : { "alma": { "command": "npx", "args": ["-y", "@olivaresai/alma-mcp"], "env": { "ALMA_API_KEY": "your-key" } } }. Si mcpServers n’existe pas encore, créez-le au niveau racine du JSON.
Étape 5. Redémarrez Claude Desktop. Les outils Alma apparaissent dans le menu slash et Claude peut les appeler de manière autonome. Essayez : « retiens que mon éditeur préféré est Helix ». Un tour plus tard : « quel est mon éditeur préféré ? » — Claude se rappelle.
L’interface MCP de Cursor se trouve dans Settings → Features → MCP. Ajoutez un nouveau serveur avec le nom alma, commande npx, arguments -y @olivaresai/alma-mcp, et ajoutez la variable d’environnement ALMA_API_KEY avec votre clé. Sauvegardez et redémarrez Cursor. Les outils Alma apparaissent dans l’indicateur d’utilisation d’outils du chat ; Composer et le chat en ligne y ont tous deux accès. Combiné avec le contexte projet de Cursor, cela donne à l’IA à la fois la conscience de votre codebase et une mémoire persistante inter-projets.
Windsurf lit les configurations MCP depuis ~/.windsurf/mcp_config.json. La structure reflète Claude Desktop : un objet mcpServers avec le même bloc Alma. Redémarrez Windsurf après édition. Les outils Alma apparaissent alors dans Cascade et Windsurf peut les utiliser pendant les flux agentiques — particulièrement utile pour les refactors multi-fichiers où vous voulez que l’IA se rappelle des conventions des sessions précédentes.
Claude Code (le client Claude natif terminal) a sa propre configuration MCP à ~/.config/claude-code/mcp.json. Déposez-y le même bloc Alma. Exécutez claude mcp list pour vérifier que le serveur est enregistré. Une fois connecté, Claude Code peut utiliser les outils d’Alma pendant les sessions de code ; particulièrement puissant lorsqu’il est combiné avec la fonction environments d’Alma pour que chaque dépôt ait son propre namespace mémoire. Voir la documentation d’intégration Claude Code pour le JSON exact.
Le serveur MCP d’Alma parle un MCP standard sur stdio, donc tout client conforme fonctionne. Le schéma est toujours le même : le client attend un bloc command + args + env, exécute le serveur comme processus enfant et découvre les outils via le handshake MCP. Si vous êtes bloqué sur un client non listé, les logs du serveur (définissez ALMA_DEBUG=1 dans l’env) vous indiquent si le handshake a réussi.
Capture de stack. Dites à l’IA « j’utilise Bun + Hono + D1 pour le nouveau service » — elle appelle alma_remember. Deux jours plus tard dans une autre conversation : « scaffold un route handler pour /users » — l’IA se rappelle la stack et produit du code Bun + Hono idiomatique, sans réexplication.
Journalisation de décisions. « Nous avons décidé de passer Redis pour le MVP et d’utiliser D1 directement. » L’agent sauvegarde la décision avec la catégorie decision et une importance élevée. Des semaines plus tard en révisant l’architecture, « pourquoi pas de Redis ? » renvoie la décision d’origine avec son raisonnement.
Continuité inter-clients. Sauvegardez une mémoire dans Claude Desktop le matin, référencez-la depuis Cursor l’après-midi, interrogez-la depuis Claude Code en terminal le soir. Même compte Alma, même stockage mémoire, chaque client voit tout.
Oui. Le serveur MCP d’Alma expose aussi des ressources (données en lecture seule auxquelles le client peut s’abonner) : soul, memories, environments, conversations, budget, blocks, episodes, procedures et plus encore. Les clients qui exposent les ressources MCP (Claude Desktop en particulier) les affichent dans une barre latérale et peuvent streamer les mises à jour. Vous pouvez naviguer dans tout le stockage de mémoire depuis Claude Desktop sans ouvrir de navigateur.
Le serveur MCP ne fait que ce que l’IA lui demande de faire, et uniquement avec votre clé API — il n’y a aucune diffusion implicite. Toutes les écritures mémoire sont limitées à votre compte Alma, chiffrées au repos et exportables à la demande. Le serveur tourne localement sur votre machine ; il ne fait transiter aucune donnée par un tiers autre que l’API Alma elle-même. Côté coût : le serveur est gratuit à installer ; le plan Starter ($14/mois) est l’offre d’entrée d’Alma et comprend tout ce qu’il faut pour faire tourner le serveur MCP.
Une fois le serveur en marche, le mouvement à plus fort effet de levier est de peupler les blocs Soul Engine (personnalité, expertise, style de communication, règles strictes) pour que l’IA ait une identité cohérente en plus de la mémoire factuelle. L’application web Alma sur alma.olivares.ai expose l’éditeur Soul ; voir Soul Engine : une personnalité IA qui colle pour le schéma complet.
Lecture associée : Serveur MCP pour la mémoire IA · Comment donner à l’IA une mémoire persistante · Persistent Memory for AI: Complete 2026 Guide · Documentation du serveur MCP · Intégration Claude Code.