Guía

Claude-Mem — memoria persistente entre sesiones de Claude Code (instalación y uso)

Guía verificada para instalar Claude-Mem, el plugin open source de thedotmack que guarda el contexto entre sesiones de Claude Code. Instalación, cómo funciona, MCP search tools, web viewer en localhost:37777 y control de privacidad con tags.

Todo el que usa Claude Code se choca con el mismo problema: abrís una sesión nueva y no tiene contexto de lo que pasó antes. Lo que hiciste ayer queda desconectado de lo que vas a hacer hoy, y la única forma de "recordarle" a Claude es volver a pegarle archivos, decisiones y resúmenes — quemando tokens en algo que ya hablaste.

Claude-Mem es un plugin open source creado por thedotmack (Alex Newman) que resuelve exactamente eso. Una IA observadora mira lo que hace tu Claude durante cada sesión, captura las decisiones, bugfixes, features y descubrimientos, y los inyecta automáticamente en sesiones futuras. Según el autor, ahorra del orden de ~10× en tokens de contexto porque solo trae los detalles cuando hacen falta.

📌 Nivel 3 de la ruta: Potenciar.

🌐 Sitio oficial: claude-mem.ai
📦 Repo: github.com/thedotmack/claude-mem

◆Tip

TL;DR: instalás esto con un comando y Claude recuerda lo de ayer. Eso es todo lo que necesitás saber para arrancar. El resto de la guía es detalle técnico opcional.

Paso 0 — Antes de arrancar

Guía de Nivel 3. Asume Claude Code instalado y andando. Si no:

→ Empezá por Iniciar cualquier proyecto en Claude Code.

Recordá el flujo de instalación de Claude Code (2026): npm install -g @anthropic-ai/claude-code → corrés claude → entrás con tu cuenta de Claude en el navegador (plan Pro ~20 USD/mes o Max). Nada de API key de console.anthropic.com: esa factura por token y sale más caro.

Qué hace exactamente

Cada sesión de Claude Code dispara cinco lifecycle hooks (SessionStart, UserPromptSubmit, PostToolUse, Stop, SessionEnd) que un servicio en background va leyendo. Ese servicio:

Observa lo que Claude hizo durante la sesión.
Comprime los eventos en observaciones categorizadas: ⚖️ decision, 🔴 bugfix, 🟣 feature, 🔵 discovery.
Guarda todo en una base SQLite local + un vector store (Chroma) para búsqueda semántica.
Inyecta las observaciones relevantes al iniciar la próxima sesión — sin que tengas que pedirlo.

Cuando abrís una sesión nueva, Claude ya sabe qué decidiste antes, qué bug arreglaste la semana pasada y qué archivo tocaste para implementar X feature.

◆Tip

La inteligencia clave es progressive disclosure: al arrancar la sesión recibís un índice liviano (títulos, tipos, timestamps — ~40 tokens por entrada). Solo cuando Claude necesita profundidad fetchea la observación completa (~850 tokens). Por eso el ahorro es enorme aunque tengas miles de observaciones acumuladas.

Componentes que se instalan

Componente	Qué es
5 lifecycle hooks	Scripts que se enganchan al ciclo de vida de Claude Code
Worker service	Servidor HTTP en `localhost:37777` (gestionado por Bun) con 10 endpoints de búsqueda + UI web
SQLite database	Almacena sesiones, observaciones y resúmenes en `~/.claude-mem/`
Chroma vector DB	Búsqueda híbrida (semántica + keyword) sobre las observaciones
mem-search skill	Skill de Claude Code que permite consultas en lenguaje natural
MCP search tools	`search`, `timeline`, `get_observations` — el 3-layer workflow

Requisitos previos

Node.js 18.0.0 o superior — node --version
Claude Code en versión reciente (con soporte de plugins) — npm install -g @anthropic-ai/claude-code
Bun — se instala automáticamente si falta
uv (Python package manager para el vector search) — se instala automáticamente si falta
SQLite 3 — viene bundled

⚠Atención

Si estás en Windows y algo falla:

→ npm : The term 'npm' is not recognized → instalá Node desde nodejs.org y reiniciá la terminal.

→ Error de permisos en la instalación → abrí PowerShell como administrador.

→ El instalador levanta un worker (Bun) y un proceso Python (uv) en background; el antivirus o el firewall pueden pedir permiso la primera vez. Aceptá el acceso local.

→ Los datos viven en C:\Users\TU_USUARIO\.claude-mem\ (cuando la doc dice ~/.claude-mem/, ese ~ es tu carpeta de usuario).

Instalación

Hay dos caminos oficiales. Elegí uno.

Opción A — Una sola línea (recomendada)

Parado en cualquier carpeta:

npx claude-mem install

El instalador registra los hooks, levanta el worker y deja todo listo. Después, reiniciá Claude Code y al abrir una sesión nueva ya empieza a observar.

Opción B — Desde el plugin marketplace de Claude Code

Dentro de claude, ejecutá:

/plugin marketplace add thedotmack/claude-mem
/plugin install claude-mem

Reiniciá Claude Code. Mismo resultado.

→Acción

Importante: npm install -g claude-mem instala solo la SDK/library, no registra los hooks ni levanta el worker. Usá siempre npx claude-mem install o el flujo /plugin install.

Otros clientes

Claude-Mem también funciona con Gemini CLI, OpenCode, Codex, Copilot y OpenClaw. Para los más usados:

# Gemini CLI (auto-detecta ~/.gemini)
npx claude-mem install --ide gemini-cli

# OpenCode
npx claude-mem install --ide opencode

# OpenClaw gateways (one-liner remoto)
curl -fsSL https://install.cmem.ai/openclaw.sh | bash

Verificar que funciona

Reiniciá Claude Code después de instalar.
Abrí una sesión, charlá un rato, tocá archivos. Cerrala.
Abrí una sesión nueva en el mismo proyecto. Al iniciar, Claude debería decirte algo como "Contexto previo cargado: 12 observaciones de las últimas 3 sesiones..." y enumerar lo que pasó.
Abrí en el navegador http://localhost:37777. Es el web viewer con todo el stream de observaciones en tiempo real, filtrable por tipo, fecha y archivo.

Si no aparece el contexto al iniciar la sesión, revisá que el worker esté corriendo abriendo http://localhost:37777 en el navegador (en Windows PowerShell curl es un alias de Invoke-WebRequest y se comporta distinto, así que mejor el navegador) y que los hooks estén registrados en tu carpeta .claude-mem.

Cómo usarlo en el día a día

1. Dejar que trabaje solo

El 90% del valor es automático. Vos seguís usando Claude Code como siempre y al abrir cada sesión nueva ya tenés el contexto inyectado. Sin slash commands ni pasos extra.

2. Buscar manualmente con el skill `mem-search`

Cuando necesitás encontrar algo puntual, invocá la skill desde un prompt:

"Usá mem-search y traeme las decisiones que tomamos sobre autenticación en este proyecto."

El skill arranca con search (índice liviano), opcionalmente trae contexto cronológico con timeline, y solo carga el detalle completo con get_observations cuando hace falta. Filtros disponibles: type:decision, type:bugfix, type:feature, type:discovery, file:src/auth/index.ts, ventanas de fecha.

Ejemplos:

type:decision file:src/auth/index.ts

bugfixes about "token refresh" last week

3. Explorar visualmente en el web viewer

http://localhost:37777 muestra todas las observaciones agrupadas por sesión, con contexto before/after (las 7 observaciones previas y las 7 posteriores a cada hallazgo). Sirve para auditar qué guardó el sistema y entender la causalidad — "esta decisión llevó a este bug".

4. Citar observaciones específicas

Cada observación tiene un ID. Podés referenciarlas en prompts:

"Revisá la observación #123 antes de proponer el cambio."

Acceso por API: http://localhost:37777/api/observation/123.

Privacidad

Por defecto Claude-Mem captura todo el contenido textual de las sesiones. Para excluir información sensible (claves, secretos, datos personales), envolvelo con tags <private>:

<private>
DATABASE_URL=postgres://user:password@host/db
</private>

Lo que esté entre <private>...</private> no se persiste en el storage local. Los datos viven todos en ~/.claude-mem/ — no se sube nada a servicios externos.

→Acción

Acordate de que el web viewer en localhost:37777 queda accesible desde tu equipo. Si trabajás con datos sensibles, no expongas ese puerto fuera de localhost (no hagas port-forward ni lo abras en el firewall).

Configuración avanzada

Las settings viven en ~/.claude-mem/settings.json (se crea con defaults al primer arranque). Permite tocar:

Modelo de IA usado por el observer
Puerto del worker (default 37777)
Directorio de datos
Log level
Context injection — qué tipos y cuántas observaciones se inyectan al iniciar cada sesión

Documentación completa: docs.claude-mem.ai/configuration.

Beta channel — Endless Mode

Desde el web viewer (http://localhost:37777 → Settings) podés cambiar entre canal stable y beta. El beta incluye Endless Mode, una arquitectura de memoria biomimética para sesiones extendidas (todavía experimental). Detalles: docs.claude-mem.ai/beta-features.

Cuándo SÍ y cuándo NO te conviene

Conviene cuando:

Trabajás varios días seguidos sobre el mismo proyecto y querés que Claude recuerde decisiones
Pagás Claude Code por tokens y querés bajar el costo
Tenés proyectos largos con muchos archivos y context windows que se te llenan rápido

Pensalo dos veces si:

Trabajás con código bajo NDA estricto donde no podés tener un agente observando y almacenando todo localmente
Tus sesiones son muy cortas (1-2 prompts) — el overhead del worker no se justifica
Estás en una máquina con pocos recursos y no querés un proceso extra en :37777

Para qué te sirve esto si vendés

Si entregás proyectos a clientes, vas a tener varios abiertos a la vez. La memoria persistente es lo que te deja retomar el proyecto de un cliente sin perder contexto: abrís la sesión y Claude ya sabe qué decidiste, qué bug arreglaste y por qué tal cosa está como está.

Lo que cambia:

• Retomás un proyecto de hace dos semanas sin re-explicar nada → menos tiempo perdido por cliente.

• No quemás tokens volviendo a pegar archivos y resúmenes → más capacidad para tomar un cliente más.

• Saltás entre proyectos de distintos clientes sin mezclar contexto → menos errores tontos.

Cada hora que no gastás reconstruyendo contexto es una hora que facturás en otro lado.

Tu turno

Instalá claude-mem en un proyecto real. Trabajá una sesión normal: tocá archivos, tomá un par de decisiones, cerrá. Al otro día abrí una sesión nueva en el mismo proyecto y fijate qué te inyecta.

Checklist de autoverificación:

→ ¿Al iniciar la sesión nueva apareció el "contexto previo cargado"?

→ ¿Las observaciones reflejan lo que realmente hiciste?

→ ¿Abre localhost:37777 y ves el stream de observaciones?

→ ¿Probaste una búsqueda con mem-search y te trajo algo útil?

Si las cuatro dieron sí, la memoria está andando.

Siguiente paso

Tu proyecto ya recuerda. Ahora que tus textos no parezcan escritos por una IA:

→ Humanizer, la skill para que tus textos no parezcan de IA

Y para combinar memoria + docs frescas + método en un solo flujo:

→ El stack de 3 plugins que le sube el techo a cualquier proyecto

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