Ctrl K
ComunidadGuías…
GITHUB · ANALIZADO

mxLore

Servidor MCP auto-alojado en Delphi + MariaDB para memoria institucional de IA. Soporta Claude Code, Cursor y Windsurf sin endpoints públicos. Incluye 46 herramientas MCP, gestión multi-proyecto y coordinación multi-agente con notificaciones push.

Ficha actualizada 24 sept 2026, 7:05 · upstream 24 sept 2026, 7:02 · release build-132

00

Qué es mxLore

Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.

mxLore es un servidor Model Context Protocol (MCP) diseñado para actuar como base de conocimiento persistente en entornos de desarrollo asistido por IA. Almacena decisiones arquitectónicas, especificaciones, planes, hallazgos y lecciones aprendidas, accesibles mediante herramientas MCP desde asistentes de codificación. Su arquitectura 'private by design' permite que los clientes de IA se conecten directamente al servidor local o en LAN sin intermediarios en la nube, garantizando privacidad y control total sobre los datos.

CASOS DE USO
  • Gestión de memoria institucional: almacena lecciones aprendidas y decisiones arquitectónicas (ADR) accesibles entre sesiones de desarrollo.
  • Coordinación multi-agente: permite que asistentes intercambien mensajes entre proyectos sin polling, con notificaciones push para agentes en espera.
  • Documentación viva: registra especificaciones, planes e implementaciones en una base de datos estructurada vinculada a un grafo de conocimiento.
  • Integración con Claude Code/Cursor: habilita herramientas nativas como /mxOrchestrate para gestión de flujos de trabajo y /mxSpec para documentación pre-implementación.
PUNTOS DESTACADOS
  • Arquitectura privada por diseño: conexión directa AI -> proxy local -> servidor sin endpoints públicos ni brokers en la nube.
  • Soporte nativo para Claude Code, Cursor y Windsurf mediante proxy mxMCPProxy que traduce stdio a HTTP/SSE localmente.
  • Licencias flexibles: BSL 1.1 para el servidor (uso comercial con pago único) y MIT para las skills de IA.
  • Búsqueda semántica híbrida: MariaDB 10.6+ con soporte VECTOR para búsqueda vectorial + full-text.
PRECAUCIONES
  • Dependencia de Delphi/TMS Sparkle: requiere binarios precompilados o RAD Studio, sin Dockerfile nativo.
  • Falta de contenedorización oficial: no incluye Docker ni docker-compose, limitando despliegues en Kubernetes o entornos cloud estándar.
  • Autenticación basada en claves API PBKDF2: gestión manual de credenciales sin soporte OAuth o SSO integrado.
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU1 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA1 GBRAM estimada
DISCO20 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADlownivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Despliegue manual

Requiere MariaDB 10.6+ con soporte VECTOR y Node.js para hooks (opcional). Despliegue en Windows x64 o macOS mediante binarios precompilados desde GitHub Releases. Configurar BindAddress=0.0.0.0 en INI para LAN, HTTPS obligatorio en WAN. Portos 8080/8081. No usar en redes públicas sin proxy inverso con TLS.

—Dockerfile
—Compose
—One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Next.jsNode.js
SERVICIOS
MySQL
BASES DE DATOS
MySQL
PUERTOS
8081
05

Puede sustituir a

Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.

06

Experiencia real de la comunidad

Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.

Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.