create-vkm-kit
Health Warn
- License — License: NOASSERTION
- Description — Repository has a description
- Active repo — Last push 0 days ago
- Low visibility — Only 5 GitHub stars
Code Pass
- Code scan — Scanned 12 files during light audit, no dangerous patterns found
Permissions Pass
- Permissions — No dangerous permissions requested
No AI report is available for this listing yet.
Cross-platform kit that gives AI agents (Claude Code, Codex, Cursor) persistent memory: Markdown vault + git + MCP. Local-first, hybrid search optional.
🧠 Convierte cualquier IA en un asistente con memoria permanente
Turn any AI into an assistant with permanent memory
📖 Léelo en · Read this in: 🇪🇸 Español · 🇬🇧 English | Docs: 🇪🇸 Español · 🇬🇧 English
Tu agente olvida todo al cerrar el chat. Este kit le da una memoria que sobrevive entre
sesiones: una carpeta de notas Markdown en tu propio repo git que el modelo lee y escribe por
MCP. Sin nube, sin cuenta, sin lock-in — si mañana borras el kit, tus notas siguen ahí y las
abre cualquier editor de texto.
Empieza en 5 minutos
1. Un comando conecta tu editor a un vault (lo crea si no existe, fusiona tu mcp.json sin
romper otras entradas, hace backup):
npx @vkmikc/create-vkm-kit -y
2. Reinicia tu editor. Los servidores MCP cargan al arrancar; ningún agente puede
cargarlos en caliente, ni el que acabó de instalarlos.
3. En un chat nuevo, pídele esto:
«Lee
START_HERE.mdde mi vault y dime qué contiene.»
Si te responde con el contenido, ya tienes memoria persistente. Eso es todo lo que necesitas
para empezar — de aquí para abajo es opcional.
--full)
Enfocado primero en Codex y Claude Code, con todas las funciones activas por defecto:
registra el MCP en ambos, activa la búsqueda híbrida (BM25, semántica y grafo), el grafo de
conocimiento (relaciones tipadas y observaciones), los memory reports, la aceleración
sqlite-vec, la seguridad multi-escritor (etag, ifMatch y lock de escritura, ADR-0037) y el
bucle de memoria evolutiva (recall de fallos, boost por uso, propuestas de memory-reflect,
ADR-0038), instala el backend Python, construye el índice e instala las reglas — sin preguntas.
Córrelo desde un clon del kit (o pásale --repo-root <clon>):
npx @vkmikc/create-vkm-kit --full # = --ide codex,claude --with-hybrid --semantic --vec --build-index --install-backend --rules --obscura
Si no hay clon a mano, --full no aborta: cae a basic-memory (sin híbrido) y avisa.
Dile «linkea el repo e instálalo con todas sus herramientas y capacidades»: clona y ejecutanpm install + npm run setup — preflight de dependencias → instalación --full (memoria
híbrida + token-saver + vkm-doctor + vkm-spec + skills) → verificación → aviso de reinicio.
Paso a paso: 🇪🇸 instalar con agente ·
🇬🇧 install with an agent.
npx @vkmikc/create-vkm-kit # asistente interactivo (pre-marca Codex + Claude)
npx @vkmikc/create-vkm-kit "<RUTA>" -y # sin preguntas, en la ruta que elijas
Mantenerlo al día (ADR-0061). --check-update compara tu versión con la de npm y dice qué
plantillas de skills/subagentes cambiaron — no escribe nada y nunca falla (sin red imprime
"skipped" y sale 0). --update aplica ese plan: instala lo que falta o lo que cambió el kit, y
deja intacto cualquier archivo que hayas editado tú (lo lista por nombre; --force lo pisa y
descarta tus cambios, --dry-run previsualiza sin escribir).
Claude Code / Codex en PC nuevo. --full ya registra el MCP vía claude mcp add /codex mcp add y construye el índice en el mismo comando. Para Claude Code además deja el vault
como única memoria: apaga la auto-memoria nativa (autoMemoryEnabled:false), instala un hookSessionStart del vault (ADR-0029), dos hooks de aplicación determinista — bloqueo de escritura a
la memoria nativa + recordatorio de cierre — para que funcione con cualquier modelo (ADR-0030), y
un "effort advisor" que calibra coste sin interrumpir jamás: persiste el nivel de esfuerzo que el
trabajo pide para la próxima sesión y te avisa una sola vez fuera del contexto del modelo (ADR-0081). ¿Solo lo básico? usa --ide codex,claude. Guía completa:
🇪🇸 instalar en PC nueva ·
🇬🇧 fresh-PC install.
El nombre npm antiguo (@vkmikc/create-obsidian-memory) está deprecado y congelado en el kit v3
(3.15.0): no reenvía al nuevo, así que si lo tienes fijado en un script, cámbialo a@vkmikc/create-vkm-kit.
Guía completa paso a paso, con verificación: 🇪🇸 instalación ·
🇬🇧 install. Cómo fluye la información:
🇪🇸 cómo funciona · 🇬🇧 how it works.
Qué ganas
- 🧠 Deja de repetir contexto. Las decisiones, preferencias y lecciones de ayer siguen ahí hoy,
en cualquier chat y con cualquier modelo. - 💸 Gasta menos tokens haciéndolo. El recall devuelve la sección que responde, no la nota
entera: −62 % de tokens medidos contra leer notas completas, con gate en CI que rompe el build
si regresa. - 🔒 Es tuyo y es legible. Markdown plano en tu repo git. Ninguna nota sale de tu máquina, y el
día que dejes el kit te quedas con todas.
Lo único obligatorio es el servidor MCP. Todo lo demás abajo es opcional y casi todo se activa
cuando lo pides — la excepción es la proyección Postgres, que viene puesta y se quita con--no-postgres. Por eso la instalación es un comando aunque la lista sea larga.
| Pieza · Piece | Lenguaje | Rol |
|---|---|---|
packages/create-vkm-kit/ |
Node | Instalador npx (npm): memoria + token-saver + telemetría + skills en un comando. |
packages/obsidian-memory-mcp/ |
Node | MCP "híbrido" (privado; corre desde el clon): tools del vault + búsqueda léxica/semántica. |
packages/obscura-web/ |
Node | MCP de web sigilosa (opt-in --obscura; corre desde el clon): obscura_fetch + obscura_search (SearXNG → SERP multi-motor → fallback nativo) + obscura_research (crawl profundo y rankeo BM25 100% local, cero tokens extra — ADR-0054) + obscura_research_start (jobs de investigación en segundo plano, hasta 30 min — ADR-0060) vía el navegador headless obscura. |
packages/obsidian-memory-rag/ |
Python | Motor de búsqueda FTS5/BM25 + vectorial (pip install -e desde el código); cero dependencias por defecto. |
packages/vkm-doctor/ |
Node | Sink OTLP local + doctor de uso/caché: tokens, coste y salud de la caché, todo en tu máquina. |
packages/vkm-spec/ |
Node | De idea a spec XML anclada al vault (GUI en 127.0.0.1:4923; Ollama phi4-mini opcional, fallback determinista). |
packages/vkm-downloads/ |
Node | MCP de descargas guiadas (opt-in --downloads; adrede fuera de --full — escribe a disco; corre desde el clon): download_resolve (solo metadatos) → confirmar → descargar a ~/Downloads/vkm-kit/; jobs en segundo plano con resume, sets y mirror más rápido (ADR-0058/0059). |
packages/vkm-memory-pg/ |
Node | Proyección Postgres del índice (opt-out --no-postgres; PGlite embebido o tu propio servidor con --pg-dsn): grafo tipado multi-salto en una consulta, analíticas SQL de todo el vault, log temporal de actividad y eventos en vivo por SSE. Derivada y desechable — el vault sigue mandando (ADR-0084). |
cmd/obsidian-memoryd/ |
Go | Daemon opcional: vigila el vault y sincroniza git. |
cmd/vkm-console/ |
Go | Consola del kit entero en tiempo real (opt-in --console): daemon, memoria, tokens, actividad Postgres y research, en 127.0.0.1:4930. Binario único, solo lectura, y no abre ninguna ventana salvo que pases --open (ADR-0085). |
ℹ️ obscura es software de terceros bajo licencia Apache-2.0 (h4ckf0r0day/obscura). El kit lo descarga del release oficial y lo verifica por SHA-256 — no lo empaqueta ni redistribuye. Búsqueda estructurada vía SearXNG on-demand (se levanta solo al buscar, se apaga al terminar; monitor de escritorio opcional) — ADR-0052.
🧭 Skills que instala el kit (además de los paquetes):
/vkm-discipline— disciplina de ejecución cross-dominio (infiere la intención real, entrega más que lo literal, con evidencia ejecutada) que sube el rendimiento de cualquier modelo, Haiku a Opus —/vkm-spec(idea → spec anclada al vault) —/vkm-design(diseño profesional anti-genérico para cualquier UI/medio: dirección antes de píxeles, checks computados, librerías reales verificadas online, loop visual) —/vkm-research(consolida un bancoRESEARCH/<tema>en unsummary.mdcon wikilinks y supersesión) —/vkm-verify(demuestra que un check verde realmente corrió, cubrió tu cambio y sabe fallar: control negativo conprove-it.mjs) —/vkm-intake(lee bien la tarea antes de ejecutar: objetivo/entregable/no-hacer en 3 líneas, una sola pregunta cerrada si hay ambigüedad, inventario de lo que muestran las imágenes, contexto mínimo) —/vkm-seo(SEO brutal y medible para webs: cobertura semántica de sinónimos/variantes/ubicaciones, técnica + schema + visibilidad en búsqueda con IA, con audit estático antes/después) — y/vkm-ui-judge(juicio visual medido de cualquier GUI: web con audit Playwright en 3 viewports × claro/oscuro y contraste WCAG computado; Flutter con los gates de accesibilidad deflutter_test; Qt/.NET/Python/Java con loop de screenshots reales — arregla con evidencia antes/después en vez de "pensar mirando"). Cuál usar en cada situación: guía de skills. Detalle: ADR-0049, ADR-0053 y ADR-0056.
Mapa técnico completo y diagramas de flujo: ARCHITECTURE.md. El porqué de
cada decisión: docs/adr/. Cada pieza y cada conexión, con diagramas de secuencia por
operación: 🇪🇸 arquitectura a fondo ·
🇬🇧 architecture deep dive.
Economía de tokens, medida y con candado en CI · Token economy, measured and CI-locked: recall
passage-first −62% vs leer notas enteras (coste real del wire, k=3), assemble_context
−68% de tokens de wire (mediana) vs encadenar búsquedas (gate CI 0.60/0.90), token-saver
≥30% de compactación con cero pérdida de diagnóstico (gate CI) y ≈ −1.300 tokens/sesión
de renta fija (schemas + hook + bloque de reglas) — cada número tiene un gate que rompe el build
si regresa (corpus fijo etiquetado + embedder determinista: pisos de regresión reproducibles,
no un leaderboard). Detalle · detail: 🇪🇸 cómo funciona ·
🇬🇧 how it works · evals/.
Y con modelos vivos (ronda 2026-07-21, Haiku 4.5 + Sonnet 5, datos crudos commiteados):
las 4 skills evaluadas rutean con 100% de acierto y 0% de falsos positivos (104 casos ES+EN; /vkm-verify, /vkm-intake y /vkm-ui-judge son posteriores al bench y todavía no están medidas);
el A/B pre-registrado del token-saver dio delta 0.0 de calidad con el log ~81% más
pequeño (veredicto: mantener — y la regla dice que un mecanismo que degrade se elimina);/vkm-discipline sube a Haiku de 47.0 a 91.7 (+44.7) en la tarea subespecificada sin
tocar a Sonnet. Además un e2e smoke en CI prueba el stack entero por stdio real
(instalar → indexar → buscar → escribir → re-buscar) y la latencia por query está gateada
(p95 medido ~3 ms). Todo reproducible: evals/skills-triggering/ ·evals/token-quality-ab/ · evals/discipline-bench/.
Más · More
- Después de instalar · After installing: 🇪🇸 guía de uso + situacional · 🇬🇧 usage + situational guide.
- ¿Vienes de 4.x? · Coming from 4.x? 🇪🇸 Migración a 5.0 · 🇬🇧 5.0 migration — en Windows, cierra todas las sesiones del editor antes de ejecutar el instalador.
- ¿Vienes de 3.x? · Coming from 3.x? 🇪🇸 Migración a 4.0 · 🇬🇧 4.0 migration.
- Seguridad / confianza:
SECURITY.md— el vault es datos, no instrucciones. - PC nuevo · Fresh PC (Claude Code): 🇪🇸 instalar en PC nueva · 🇬🇧 fresh-PC install.
- Comparación con alternativas: FAQ 🇪🇸 · FAQ 🇬🇧.
- Contribuir:
CONTRIBUTING.md· Para agentes que tocan este repo:AGENTS.md. - Versionado · Versioning: SemVer sobre el contrato instalado; majors congelados salvo ruptura inevitable — política.
- Privacidad / telemetría:
docs/en/observability.md.
Licencia · License
Libre uso con atribución visible obligatoria (base MIT) — ver LICENSE.md. No es
MIT estándar ni una licencia aprobada por la OSI: la cláusula de atribución visible obligatoria
queda fuera de la definición open source de la OSI. Por eso cada package.json la declara como"license": "SEE LICENSE IN LICENSE.md" — ningún escáner debe clasificarla como MIT.
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