Versión 1.9.0: Indexación de Código y Ahorro Inteligente de Tokens

Estamos emocionados de anunciar Remembrances MCP 1.9.0, una versión repleta de funcionalidades que trae dos capacidades principales: un potente Sistema de Indexación de Código para búsqueda semántica de código y un nuevo sistema de ayuda how_to_use que reduce drásticamente el consumo de tokens.

🔍 Sistema de Indexación de Código

La función estrella de esta versión es el Sistema de Indexación de Código – una solución completa para que los agentes de IA comprendan, busquen y naveguen por bases de código usando búsqueda semántica.

¿Qué Puedes Hacer?

Buscar Código por Significado: Pregunta por “autenticación de usuario y validación de contraseña” y encuentra funciones de login relevantes, validadores de contraseñas y módulos de seguridad – incluso si no contienen esas palabras exactas.

Navegar Grandes Bases de Código: Obtén vistas generales instantáneas de estructuras de archivos, encuentra todas las implementaciones de una interfaz, rastrea referencias a una función y comprende jerarquías de llamadas.

Manipular Código Inteligentemente: Recupera implementaciones de símbolos, reemplaza cuerpos de funciones e inserta nuevo código en ubicaciones específicas con total conocimiento del contexto.

Más de 14 Lenguajes Soportados

Hemos integrado tree-sitter para un análisis AST preciso en una amplia gama de lenguajes:

• Go, Rust, C/C++ – Programación de sistemas
• TypeScript, JavaScript – Desarrollo web
• Python, Ruby, PHP – Lenguajes de scripting
• Java, C#, Kotlin, Scala – Lenguajes empresariales
• Swift – Desarrollo móvil
• ¡Y más!

Cómo Funciona

1. Indexa tu proyecto:

   code_index_project({
     "project_path": "/ruta/al/proyecto",
     "project_name": "Mi App"
   })
   

2. Busca semánticamente:

   code_semantic_search({
     "project_id": "mi-app",
     "query": "pooling de conexiones a base de datos"
   })
   

3. Encuentra y navega símbolos:

   code_find_symbol({
     "project_id": "mi-app",
     "name_path_pattern": "DatabasePool/getConnection"
   })
   

El indexador extrae todos los símbolos significativos – clases, funciones, métodos, interfaces – y crea embeddings vectoriales para búsqueda por similitud semántica. Los cambios se rastrean y re-indexan automáticamente.

💡 Sistema de Ayuda Inteligente (how_to_use)

Con más de 37 herramientas disponibles, cargar la documentación completa al inicio de cada conversación consumía ~15,000+ tokens antes de que comenzara cualquier trabajo real. Eso es costoso e ineficiente.

La Solución: Documentación Bajo Demanda

La nueva herramienta how_to_use proporciona documentación exactamente cuando la necesitas:

Cómo Funciona

Cada herramienta ahora tiene una descripción mínima de 1-2 líneas. Cuando tu agente de IA necesita más información:

how_to_use("code_semantic_search")

Esto carga solo la documentación para esa herramienta específica – descripciones completas de parámetros, ejemplos y herramientas relacionadas.

También puedes obtener vistas generales por categoría:

how_to_use("code")      # Todas las herramientas de indexación de código
how_to_use("memory")    # Todas las herramientas de memoria
how_to_use("kb")        # Todas las herramientas de base de conocimiento

Por Qué Esto Importa

• Menores costes: Menos tokens por conversación significa facturas de API más bajas
• Respuestas más rápidas: Menos contexto para procesar significa respuestas iniciales más rápidas
• Mejor enfoque: Los agentes de IA ven la documentación relevante cuando la necesitan

Empezando

Actualizar

Descarga la última versión desde GitHub Releases y reemplaza tu binario existente.

Prueba la Indexación de Código

1. Inicia Remembrances MCP
2. Pide a tu IA que indexe un proyecto:

   "Indexa mi proyecto en /ruta/al/proyecto"
   

3. Busca en tu código:

   "Encuentra código relacionado con autenticación de usuario"
   

Explora el Sistema de Ayuda

Pide a tu IA que ejecute:

how_to_use()

Para ver una vista general de todas las capacidades disponibles.

Próximos Pasos

Continuamos mejorando Remembrances MCP con:

• Más soporte de lenguajes para indexación de código
• Funciones avanzadas de análisis de código
• Optimizaciones de rendimiento para grandes bases de código

¡Gracias a todos los que proporcionaron feedback y solicitudes de funcionalidades. Vuestras aportaciones dan forma al futuro de Remembrances MCP!

¿Encontraste un problema? ¿Tienes una solicitud de funcionalidad? ¡Abre un issue en GitHub!

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