Server MCP

Kiro Memory espone 10 strumenti attraverso il Model Context Protocol (MCP). Questi strumenti permettono agli assistenti AI di programmazione di cercare, archiviare e recuperare memorie in modo programmatico durante una sessione.

Avvio del server MCP

Il server MCP si avvia automaticamente quando invocato dal tuo editor. Puoi anche eseguirlo manualmente:

kiro-memory mcp

Questo avvia il server MCP utilizzando il trasporto stdio, che e lo standard per le integrazioni con gli editor.

Riferimento degli strumenti

`search`

Ricerca full-text tra osservazioni e riepiloghi utilizzando SQLite FTS5.

Parametri:

Parametro	Tipo	Obbligatorio	Predefinito	Descrizione
`query`	string	Si	--	Testo da cercare
`project`	string	No	auto	Filtra per nome del progetto
`type`	string	No	all	Filtra per tipo di osservazione
`limit`	number	No	20	Numero massimo di risultati da restituire

Tipi di osservazione: file-write, command, research, tool-use, constraint, decision, heuristic, rejected

Ritorna: Tabella formattata in Markdown con ID, tipo, titolo e data per ogni corrispondenza.

Esempio di utilizzo da parte di un assistente AI:

Cerchero nella tua memoria il lavoro precedente sull'autenticazione.
→ search({ query: "authentication", type: "file-write", limit: 10 })

`semantic_search`

Ricerca per similarita vettoriale utilizzando embedding locali. Trova osservazioni per significato anziche per parole chiave esatte.

Parametri:

Parametro	Tipo	Obbligatorio	Predefinito	Descrizione
`query`	string	Si	--	Query in linguaggio naturale
`project`	string	No	auto	Filtra per nome del progetto
`limit`	number	No	10	Numero massimo di risultati da restituire

Ritorna: Risultati classificati con punteggi di similarita e informazioni sulla fonte.

Esempio:

→ semantic_search({ query: "how to handle API rate limiting", limit: 5 })

informazioni

La ricerca semantica utilizza un approccio ibrido che combina la similarita vettoriale con la corrispondenza per parole chiave per ottenere i migliori risultati. Gli embedding vengono generati localmente -- non servono chiavi API.

`timeline`

Mostra il contesto cronologico attorno a una specifica osservazione. Utile per comprendere la sequenza di eventi prima e dopo una particolare azione.

Parametri:

Parametro	Tipo	Obbligatorio	Predefinito	Descrizione
`anchor`	number	Si	--	ID dell'osservazione come punto di riferimento
`depth_before`	number	No	5	Numero di osservazioni prima dell'ancora
`depth_after`	number	No	5	Numero di osservazioni dopo l'ancora

Ritorna: Lista cronologica di osservazioni con l'osservazione ancora evidenziata. Ogni voce include timestamp, tipo, titolo e contenuto.

Esempio:

→ timeline({ anchor: 42, depth_before: 3, depth_after: 3 })

`get_observations`

Recupera i dettagli completi di osservazioni specifiche tramite i loro ID. Tipicamente usato dopo una search per ottenere il contenuto completo dei risultati rilevanti.

Parametri:

Parametro	Tipo	Obbligatorio	Descrizione
`ids`	number[]	Si	Array di ID delle osservazioni da recuperare

Ritorna: Markdown dettagliato per ogni osservazione, inclusi:

Tipo e progetto
Data di creazione
Contenuto completo e narrativa
Concetti associati (tag)
Percorsi dei file correlati

Esempio:

→ get_observations({ ids: [12, 45, 67] })

`get_context`

Recupera il contesto recente per un progetto: osservazioni, riepiloghi e prompt recenti. Questo e lo strumento principale per l'iniezione del contesto all'avvio della sessione.

Parametri:

Parametro	Tipo	Obbligatorio	Descrizione
`project`	string	Si	Nome del progetto

Ritorna: Contesto formattato che include:

Riepiloghi recenti (apprendimenti a livello di sessione)
Osservazioni recenti (fino a 10, con tipo, titolo e timestamp)

Esempio:

→ get_context({ project: "my-app" })

suggerimento

Questo strumento viene richiamato automaticamente all'avvio della sessione dal sistema di hooks/regole. Generalmente non e necessario richiamarlo manualmente.

`store_observation`

Aggiunge una nuova osservazione alla memoria. Usato dagli hooks per catturare automaticamente scritture di file, comandi e ricerche durante una sessione.

Parametri:

Parametro	Tipo	Obbligatorio	Descrizione
`type`	string	Si	Tipo di osservazione: `file-write`, `command`, `research`, `tool-use`, `constraint`, `decision`, `heuristic`, `rejected`
`title`	string	Si	Breve titolo descrittivo
`content`	string	Si	Contenuto dettagliato
`concepts`	string[]	No	Tag/concetti correlati
`files`	string[]	No	Percorsi dei file correlati

Ritorna: Conferma con l'ID dell'osservazione assegnato.

Esempio:

→ store_observation({
    type: "decision",
    title: "Use Zod for validation",
    content: "Chose Zod over Yup for schema validation due to TypeScript-first design",
    concepts: ["validation", "typescript"],
    files: ["src/schemas/user.ts"]
  })

`store_summary`

Archivia un riepilogo di sessione che cattura cio che e stato appreso e realizzato. Viene richiamato automaticamente dall'hook Stop quando una sessione termina.

Parametri:

Parametro	Tipo	Obbligatorio	Descrizione
`request`	string	Si	Cosa e stato richiesto/tentato
`learned`	string	No	Intuizioni chiave scoperte
`completed`	string[]	No	Lista delle attivita completate
`nextSteps`	string[]	No	Azioni di follow-up consigliate

Ritorna: Conferma con l'ID del riepilogo assegnato.

`store_knowledge`

Archivia conoscenza strutturata come elemento di prima classe. La conoscenza persiste indipendentemente dalle sessioni e rappresenta decisioni architetturali, vincoli e linee guida.

Parametri:

Parametro	Tipo	Obbligatorio	Descrizione
`knowledge_type`	string	Si	`constraint`, `decision`, `heuristic` o `rejected`
`title`	string	Si	Breve titolo descrittivo
`content`	string	Si	Spiegazione dettagliata
`project`	string	Si	Nome del progetto
`severity`	string	No	Per i vincoli: `hard` o `soft`
`alternatives`	string[]	No	Alternative considerate
`reason`	string	No	Perche e stato scelto o scartato
`context`	string	No	Quando si applica (per le euristiche)
`confidence`	string	No	`high`, `medium` o `low` (per le euristiche)
`concepts`	string[]	No	Tag correlati
`files`	string[]	No	Percorsi dei file correlati

Ritorna: Conferma con l'ID della conoscenza assegnato.

Esempio:

→ store_knowledge({
    knowledge_type: "constraint",
    title: "No external fonts",
    content: "Must use system fonts only for GDPR compliance and performance",
    project: "my-app",
    severity: "hard",
    concepts: ["gdpr", "performance", "fonts"]
  })

`resume_session`

Riprende una sessione di sviluppo precedente recuperando i dati del checkpoint, inclusi la descrizione dell'attivita, il progresso, i prossimi passi e i file rilevanti.

Parametri:

Parametro	Tipo	Obbligatorio	Predefinito	Descrizione
`project`	string	No	auto	Nome del progetto (rilevato automaticamente dall'ambiente)
`session_id`	number	No	latest	ID di sessione specifico (usa l'ultimo checkpoint se omesso)

Ritorna: Dati del checkpoint formattati:

Descrizione dell'attivita
Riepilogo del progresso
Prossimi passi come checklist
Domande aperte
Lista dei file rilevanti

Esempio:

→ resume_session({ project: "my-app" })

`generate_report`

Genera un report di attivita che riepiloga il lavoro di sviluppo in un periodo di tempo.

Parametri:

Parametro	Tipo	Obbligatorio	Predefinito	Descrizione
`project`	string	No	auto	Nome del progetto (rilevato automaticamente)
`period`	string	No	`weekly`	Periodo del report: `weekly` o `monthly`

Ritorna: Report in Markdown che include:

Panoramica (conteggio osservazioni, conteggio sessioni, arco temporale)
Riepiloghi delle sessioni
Apprendimenti chiave
Attivita completate
Prossimi passi
Top 10 degli hotspot sui file

Configurazione MCP specifica per editor

Claude Code

Claude Code scopre i server MCP attraverso la sua configurazione. Il comando kiro-memory install --claude-code registra il server automaticamente.

Configurazione manuale in .claude/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "kiro-memory": {
      "command": "kiro-memory",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}

Cursor

Aggiungi a .cursor/mcp.json nella radice del tuo progetto:

{
  "mcpServers": {
    "kiro-memory": {
      "command": "kiro-memory",
      "args": ["mcp"],
      "env": {}
    }
  }
}

Dopo aver aggiunto la configurazione, riavvia Cursor affinche il server MCP venga rilevato.

Windsurf

Aggiungi alla configurazione MCP di Windsurf:

{
  "mcpServers": {
    "kiro-memory": {
      "command": "kiro-memory",
      "args": ["mcp"],
      "env": {}
    }
  }
}

Cline

Aggiungi alle impostazioni MCP di Cline (accessibili tramite le impostazioni dell'estensione Cline in VS Code):

{
  "mcpServers": {
    "kiro-memory": {
      "command": "kiro-memory",
      "args": ["mcp"],
      "env": {}
    }
  }
}

Client MCP generico

Qualsiasi client che implementa la specifica MCP puo connettersi a Kiro Memory. Il server utilizza il trasporto stdio e si aspetta di essere invocato come:

kiro-memory mcp

Il server pubblica tutti i 10 strumenti con i relativi schema alla connessione tramite il metodo standard MCP tools/list.

Avvio del server MCP​

Riferimento degli strumenti​

search​

semantic_search​

timeline​

get_observations​

get_context​

store_observation​

store_summary​

store_knowledge​

resume_session​

generate_report​

Configurazione MCP specifica per editor​

Claude Code​

Cursor​

Windsurf​

Cline​

Client MCP generico​

Avvio del server MCP

Riferimento degli strumenti

`search`

`semantic_search`

`timeline`

`get_observations`

`get_context`

`store_observation`

`store_summary`

`store_knowledge`

`resume_session`

`generate_report`

Configurazione MCP specifica per editor

Claude Code

Cursor

Windsurf

Cline

Client MCP generico