mcp-context-cache
Efficiently loads, caches, and delivers project file context for AI agents using the Model Context Protocol, reducing multiple file reads to a single call with LRU caching and security validation.
README
mcp-context-cache
Caché de contexto para agentes de IA. Carga, almacena y entrega el contexto de archivos del proyecto de forma eficiente usando el Protocolo de Contexto de Modelos (MCP).
¿Por qué usarlo?
| Sin este servidor | Con este servidor |
|---|---|
El agente llama a read_file una vez por archivo |
Una sola llamada devuelve todo el proyecto |
| 30 archivos = 30 tool calls | 30 archivos = 1 tool call |
Características
- Caché LRU — Los archivos se hashean con SHA-256 y se almacenan en memoria. Los archivos sin cambios nunca se vuelven a leer del disco.
- Pipeline de seguridad — 8 pasos de validación bloquean archivos sensibles (
.env,*.pem, credenciales, binarios, etc.). - 3 herramientas MCP — Carga de contexto flexible: por lista de archivos, directorio o archivo de configuración.
- Truncado inteligente — Respeta límites de tamaño configurables y reporta los archivos omitidos.
- Orden alfabético — Salida determinista para respuestas estables del agente de IA.
Instalación
Instalación global (recomendada)
npm install -g mcp-context-cache
Con pnpm:
pnpm add -g mcp-context-cache
Verificar la instalación:
mcp-context-cache --version
Sin instalar
npx mcp-context-cache --init
Guía de configuración
Paso 1 — Registra el servidor MCP en tu IDE
VS Code
Opción A — Global (todos los workspaces):
Edita ~/.config/Code/User/mcp.json en macOS/Linux o %APPDATA%\Code\User\mcp.json en Windows:
{
"servers": {
"mcp-context-cache": {
"type": "stdio",
"command": "mcp-context-cache"
}
}
}
Opción B — Por workspace:
Crea .vscode/mcp.json en la raíz del proyecto:
{
"servers": {
"mcp-context-cache": {
"type": "stdio",
"command": "mcp-context-cache"
}
}
}
JetBrains (IntelliJ, WebStorm, PyCharm, etc.)
Crea .mcp.json en la raíz del proyecto:
{
"mcpServers": {
"mcp-context-cache": {
"command": "mcp-context-cache"
}
}
}
JetBrains AI Assistant detecta
.mcp.jsonautomáticamente desde la versión 2024.3.
Paso 2 — Instrucciones al agente para preferir las herramientas MCP
Los agentes de IA usan sus herramientas nativas por defecto. Debes indicarles explícitamente que prefieran las del servidor MCP.
VS Code — Instrucciones globales
Crea el archivo ~/.config/Code/User/prompts/mcp-context-cache.instructions.md:
---
applyTo: "**"
---
# Carga de contexto — mcp-context-cache
## HERRAMIENTAS PROHIBIDAS
NUNCA uses estas herramientas para leer archivos del proyecto:
- `read_file`
- `list_dir`
- `file_search`
- `semantic_search`
- `grep_search`
Solo se permite usarlas si TODAS las herramientas MCP fallan con error.
## PROCEDIMIENTO OBLIGATORIO
Antes de cualquier otra llamada al inicio de una tarea:
1. Verifica si el workspace contiene un archivo `contextcache.json`.
2. Si existe → llama a `get_context_from_config` con `{ "projectRoot": "<ruta-absoluta>" }`.
3. Si no existe y necesitas un directorio → llama a `get_directory_context`.
4. Para archivos específicos → llama a `get_project_context` con un array `paths`.
5. Solo usa `read_file` si las tres herramientas MCP devuelven error.
## Referencia de herramientas
- `get_context_from_config` → `{ "projectRoot": "<ruta-absoluta>" }`
- `get_project_context` → `{ "paths": ["rel/ruta.ts", ...], "projectRoot": "<ruta-absoluta>" }`
- `get_directory_context` → `{ "rootPath": "<ruta-absoluta-al-directorio>" }`
El frontmatter
applyTo: "**"le indica a VS Code Copilot que inyecte este archivo en cada conversación.
VS Code — Por proyecto
Crea .github/copilot-instructions.md en la raíz del proyecto:
## PROHIBIDO — no uses estas herramientas para leer archivos
NUNCA llames a `read_file`, `list_dir`, `file_search`, `semantic_search` o `grep_search`.
Solo recurre a ellas si todas las herramientas MCP devuelven error.
## PRIMER PASO OBLIGATORIO
Este proyecto tiene un `contextcache.json`. Llama a `get_context_from_config` antes de cualquier otra herramienta:
{ "projectRoot": "<ruta-absoluta-a-este-repo>" }
JetBrains — Prompt de sistema global (AI Assistant)
Ve a Settings → Tools → AI Assistant → System prompt y agrega:
Al trabajar en cualquier proyecto que tenga un archivo contextcache.json, llama a la herramienta MCP
get_context_from_config con la ruta raíz del proyecto antes de leer archivos individuales.
Prefiere get_directory_context sobre leer archivos uno por uno, y get_project_context
sobre múltiples llamadas a read_file.
Paso 3 — Inicializa tu proyecto
Ejecuta en la raíz del proyecto para generar un contextcache.json:
npx @jdug-jadodev/mcp-context-cache --init
O créalo manualmente:
{
"modules": [
{
"name": "src",
"path": "src",
"includeInstructions": true,
"excludePatterns": ["**/*.test.ts", "**/*.spec.ts", "**/__mocks__/**"]
}
],
"globalInstructions": ".github/copilot-instructions.md",
"maxTotalSizeKb": 2048,
"cache": {
"maxEntries": 5000,
"maxEntrySizeKb": 1024
},
"security": {
"allowedPaths": ["./"],
"deniedPaths": ["./node_modules", "./dist", "./secrets", "./.git"],
"deniedFiles": [".env", "credentials.json", "*.pem"],
"maxFileSizeKb": 500,
"allowedExtensions": [".ts", ".tsx", ".js", ".jsx", ".json", ".md", ".yaml", ".yml"]
}
}
Referencia de campos
| Campo | Descripción |
|---|---|
modules |
Lista de directorios a empaquetar |
modules[].path |
Ruta relativa a la raíz del proyecto |
modules[].includeInstructions |
Si es true, antepone el contenido de globalInstructions |
modules[].excludePatterns |
Patrones glob a omitir |
globalInstructions |
Ruta al Markdown incluido al inicio del bundle cuando includeInstructions: true |
maxTotalSizeKb |
Tamaño máximo total del bundle en KB |
cache.maxEntries |
Número máximo de archivos en la caché LRU |
cache.maxEntrySizeKb |
Tamaño máximo de archivo individual en caché |
security.allowedPaths |
Rutas desde las que el servidor puede leer |
security.deniedPaths |
Rutas siempre bloqueadas |
security.deniedFiles |
Patrones de nombres de archivo siempre bloqueados |
security.maxFileSizeKb |
Tamaño máximo de archivo a servir |
security.allowedExtensions |
Lista blanca de extensiones de archivo |
Herramientas MCP
get_context_from_config
Carga el contexto completo del proyecto definido en contextcache.json. Úsala siempre primero.
{ "projectRoot": "/ruta/absoluta/al/proyecto" }
| Parámetro | Tipo | Requerido | Descripción |
|---|---|---|---|
projectRoot |
string | sí | Directorio que contiene contextcache.json |
configPath |
string | no | Ruta explícita a contextcache.json |
get_directory_context
Carga recursivamente todos los archivos de un directorio.
{ "rootPath": "/ruta/absoluta/al/directorio", "excludePatterns": ["*.test.ts"] }
| Parámetro | Tipo | Requerido | Descripción |
|---|---|---|---|
rootPath |
string | sí | Directorio a escanear |
configPath |
string | no | Ruta a contextcache.json para la configuración de seguridad |
excludePatterns |
string[] | no | Patrones glob adicionales a excluir |
get_project_context
Carga una lista específica de archivos por ruta.
{ "paths": ["src/auth/login.ts", "src/types.ts"], "projectRoot": "/ruta/absoluta" }
| Parámetro | Tipo | Requerido | Descripción |
|---|---|---|---|
paths |
string[] | sí | Rutas de archivos a cargar |
projectRoot |
string | no | Raíz para resolver rutas relativas |
configPath |
string | no | Ruta a contextcache.json |
Formato de salida
Cada archivo en el bundle se envuelve con marcadores BUNDLE:
BUNDLE_START: <sha256-fingerprint>
ruta/al/archivo.ts
<contenido completo del archivo>
BUNDLE_END: ruta/al/archivo.ts
Los archivos siempre se ordenan alfabéticamente para una salida determinista.
Manejo de BUNDLE_TRUNCATED
Cuando el tamaño total supera maxTotalSizeKb, la respuesta incluye:
BUNDLE_TRUNCATED: límite de tamaño excedido.
Límite configurado: 2048 KB
Tamaño total: 3100 KB
Archivos omitidos:
src/modulo-grande/archivo-a.ts
src/modulo-grande/archivo-b.ts
Llama a get_project_context con las rutas omitidas para recuperarlos en una llamada de seguimiento.
Seguridad
Los siguientes archivos están siempre bloqueados, independientemente del contextcache.json:
.env,.env.*,credentials.json,*.pem,id_rsa,id_ed25519*.key,private.key,secret*,secrets.json,token*service-account.json,.npmrc,.pypirc- Todos los binarios:
.exe,.dll,.png,.zip,.wasm, etc.
Las rutas fuera de allowedPaths son rechazadas. El servidor nunca sigue symlinks fuera del árbol permitido.
Desarrollo
pnpm install
pnpm build # Compila TypeScript → dist/
pnpm dev # Ejecuta con tsx (sin paso de build)
pnpm test # Suite de tests con Vitest
Licencia
MIT
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Using MCP to run code via e2b.
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MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
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This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.