43 herramientas MCP · Rust · $0.00/query

Tu agente de IA tiene amnesia.
m1nd recuerda.

Toda herramienta encuentra lo que existe. m1nd encuentra lo que falta.

En cada sesión, tu agente relee todo el codebase — quemando $0.05–$0.50 por ciclo de búsqueda en tokens de LLM, olvidando todo para la próxima sesión. m1nd reemplaza ese loop con un grafo de código persistente que aprende del uso, detecta huecos estructurales que ningún grep encontraría, y responde en 31ms a $0.00. Binario Rust local. Sin API keys. Sin cronómetro corriendo.

Inicio Rápido Ver en GitHub

encontrar

lo que falta

¿y si?

navegar

9.767 nodos · 26.557 aristas · 335 archivos

El problema

Los agentes de IA son razonadores poderosos.
Pésimos navegadores.

Cada vez que un agente necesita contexto, dispara llamadas de LLM para buscar, leer y adivinar. En un codebase de 10.000 archivos, eso son cientos de dólares por semana — y aún así no encuentra lo que no está ahí.

“¿Qué afecta este cambio?”

El radio de explosión es invisible sin análisis estructural.

m1nd.impact

“¿Qué me falta?”

Los huecos estructurales son indetectables por búsqueda de palabras clave.

m1nd.missing

“¿Qué más va a cambiar?”

Los patrones de co-change requieren contexto histórico.

m1nd.predict

“¿Cómo están conectados?”

Las cadenas de dependencia cruzan archivos, módulos y capas de abstracción.

m1nd.why

Enfoque	Qué hace	Por qué falla
Búsqueda full-text	Encuentra tokens	Encuentra lo que dijiste, no lo que quisiste decir
RAG	Embeddings de chunks, top-K	Cada retrieval es amnésico. Sin relaciones.
Análisis estático	AST, call graphs	Snapshot congelado. No responde “¿y si?”. No aprende.
Knowledge graphs	Triple stores	Curación manual. Solo devuelve lo que fue explícitamente codificado.

Qué lo hace diferente

Seis capacidades que ninguna otra herramienta tiene.

No son mejoras incrementales. Son diferencias estructurales.

El grafo aprende

Plasticidad Hebbian

Cuando los resultados son correctos, los caminos se fortalecen. Cuando incorrectos, se debilitan. Cada query hace la siguiente más precisa. El grafo se adapta a tu codebase, no al revés.

El grafo cancela ruido

Procesamiento Diferencial XLR

Tomado de la ingeniería de audio. Dos señales viajan el mismo camino -- la diferencia revela la verdad. Las aristas falso-positivas se cancelan antes de contaminar resultados.

El grafo recuerda

Sistema de Trails

Guarda, retoma y fusiona estado de investigación entre sesiones. Un agente puede continuar exactamente donde otro dejó. Sin redescubrimiento. Sin contexto perdido.

El grafo prueba hipótesis

Motor de Hipótesis

25.015 caminos explorados en 58ms. Puntuación de confianza Bayesiana. El grafo no solo recupera -- evalúa si una afirmación estructural es plausible.

El grafo simula alternativas

Motor Contrafactual

4.189 nodos afectados analizados en 3ms. Elimina un módulo virtualmente, ve qué se rompe, mide la profundidad de la cascada -- antes de tocar una sola línea de código.

El grafo te deja navegar

Sistema de Perspectivas

Exploración stateful con historial, branching y undo. Entra en una perspectiva, sigue rutas, bifurca tu investigación, compara caminos. 12 herramientas. Como un cirujano dentro de tu codebase.

Cómo funciona

El loop principal

m1nd no busca en tus datos -- los activa. Haz una query sobre un concepto, y el grafo se enciende.

Haz clic en el grafo para ver spreading activation en acción

Ingest

Construye el grafo de propiedades a partir de los datos. Código, JSON, cualquier dominio.

Activate

Spreading activation en 4 dimensiones con cancelación de ruido XLR.

Learn

Plasticidad Hebbian: resultados correctos fortalecen conexiones, incorrectos las debilitan.

Persist

Grafo + estado de plasticidad guardados en disco. La próxima sesión comienza donde esta terminó.

Cuatro dimensiones de activación

Estructural

Topología del grafo: aristas, PageRank, estructura de comunidades. Cómo las cosas están conectadas.

Semántica

Similitud de labels: char n-grams, co-ocurrencia (PPMI), expansión de sinónimos.

Temporal

Dinámica temporal: decaimiento por recencia, velocidad de cambio, historial de co-change.

Causal

Flujo de dependencia: causación dirigida a lo largo de aristas de import, call y contain.

El cambio de paradigma

Toda herramienta de búsqueda fue hecha para humanos.
m1nd fue hecho para agentes.

2026 es el año del slop de IA — agentes forzando su camino a través de codebases con loops de grep, quemando tokens como leña. grep, ripgrep, tree-sitter: herramientas brillantes. Para humanos que leen terminales. Pero un agente de IA no quiere 200 líneas de output para interpretar linealmente. Quiere un grafo con pesos, dimensiones y respuesta directa: “qué importa y qué falta” — listo para decidir, no para parsear.

El fin del teatro de context window. Basta de alimentar resultados de búsqueda a un LLM para que busque de nuevo.

El ciclo del slop

1. Agente ejecuta grep → 200 líneas de ruido
2. Alimenta todo el output al LLM → quema tokens parseando texto
3. LLM decide ejecutar grep de nuevo → repite 3–5 veces
4. Finalmente actúa con información incompleta

$0.30–$0.50 quemados por búsqueda. 10 segundos perdidos. Puntos ciegos estructurales permanecen.

Cirugía de precisión

1. Agente llama m1nd.activate
2. Recibe subgrafo ranqueado con scores de confianza
3. Ve huecos estructurales que ninguna búsqueda textual encontraría
4. Actúa inmediatamente con el cuadro completo

1 llamada. 31ms. $0.00. Cero tokens. Entendimiento estructural completo.

m1nd no genera texto para que un LLM reinterprete. Genera decisiones estructuradas — nodos ponderados, scores de confianza, rankings dimensionales, huecos estructurales. El formato que un agente realmente necesita para actuar, no más slop para masticar.

Por qué $0.00 es real — no marketing

Cuando un agente de IA busca en tu código con un LLM, envía tu código a una API en la nube, paga por token (input + output), espera la respuesta, y generalmente repite 3–5 veces. Cada ciclo cuesta $0.05–$0.50.

m1nd usa cero llamadas a LLM. Tu codebase vive como un grafo ponderado en RAM local. Las queries son matemática pura — spreading activation, graph traversal, álgebra lineal — ejecutada por un binario Rust en tu máquina. Sin llamada a API. Sin tokens. Ningún dato sale de tu computadora. Por eso cuesta $0.00 y corre en 31ms.

Ciclo grep con LLM

Tu código → API en la nube → tokens → $$
Como pedir direcciones a Google cada vez que necesitas cruzar la calle

Query m1nd

Grafo en RAM → matemática → respuesta → $0
Como mirar un mapa que ya está en tu escritorio

Perspectivas

Navega el código como un cirujano.

grep es stateless. Cada búsqueda comienza de cero. Las Perspectivas de m1nd mantienen una sesión de navegación viva — con historial, branches y sugerencias.

🔍

start

Entra en una perspectiva. Una superficie navegable se forma alrededor de tu query.

🧭

routes

Explora rutas ranqueadas — caminos ponderados por el grafo.

🎯

Mueve el foco a un objetivo. Nuevas rutas se sintetizan automáticamente.

🔀

branch

Bifurca tu exploración. Como git branches, pero para investigación.

💡

suggest

m1nd recomienda tu próximo paso basado en el historial de navegación.

⚖️

compare

Compara dos perspectivas. Nodos compartidos, caminos únicos, deltas dimensionales.

12 herramientas. Exploración stateful con memoria, branching y undo.
Ninguna otra herramienta de navegación de código en el mercado hace esto.

sesión de perspectiva

$ m1nd.perspective_start --query "payment flow"
Perspectiva p-7a3f abierta · 6 rutas sintetizadas

$ m1nd.perspective_follow --route "checkout → stripe"
Foco movido a stripe/client.rs · 4 nuevas rutas desde este nodo

$ m1nd.perspective_branch --name "refund-path"
Branch creado · bifurcado desde stripe/client.rs

$ m1nd.perspective_suggest
→ refund/handler.rs (afinidad: 0.91, structural + causal)
“Basado en 3 saltos: esta es la dependencia más probable”

$ m1nd.perspective_compare --a "main" --b "refund-path"
Compartidos: 12 nodos · Únicos de refund-path: 5 nodos · Divergencia: 0.34

43 herramientas MCP

Todo lo que un agente necesita.

Invocables por cualquier cliente MCP vía JSON-RPC stdio. Sin SDK requerido.

Fundación (13)

m1nd.ingest

Carga datos en el grafo. Extractor de código o descriptor JSON.

m1nd.activate

Query de spreading activation -- “¿qué se relaciona con X?”

m1nd.impact

Radio de explosión -- “¿qué afecta cambiar X?”

m1nd.why

Explicación de camino -- “¿cómo están conectados A y B?”

m1nd.learn

Feedback Hebbian -- “este resultado fue correcto / incorrecto / parcial.”

m1nd.drift

Análisis de drift de pesos -- “¿qué cambió desde la última sesión?”

m1nd.health

Diagnósticos -- conteos de nodos/aristas, sesiones, estado de persistencia.

m1nd.seek

Lookup dirigido de nodos -- encuentra entidades específicas por ID o patrón.

m1nd.scan

Escaneo amplio del grafo -- enumera nodos por tipo, label o vecindario.

m1nd.timeline

Secuencia temporal -- cómo los nodos cambiaron a lo largo del tiempo.

m1nd.diverge

Análisis de branch -- ¿dónde divergen dos caminos?

m1nd.warmup

Priming de contexto -- “prepárate para la tarea X.”

m1nd.federate

Federación multi-repo -- conecta grafos entre repositorios.

Navegación por Perspectivas (12)

perspective.start

Abre una nueva perspectiva -- una vista con alcance y filtros en el grafo.

perspective.routes

Encuentra todos los caminos entre dos nodos dentro de la perspectiva.

perspective.follow

Navega hacia adelante -- sigue una arista desde la posición actual.

perspective.back

Navega hacia atrás -- retorna a una posición anterior.

perspective.peek

Vista previa de vecinos sin moverte -- mira antes de saltar.

perspective.inspect

Detalle completo del nodo actual -- aristas, pesos, metadatos.

perspective.suggest

Navegación guiada -- “¿a dónde debería ir ahora?”

perspective.affinity

Puntúa cuán relacionados están dos nodos desde este punto de vista.

perspective.branch

Bifurca la perspectiva actual en exploraciones paralelas.

perspective.compare

Diff entre dos perspectivas -- ¿qué ve cada una que la otra no?

perspective.list

Lista todas las perspectivas activas y sus posiciones.

perspective.close

Cierra una perspectiva y libera sus recursos.

Sistema de Locks (5)

lock.create

Snapshot del estado del grafo -- crea una baseline para comparación.

lock.watch

Monitorea cambios contra el lock -- detección de drift en tiempo real.

lock.diff

Diff del estado actual contra el lock -- ¿qué cambió?

lock.rebase

Actualiza el lock al estado actual -- acepta todos los cambios.

lock.release

Libera el lock y la memoria del snapshot.

Superpoderes (13)

m1nd.hypothesize

Prueba una afirmación estructural -- confianza Bayesiana sobre 25K+ caminos.

m1nd.counterfactual

Simulación de eliminación -- “¿qué se rompe si eliminamos X?”

m1nd.missing

Detección de huecos estructurales -- “¿qué falta en este cuadro?”

m1nd.resonate

Análisis armónico -- ondas estacionarias, frecuencias resonantes.

m1nd.fingerprint

Detección de equivalencia -- “¿estas dos cosas son duplicados?”

m1nd.trace

Trace completo de activación -- cada salto, cada peso, cada decisión.

m1nd.validate_plan

Valida un plan de implementación contra la estructura del grafo.

m1nd.predict

Predicción de co-change -- “¿qué más necesitará cambiar?”

m1nd.differential

Diferencial XLR -- separa señal de ruido entre dos queries.

trail.save

Guarda estado actual de la investigación -- todas las activaciones, perspectivas, contexto.

trail.resume

Retoma un trail guardado -- continúa exactamente donde lo dejaste.

trail.merge

Fusiona dos trails -- combina investigaciones paralelas.

trail.list

Lista todos los trails guardados con metadatos y timestamps.

Comparación

m1nd vs. las alternativas.

Categoría diferente, no solo una versión mejor.

El impuesto de tokens es real

Cada vez que un agente de IA ejecuta grep en tu codebase y alimenta los resultados a un LLM, pagas. Usuarios de Cursor han reportado $22K/mes en excedentes. Equipos corriendo Copilot + modelos frontier en repos grandes ven $200–$500/mes solo en costos invisibles de búsqueda.

100 búsquedas/día × $0.30/búsqueda = $9/día = $270/mes
Eso es $3.240/año solo en búsqueda. Por desarrollador.

m1nd

/query. /día. /mes. /para siempre.

Binario Rust local. Sin API keys. Sin nube.
Ningún dato sale de tu máquina. Nunca.

	m1nd	Sourcegraph	Cursor	Copilot	Greptile
Grafo de código	Grafo de propiedades completo	Índice de símbolos	Ninguno	Ninguno	Índice AST
Aprende del uso	Plasticidad Hebbian	No	No	No	No
Persiste investigaciones	Sistema de trails	No	No	No	No
Prueba hipótesis	Motor Bayesiano	No	No	No	No
Simula eliminación	Contrafactual	No	No	No	No
Locks multi-agente	Sistema de locks (funciona)	No	Intentó, falló	No	No
Multi-repo	Federación	Sí	No	No	Por-repo
Latencia de búsqueda	31ms (local)	~200ms (nube)	320ms+ (nube)	500–800ms	Depende de la nube
Interfaz para agentes	43 herramientas MCP	API	Solo integrado	Solo integrado	API
Costo mensual	$0 (para siempre)	$59/usuario/mes	$20+/mes (excedentes hasta $22K)	$19+/mes	$30/dev/mes
Capacidades (de 16)	16/16	1/16	0/16	0/16	1/16

La brecha medida

3–4 años por delante. Medido.

Comparamos m1nd con todas las herramientas de la categoría en 16 capacidades. m1nd puntua 16/16. El mejor competidor puntua 3. Cursor y Copilot puntuan cero.

Capacidades cubiertas (de 16)

m1nd

16/16

100%

CodeGraphCtx

3/16

Joern

2/16

CodeQL

2/16

ast-grep

2/16

Letta Code

2/16

Sourcegraph

1/16

Augment

1/16

Greptile

1/16

Cursor

0/16

Copilot

0/16

Seis cosas que nadie más puede afirmar

01 — CERO COMPETIDORES

Plasticidad Hebbian en grafos de código

El grafo se reconecta basado en qué caminos de query llevan a resultados correctos. Ninguna otra herramienta lo hace. Ningún paper publicado lo describe para código.

02 — 10-30x MÁS RÁPIDO

$0.00/query a 31ms

Binario Rust local. Cero tokens de LLM quemados por query. Toda herramienta dependiente de LLM paga $0.10-$0.50 por búsqueda y espera 300ms-2s.

03 — CERO ARTE PREVIO

Encuentra lo que FALTA en el código

Detección de huecos estructurales de la teoría de Burt de la sociología, aplicada a grafos de código. Encuentra brechas en tu arquitectura que ninguna búsqueda revela.

04 — MAYOR SUPERFICIE

43 herramientas MCP = ciclo cognitivo completo

Ingerir, activar, hipotetizar, simular, aprender, navegar, federar. El mayor competidor ofrece ~15 herramientas. La mayoría ofrece 3-5.

05 — TÉCNICA INÉDITA

Cancelación de ruido XLR

Tomado de ingeniería de audio: filtrado Cross-Layer Resonance suprime aristas falso-positivas durante spreading activation. Cero arte previo en grafos de código. Cero competidores, cero papers.

06 — OTROS LO INTENTARON Y FALLARON

Locking de grafo multi-agente

Cursor intentó locking de archivos multi-agente y lo abandonó. m1nd entrega 5 herramientas de lock que funcionan: snapshot, watch, diff, rebase, release. Múltiples agentes, un grafo consistente.

3–4 años por delante

Construido sobre 6 disciplinas que ningún competidor cubre solo: ciencia cognitiva, sociología, neurociencia, procesamiento de señales, física y sistemas distribuidos.

Lee el análisis competitivo completo →

Output real

Una sesión completa, de principio a fin.

m1nd ingiriendo y analizando un codebase de producción. Cada número es real.

sesión de producción m1nd

1. Ingest > m1nd.ingest path=./
Escaneados 335 archivos fuente en 3 lenguajes
9.767 nodos, 26.557 aristas construidos en 910ms
Historial de co-change: 214 grupos de commits analizados

2. Activate > m1nd.activate query="spreading activation"
Seeds: activation.rs, graph.rs, xlr.rs
Wavefront: 3 → 18 → 47 nodos
0.94 fn::propagate_wavefront (structural 0.97)
0.91 fn::score_candidates (semantic 0.93)
0.87 fn::xlr_gate (causal 0.89)
0.72 fn::compute_pagerank (structural 0.78)
XLR canceló 12 aristas de ruido · 31ms

3. Impact > m1nd.impact targets=["graph.rs"]
Radio de explosión: 23 nodos en 4 saltos
Directo: activation.rs, xlr.rs, temporal.rs, builder.rs
Indirecto: server.rs, tools.rs, session.rs
Alto impacto: graph.rs es piedra angular (PageRank top 3%)

4. Hypothesize > m1nd.hypothesize "graph.rs depende de temporal.rs"
Explorados 25.015 caminos en 58ms
Confianza: 0.87 (evidencia fuerte structural + temporal)
Soporte: 14 caminos directos, 3 clusters de co-change
Debilitando: 2 caminos a través de módulo deprecado

5. Counterfactual > m1nd.counterfactual remove=["graph.rs"]
CASCADA: 4.189 nodos afectados en 3ms
HUÉRFANOS: 8 funciones quedan inalcanzables
RESILIENTE: temporal.rs, domain.rs sobreviven vía caminos alternativos
Simulación completa: graph.rs es estructural

6. Learn > m1nd.learn feedback=correct nodes=[activation.rs, xlr.rs]
LTP aplicado: 14 aristas fortalecidas (promedio +0.12)
Estado de plasticidad persistido · 2.847 pesos modificados en total

Comenzar

Funcionando en 60 segundos.

Build

cargo build --release

Ejecutar

m1nd inicia como un servidor JSON-RPC stdio. Compatible con MCP de fábrica.

./target/release/m1nd-mcp

Ingerir & Consultar

Envía mensajes MCP vía stdin. El estado persiste automáticamente.

              // Ingest a codebase

              {"method":"tools/call","params":{"name":"m1nd.ingest",

                "arguments":{"path":"/your/project","agent_id":"my-agent"}}}

              // Query

              {"method":"tools/call","params":{"name":"m1nd.activate",

                "arguments":{"query":"authentication","agent_id":"my-agent"}}}

              // Learn from results

              {"method":"tools/call","params":{"name":"m1nd.learn",

                "arguments":{"feedback":"correct","node_ids":["file::src/auth.rs"]}}}

Cualquier dominio

No solo código. Ingiere cualquier knowledge graph desde JSON.

              // Descriptor JSON -- funciona para cualquier dominio

              {"nodes": [

                {"id":"concept::activation", "label":"Spreading Activation", "type":"Concept"},

                {"id":"concept::plasticity", "label":"Hebbian Plasticity", "type":"Process"}

              ],

              "edges": [

                {"source":"concept::activation", "target":"concept::plasticity",

                 "relation":"enables", "weight":0.8}

              ]}

Limitaciones honestas

Lo que m1nd no es.

Ninguna herramienta es todo. Aquí están los bordes de m1nd.

No es un editor de código

m1nd navega y analiza. No escribe, refactoriza ni aplica patches. Combínalo con un agente que sí lo haga.

No es un motor de búsqueda

Encuentra relaciones estructurales, no coincidencias de texto. Para búsqueda literal, usa grep. Para entendimiento estructural, usa m1nd.

El grafo vive en memoria

El grafo completo se mantiene en RAM por velocidad. Monorepos grandes (100K+ archivos) necesitarán memoria significativa. La persistencia es a disco al cerrar.

Máquina única hoy

La federación conecta grafos de múltiples repos, pero el servidor corre en una sola máquina. El modo distribuido aún no está implementado.

Tu agente de IA tiene amnesia.
m1nd recuerda.

Los agentes de IA son razonadores poderosos.
Pésimos navegadores.

Seis capacidades que ninguna otra herramienta tiene.

El loop principal

Cuatro dimensiones de activación

Toda herramienta de búsqueda fue hecha para humanos.
m1nd fue hecho para agentes.

Navega el código como un cirujano.

Todo lo que un agente necesita.

Números reales de un codebase real.

m1nd vs. las alternativas.

3–4 años por delante. Medido.

Una sesión completa, de principio a fin.

Funcionando en 60 segundos.

Build

Ejecutar

Ingerir & Consultar

Cualquier dominio

Lo que m1nd no es.

Deja de pagar por la amnesia.
Dale a tus agentes un m1nd.

Tu agente de IA tiene amnesia.m1nd recuerda.

Los agentes de IA son razonadores poderosos.Pésimos navegadores.

Seis capacidades que ninguna otra herramienta tiene.

El loop principal

Cuatro dimensiones de activación

Toda herramienta de búsqueda fue hecha para humanos.m1nd fue hecho para agentes.

Navega el código como un cirujano.

Todo lo que un agente necesita.

Números reales de un codebase real.

m1nd vs. las alternativas.

3–4 años por delante. Medido.

Una sesión completa, de principio a fin.

Funcionando en 60 segundos.

Build

Ejecutar

Ingerir & Consultar

Cualquier dominio

Lo que m1nd no es.

Deja de pagar por la amnesia.Dale a tus agentes un m1nd.

Tu agente de IA tiene amnesia.
m1nd recuerda.

Los agentes de IA son razonadores poderosos.
Pésimos navegadores.

Toda herramienta de búsqueda fue hecha para humanos.
m1nd fue hecho para agentes.

Deja de pagar por la amnesia.
Dale a tus agentes un m1nd.