🧠 Code-Aware Knowledge Platform — 35+ MCP Tools 🧠 Plataforma de Conocimiento para Código — 35+ Herramientas MCP

Your AI agent's external brain El cerebro externo de tu agente IA

Persistent, structured, searchable memory for AI coding agents. Version-locked docs, code graph, business rules, architectural patterns — all queryable through MCP in under 200ms. Memoria persistente, estructurada y buscable para agentes de código IA. Docs versionados, grafo de código, reglas de negocio, patrones arquitectónicos — todo consultable vía MCP en menos de 200ms.

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⚠️ The Problem ⚠️ El Problema

Context Contamination Contaminación de Contexto

Without persistent memory, every AI coding session starts from scratch. Critical knowledge evaporates between conversations. Sin memoria persistente, cada sesión de código con IA comienza desde cero. El conocimiento crítico se evapora entre conversaciones.

❌

Wrong Library Versions Versiones Incorrectas

AI agents use React 16 syntax in React 18 projects. Training data mixes versions indiscriminately. Los agentes IA usan sintaxis de React 16 en proyectos React 18. Los datos de entrenamiento mezclan versiones indiscriminadamente.

❌

Lost Business Rules Reglas de Negocio Perdidas

Business rules get lost between sessions. "Orders over $10k require manager approval" — forgotten every restart. Las reglas de negocio se pierden entre sesiones. "Pedidos mayores a $10k requieren aprobación del gerente" — olvidado en cada reinicio.

❌

Unenforced Architecture Arquitectura sin Aplicar

Architectural patterns aren't enforced. Your agent writes raw SQL when the codebase mandates Repository pattern. Los patrones arquitectónicos no se aplican. Tu agente escribe SQL directo cuando el código exige el patrón Repositorio.

❌

No Institutional Memory Sin Memoria Institucional

Every session starts from scratch. No accumulated knowledge, no lessons learned, no growing understanding. Cada sesión parte de cero. Sin conocimiento acumulado, sin lecciones aprendidas, sin comprensión creciente.

ContextBrain solves this. ContextBrain resuelve esto.

A persistent, structured knowledge layer that feeds your AI agent the right context — version-locked, relationship-aware, and always up to date. Una capa de conocimiento persistente y estructurada que alimenta a tu agente IA con el contexto correcto — versionado, con relaciones, y siempre actualizado.

🧬 Core Architecture 🧬 Arquitectura Central

Tri-Layer Knowledge Protocol Protocolo de Conocimiento Tri-Capa

Three distinct knowledge layers, each with its own semantics, access patterns, and trust model. Tres capas de conocimiento distintas, cada una con su propia semántica, patrones de acceso y modelo de confianza.

🔒
L1_STACK
          Version-Locked Library Docs
          Docs de Librería Versionados
        
          Immutable, version-specific documentation. React 18 useEffect patterns are only served to React 18 projects. No version cross-contamination.
          Documentación inmutable y específica por versión. Los patrones de useEffect de React 18 solo se sirven a proyectos React 18. Sin contaminación entre versiones.
        

          React 18.2 → useEffect cleanup patterns
Next.js 14 → App Router conventions
Prisma 5.x → relation query syntax
          React 18.2 → patrones de cleanup useEffect
Next.js 14 → convenciones App Router
Prisma 5.x → sintaxis de queries relacionales
        
📋
L2_BIZ
          Business Rules & Relationships
          Reglas de Negocio y Relaciones
        
          Rules with semantic relationships: DEPENDS_ON, CONFLICTS_WITH, SUPERSEDES, RELATES_TO. Priority levels ensure critical rules surface first.
          Reglas con relaciones semánticas: DEPENDS_ON, CONFLICTS_WITH, SUPERSEDES, RELATES_TO. Los niveles de prioridad aseguran que las reglas críticas aparezcan primero.
        

          "Orders over $10k require manager approval"
↳ DEPENDS_ON: "User role hierarchy"
↳ CONFLICTS_WITH: "Auto-approve pilot"
          "Pedidos > $10k requieren aprobación"
↳ DEPENDS_ON: "Jerarquía de roles"
↳ CONFLICTS_WITH: "Piloto auto-aprobar"
        
🏗️
L3_ARCH
          Architecture Patterns
          Patrones de Arquitectura
        
          Auto-discovered by agents, mutable, grows over time. Receives a 1.5x search boost. The agent learns your codebase patterns and records them.
          Auto-descubiertos por agentes, mutables, crecen con el tiempo. Reciben un boost de 1.5x en búsqueda. El agente aprende los patrones de tu código y los registra.
        

          "All services use Repository pattern"
"Never raw SQL — always Prisma ORM"
"Event-driven: domain events via BullMQ"
          "Todos los servicios usan patrón Repositorio"
"Nunca SQL directo — siempre Prisma ORM"
"Event-driven: eventos de dominio vía BullMQ"
        

L3_ARCH Mutable · 1.5x Boost · Agent-Discovered Mutable · 1.5x Boost · Descubierto por Agente

L2_BIZ Relationships · Priority Levels · Domain Rules Relaciones · Niveles de Prioridad · Reglas de Dominio

L1_STACK Immutable · Version-Locked · Library Docs Inmutable · Versionado · Docs de Librería

🔗 Code Intelligence 🔗 Inteligencia de Código

Code Graph Engine Motor de Grafo de Código

Tree-sitter powered parsing across 6 languages. Every symbol, every relationship, every dependency — mapped and queryable. Parsing con Tree-sitter en 6 lenguajes. Cada símbolo, cada relación, cada dependencia — mapeados y consultables.

Full Symbol Extraction Extracción Completa de Símbolos

✓ Tree-sitter parsing for TypeScript, JavaScript, Python, Java, Go, Rust Parsing con Tree-sitter para TypeScript, JavaScript, Python, Java, Go, Rust
✓ Symbol extraction: functions, classes, interfaces, types, enums Extracción de símbolos: funciones, clases, interfaces, tipos, enums
✓ Dependency edges: IMPORTS, CALLS, EXTENDS, IMPLEMENTS, USES_TYPE, INSTANTIATES Aristas de dependencia: IMPORTS, CALLS, EXTENDS, IMPLEMENTS, USES_TYPE, INSTANTIATES
✓ Incremental updates via git diff — only reparse changed files Actualizaciones incrementales vía git diff — solo reparsea archivos cambiados
✓ Export graph, navigate callers/callees, find implementations Exportar grafo, navegar callers/callees, encontrar implementaciones

            
            
            
            agent-workflow.ts
          
// Find all symbols in a file
await cb_symbols({
  file: "src/services/OrderService.ts"
})
// → functions: createOrder, validateOrder
// → classes: OrderService
// → interfaces: IOrderRepository

// Navigate dependency graph
await cb_graph({
  symbol: "OrderService",
  edge: "CALLS",
  depth: 2
})
// → OrderService CALLS validateOrder
// → validateOrder CALLS checkInventory
// → checkInventory CALLS InventoryRepo

🔍 Intelligent Retrieval 🔍 Recuperación Inteligente

Hybrid Search & Ranking Búsqueda Híbrida y Ranking

Three-level ranking pipeline combining lexical, semantic, and graph-aware signals into a unified ranking. Pipeline de ranking de tres niveles que combina señales léxicas, semánticas y de grafo en un ranking unificado.

ES Hybrid RRF RRF Híbrido ES

BM25 (lexical) + KNN (semantic vectors) merged with Reciprocal Rank Fusion (k=60). Captures both exact keyword matches and semantic meaning. BM25 (léxico) + KNN (vectores semánticos) fusionados con Reciprocal Rank Fusion (k=60). Captura tanto coincidencias exactas como significado semántico.

Cross-Source RRF RRF Cross-Source

Code + Knowledge + Patterns + Docs — results from all sources unified into a single ranked list. No information silos. Código + Conocimiento + Patrones + Docs — resultados de todas las fuentes unificados en una sola lista rankeada. Sin silos de información.

Graph Boost Boost de Grafo

Context-aware boosting based on the code graph. Direct dependencies get a 1.3x boost, 2-hop connections 1.14x, and L3_ARCH patterns always receive 1.5x. Boosting contextual basado en el grafo de código. Dependencias directas obtienen 1.3x, conexiones a 2 saltos 1.14x, y patrones L3_ARCH siempre reciben 1.5x.

Direct: 1.3× 2-hop: 1.14× L3_ARCH: 1.5× Ghost Context Version Filter

🧭 Context Building 🧭 Construcción de Contexto

Two Modes of Understanding Dos Modos de Comprensión

Get a quick overview or dive deep into multi-faceted analysis. ContextBrain adapts to your agent's needs. Obtén una vista rápida o profundiza en análisis multifacético. ContextBrain se adapta a las necesidades de tu agente.

Quick Start Inicio Rápido

Orientation Mode Modo Orientación

Module structure & boundariesEstructura y límites de módulos
Key interfaces & contractsInterfaces y contratos clave
Active business rulesReglas de negocio activas
Known gotchas & warningsGotchas y advertencias conocidas
Related areas & recent changesÁreas relacionadas y cambios recientes
Confidence scoreScore de confianza

Multi-Facet Multi-Faceta

Deep Dive Mode Modo Inmersión Profunda

Business dimension analysisAnálisis dimensión de negocio
Architecture pattern matchingMatching de patrones de arquitectura
Dependency chain resolutionResolución de cadenas de dependencia
Testing strategy recommendationsRecomendaciones de estrategia de testing
Gotcha & risk assessmentEvaluación de gotchas y riesgos
Cross-module impact analysisAnálisis de impacto cross-módulo

Recommended Workflow Flujo de Trabajo Recomendado

cb_status→ orientation→ symbols→ graph→ impact→ deep_dive→ read source

🔧 AI-Native Interface 🔧 Interfaz AI-Nativa

35+ MCP Tools 35+ Herramientas MCP

Purpose-built for autonomous agents. Five categories spanning the full knowledge lifecycle. Diseñadas para agentes autónomos. Cinco categorías que cubren todo el ciclo de vida del conocimiento.

Code Graph

Knowledge

Context Building Contexto

Project Proyecto

Document Documento

stdio

HTTP/SSE

          
          
          
          
            agent-session.ts — typical workflow
            agent-session.ts — flujo típico
          
        
// Agent starts a new coding session
await cb_status()          // What project am I in?
await cb_orientation({    // Quick context on the area
  area: "payments"
})

// Search across all knowledge layers
await cb_search({
  query: "payment processing flow",
  scope: "all"
})

// Learn a new pattern for future sessions
await cb_learn({
  pattern: "Use Stripe webhooks for async payment confirmation",
  scope: "payments"
})

💥 Impact Analysis 💥 Análisis de Impacto

Blast Radius & Git History Radio de Impacto e Historial Git

Know exactly what a change will affect before writing a single line of code. Conoce exactamente qué afectará un cambio antes de escribir una sola línea de código.

✓ Static Graph BFS — traverse the code graph to find all affected symbols and files BFS de Grafo Estático — recorre el grafo de código para encontrar todos los símbolos y archivos afectados
✓ Git Co-Change Patterns — files that historically change together get flagged Patrones de Co-Cambio Git — archivos que históricamente cambian juntos son marcados
✓ File Activity Scoring — recency-weighted activity with temporal decay Score de Actividad de Archivo — actividad ponderada por recencia con decaimiento temporal
✓ Risk Assessment — automatic low/medium/high classification based on blast radius Evaluación de Riesgo — clasificación automática bajo/medio/alto basada en radio de impacto

Low RiskBajo

Medium RiskMedio

High RiskAlto

Change
Target

1-hop

2-hop

3-hop

🚀 Onboarding 🚀 Incorporación

Project Adoption Pipeline Pipeline de Adopción de Proyecto

Eight automated phases take your project from raw source code to fully indexed, searchable knowledge. Ocho fases automatizadas llevan tu proyecto desde código fuente a conocimiento completamente indexado y buscable.

Tech Stack Detection Detección de Stack

Parse Source Parsear Fuente

Extract Symbols Extraer Símbolos

Store Graph Almacenar Grafo

Dependency Graph Grafo de Deps

Pattern Detection Detección de Patrones

Git History Historial Git

ES Indexing Indexación ES

✅ PROJECT READY ✅ PROYECTO LISTO

📚 Document System 📚 Sistema de Documentos

Document & Research System Sistema de Documentos e Investigación

11 document types, version history with drift detection, and a deep research pipeline for external knowledge. 11 tipos de documento, historial de versiones con detección de drift, y un pipeline de investigación profunda para conocimiento externo.

11 Document Types 11 Tipos de Documento

From API references to troubleshooting guides, each type has specialized chunking, embedding, and retrieval strategies. Desde referencias API hasta guías de troubleshooting, cada tipo tiene estrategias especializadas de chunking, embedding y recuperación.

API Reference Guide Tutorial Architecture Runbook Troubleshooting Migration Configuration Integration Decision Record Custom

Public Library Registry Registro Público de Librerías

Shared across projects with zero-cost references. When your project uses React 18, it automatically links to the shared React 18 knowledge — no duplication. Compartido entre proyectos con referencias sin costo. Cuando tu proyecto usa React 18, se vincula automáticamente al conocimiento compartido de React 18 — sin duplicación.

Deep Research Pipeline Pipeline de Investigación Profunda

1 URL CrawlCrawl de URL

2 Content ExtractExtracción de Contenido

3 Intelligent ChunkingChunking Inteligente

4 LLM AnalysisAnálisis LLM

5 Embed VectorsVectores de Embedding

6 Index & ServeIndexar y Servir

📊 Version History & Drift Detection — Track document changes over time. Automatically detect when docs fall out of sync with the actual codebase. 📊 Historial de Versiones y Detección de Drift — Rastrea cambios en documentos a lo largo del tiempo. Detecta automáticamente cuando los docs pierden sincronía con el código.

⚡ In Action ⚡ En Acción

Example Workflows Flujos de Trabajo

Real-world agent workflows showing how ContextBrain tools compose into powerful investigation chains. Flujos de agente del mundo real mostrando cómo las herramientas de ContextBrain se componen en poderosas cadenas de investigación.

🚀 Adding a Feature 🚀 Agregar un Feature

→ cb_symbols find related codeencontrar código
→ cb_search existing patternspatrones existentes
→ cb_docs library docsdocs de librería
→ cb_rules business rulesreglas de negocio
→ cb_impact blast radiusradio de impacto
→ implement write codeescribir código
→ cb_learn record patternsregistrar patrones

🔍 Investigating a Bug 🔍 Investigar un Bug

→ cb_symbols locate symbolsubicar símbolos
→ cb_graph trace call chaintrazar cadena
→ cb_graph check depsverificar deps
→ cb_patterns expected behaviorcomportamiento esperado
→ cb_history recent changescambios recientes
→ cb_search similar issuesissues similares
→ fix apply fixaplicar fix

📖 Onboarding to Codebase 📖 Incorporarse al Código

→ cb_status project overviewresumen del proyecto
→ cb_structure module layoutdiseño de módulos
→ cb_patterns architecturearquitectura
→ cb_rules business rulesreglas de negocio
→ cb_history recent activityactividad reciente
✓ Ready to contribute in minutes ✓ Listo para contribuir en minutos