Descripción
Rafter es un servidor del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), construido por un equipo en Bergen, Noruega, que proporciona a Claude, ChatGPT, Cursor, Claude Code y otras herramientas de IA compatibles con MCP una memoria compartida para un equipo. En lugar de que la IA de cada persona vuelva a aprender cómo hace las cosas la empresa, Rafter almacena las habilidades, decisiones y flujos de trabajo que un equipo ya ha resuelto, de modo que la IA de cualquier compañero pueda consultarlos y reutilizarlos.
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La configuración tiene dos pasos. Primero, un usuario agrega Rafter como un conector MCP personalizado utilizando su punto final alojado dentro de Claude, ChatGPT, Cursor, Claude Code, Codex, OpenCode o Windsurf, lo que abre una ventana de inicio de sesión; Claude Code y Cursor utilizan un comando CLI o una entrada de archivo de configuración en su lugar. En segundo lugar, el usuario pega una breve instrucción en el sistema de su herramienta de IA o en las instrucciones del proyecto, indicándole que busque en las memorias de Rafter antes de responder y guarde cualquier cosa duradera de vuelta con una llamada add_memory. A partir de entonces, la IA verifica Rafter automáticamente como parte del uso normal, y una persona también puede entregar a la herramienta de un compañero una URL de configuración para que adquiera una habilidad directamente.
Rafter organiza lo que almacena como un gráfico de conocimiento en lugar de una lista de memoria plana: mapea cómo los documentos, decisiones y habilidades se conectan entre sí, de modo que una búsqueda sigue el contexto relacionado en lugar de coincidir solo con palabras clave. En los planes de pago, también se conecta a las herramientas que los equipos ya utilizan para documentos fuente, incluidos Jira, Confluence, SharePoint y Drive, manteniendo esa búsqueda conectada actualizada a medida que los documentos subyacentes cambian, y mantiene un historial de versiones con retroceso para las habilidades y memorias almacenadas.
Rafter está dirigido a equipos que desean que sus diversos asistentes de IA compartan conocimiento institucional en lugar de que cada uno comience desde cero, particularmente equipos que ya trabajan en múltiples herramientas de codificación y chat de IA. La fijación de precios es por usuario por mes: un plan gratuito cubre hasta tres miembros con memoria, habilidades, agentes y acceso MCP alojado; un plan de equipo cuesta $29 por usuario por mes para hasta 50 miembros, añadiendo conectores de herramientas, búsqueda conectada, historial de versiones y compartición entre equipos con una prueba gratuita de 14 días; y un plan empresarial cuesta $99 por usuario por mes con miembros ilimitados, SSO, exportación de registro de auditoría, soporte prioritario y un DPA firmado para organizaciones con requisitos formales de TI y seguridad.
- CategoríaCreadores de agentes de IA
- Modelo de preciosFreemium
- ImplementaciónNube
- PlataformasWeb, Escritorio
Características principales de Rafter
Servidor MCP que proporciona a Claude, ChatGPT, Cursor, Claude Code y otros clientes MCP una memoria compartida para el equipo
El gráfico de conocimiento vincula documentos, decisiones y habilidades para que la búsqueda siga el contexto conectado, no solo palabras clave
La herramienta add_memory permite a cualquier IA conectada guardar contexto duradero de vuelta en el almacén compartido
Una URL de configuración compartida permite a un compañero entregar a otra herramienta de IA una habilidad lista en un solo paso
El conector MCP alojado funciona en Claude, ChatGPT, Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode y Windsurf
Los planes de pago añaden conectores a Jira, Confluence, SharePoint y Drive con búsqueda conectada
Historial de versiones y retroceso para habilidades y memorias almacenadas
Compartición entre equipos y espacios de trabajo en planes de pago
SSO, exportación de registro de auditoría y un DPA firmado en el plan empresarial para organizaciones preocupadas por la seguridad
¿Cómo usar Rafter?
Regístrate: Crea una cuenta de Rafter e inicia sesión en heyrafter.xyz.
Agrega el conector: En la configuración de tu herramienta de IA, agrega Rafter como un conector MCP personalizado (o utiliza la entrada CLI o de configuración correspondiente para Claude Code, Cursor o Codex).
Inicia sesión: Aprueba la ventana de inicio de sesión que se abre la primera vez que la herramienta llama a Rafter.
Establece el hábito: Pega la línea de instrucción de Rafter en el sistema de tu herramienta o en las instrucciones del proyecto para que verifique Rafter antes de responder y guarde nuevo contexto con add_memory.
Comparte una habilidad: Envía a la herramienta de IA de un compañero la URL de configuración de Rafter para transferir una habilidad directamente.
Agrega conectores en un plan de pago: En los planes Team o Business, conecta Jira, Confluence, SharePoint o Drive para búsqueda conectada.
Casos de uso de Rafter
- Integración de equipo
- Compartición de habilidades entre herramientas
- Búsqueda de documentos conectados
- Documentación de procesos
