关于 sticky
sticky 为编码 Agent 提供本地记忆看板,以可见笔记和数量上限控制会话上下文。用户可在浏览器中查看并编辑 Agent 保留的内容。
主要功能
- 01三栏可视化笔记看板
- 02默认最多保留 10 条活跃笔记
- 03固定规则与归档笔记
- 04Agent 发布内容时实时更新
- 05使用本地 SQLite 存储
适用场景
- 01在不同编码会话间保留决策
- 02让项目规则持续可用
- 03检查或删除过时假设
MCP 相关
MCP 服务提供 `post_sticky` 和 `read_active_stickies`,供 Agent 添加笔记并读取活跃看板。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
工具
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
STICKY
编码 Agent 可以写入、你也能看见的看板。
你的 Agent 会在不同会话之间忘记信息。通常的解决办法是使用 CLAUDE.md,但它会不断膨胀,直到变成一千行过时规则,无人删除,每次请求都在悄悄消耗你的令牌。
STICKY 保留 十条活跃便笺。第十一条到来时,最旧的一条会自动滚入归档。无需清理,无需整理。
npx sticky-mcp
就是这样。看板会在浏览器中打开。无需账户,无需云端,无需配置。
将它连接到你的 Agent
claude mcp add sticky -- npx sticky-mcp-server
Cursor、Cline、Windsurf 和其他所有支持 MCP 的工具都以相同方式运行——将它们指向
npx sticky-mcp-server。
也可以手动将其添加到 MCP 配置中:
{
"mcpServers": {
"sticky": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "sticky-mcp-server"]
}
}
}
sticky-mcp-server故意不接受任何标志。一些 CLI——包括 Claude Code——会把-y和--mcp当作自己的选项,不会继续传递,因此后面不带任何内容的命令才是处处适用的唯一写法。
你的 Agent 会获得两个工具:
post_sticky— 记录一项决定、一条约束,或工作暂停的位置read_active_stickies— 在会话开始时读取看板
三个栏位
| 内容 | 是否会传达给 Agent | |
|---|---|---|
| 置顶 | 永久规则——“使用 C# 12”、“绝不手动修改迁移” | 始终会 |
| 活跃 | 当前决定以及工作停下的位置 | 始终会,最新 10 条 |
| 归档 | 从活跃栏滚出的内容 | 绝不会——不消耗令牌 |
在栏位之间拖动便笺。将便笺放到置顶,它就会成为永久规则。放到归档,它就会立即停止传达给 Agent。双击可编辑,点击叉号可删除错误的假设。
Agent 发布内容时,看板会实时更新——你可以看着它思考。
哪些内容有上限,哪些没有
这里要说清楚,因为不完全准确的承诺还不如不承诺:
- 活跃栏最多 10 条(可配置为 5–20 条)。最旧的未置顶便笺会滚出。
- **置顶栏最多 15 条。**规则不会滚出——规则悄无声息地消失比内容膨胀更糟——因此看板会拒绝第 16 条,并提示你移除一条。
- 归档栏没有上限,也不产生任何成本,因为其中的内容永远不会传达给模型。
因此,无论你工作多久,Agent 的上下文都会永久保持在约 25 条便笺以内。
你的数据
看板是一个位于 ~/.sticky/store.db 的 SQLite 文件。Web 服务绑定到 127.0.0.1,不会绑定到其他地址。此软件包没有遥测、分析功能,也不包含任何网络代码,只有本地服务本身除外。
选项
npx sticky-mcp open the board
npx sticky-mcp --mcp run as an MCP server (agents launch this)
--cap <n> active notes before the oldest tumbles (default 10)
--port <n> board port (default 7317)
--db <path> where the board lives (default ~/.sticky/store.db)
--no-open start without opening a browser
想让它悬浮在编辑器旁边?chrome --app=http://localhost:7317
要求
需要 Node 22.5 或更高版本——STICKY 使用 Node 内置的 SQLite,因此无需编译,也无需安装原生模块。
基于 MIT 许可。由 Juvina 构建。
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。