关于 Contexter
Contexter 是托管的远程 MCP 服务,帮助用户在 AI 助手与 Telegram 之间共享项目上下文。它只保存明确提交的记录,并支持与协作者分享上下文。
主要功能
- 01在多个助手间共享项目上下文
- 02明确保存记录与文件
- 03读取和更新上下文记录
- 04与他人及 Telegram 分享上下文
- 05分享和删除操作需确认
适用场景
- 01在 ChatGPT 与 Claude 之间延续项目
- 02与协作者共享项目上下文
- 03保留 Telegram 群组中主动加入者的决策
MCP 相关
Contexter 在 `https://contexterai.com/mcp` 提供托管 MCP 服务,使用 Streamable HTTP 和 OAuth 2.1。MCP 客户端可通过其工具读取、保存、更新、分享和删除上下文数据。
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。
https://contexterai.com/mcpclaude mcp add --transport http maaakso-contexter https://contexterai.com/mcp{"mcpServers":{"maaakso-contexter":{"type":"http","url":"https://contexterai.com/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"maaakso-contexter":{"type":"http","url":"https://contexterai.com/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"maaakso-contexter":{"type":"http","url":"https://contexterai.com/mcp"}}}{"mcpServers":{"maaakso-contexter":{"serverUrl":"https://contexterai.com/mcp"}}}命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
工具
详细介绍
Contexter
在 ChatGPT、Claude 和 Telegram 之间共享同一份 AI 上下文。
把你与一个 AI 一起梳理出的内容保存下来,再用另一个 AI 接着处理;还可以与 Telegram 中的人共享上下文,让他们用自己的 AI 继续处理。
Contexter 是托管的远程 MCP 服务。此仓库是其公开文档: 连接详情、工具目录,以及哪些内容会在工具之间传递、哪些不会。 服务本身由官方托管且不开源——无需安装任何东西,也无需管理密钥。
- 主页: https://contexterai.com
- MCP 端点:
https://contexterai.com/mcp - 传输方式: Streamable HTTP
- 身份验证: OAuth 2.1(支持受保护资源元数据发现)
- Telegram 机器人: @ai_contexter_bot
- 状态: 早期访问,免费,所有人均可使用
它解决的问题
你在 ChatGPT 中规划一件事,在 Claude 中接着处理,又在 Telegram 群组中讨论。每换一个工具,你都要重新解释项目;与你协作的人也完全无法接手,因为你的历史记录保存在自己的账户中。
Contexter 为项目提供一份上下文,而不是每个工具各存一份。两个助手都可以读取和写入相同的记录。你可以与他人共享这份上下文,让他们用自己使用的 AI 接着处理。
**不会自动导入任何内容。**连接助手并不会把你的聊天记录交给 Contexter。只有你明确保存或让助手保存的记录,才会进入上下文。
连接
Claude
添加一个指向 https://contexterai.com/mcp 的自定义连接器。Claude 会自行发现 OAuth 端点;你只需通过 Telegram 登录并批准一次访问。
ChatGPT
使用相同 URL 将 Contexter 添加为连接器。OAuth 流程相同。
其他任何 MCP 客户端
任何支持 OAuth 2.1 的 Streamable HTTP 客户端都可以采用相同方式连接——将其指向
https://contexterai.com/mcp。
完整的操作指南,包括每对工具之间会传递哪些内容:
你可以让助手做什么
连接后,你可以像平常一样与助手交谈。例如:
在 Contexter 中创建一个名为“厨房翻新”的上下文,并把我的测量笔记放进去。
我的多洛米蒂徒步上下文里有什么?
把这份比较保存到 AI-bot 上下文,并与 Anna 共享。
工具目录
共 26 个工具,分为 4 组。写入工具需要由人作出决定——客户端代表用户执行操作;对于不可逆操作(共享、发布到聊天室、删除),系统会要求确认,而不会自行假定用户同意。
读取(8) — list_contexts、get_context_card、get_context_feed、list_records、list_sources、get_artifact、get_file、read_image_content
保存(7) — save_artifact、save_file、create_context、add_records_to_context、update_artifact、update_context、set_context_notifications
共享(5) — share_context、revoke_context_access、check_share_audience、deliver_to_chat、invite_room_to_context
移除(6) — remove_record_from_context、delete_record、leave_context、restore_record、delete_context、restore_context
权限范围、响应格式,以及各项设计背后的原因: contexterai.com/developers。
使用场景
两个助手,一个项目。 在 ChatGPT 中研究,在 Claude 中起草。计划保存在双方都能访问的上下文中,因此谁都不必从一张白纸开始。
两个人,两种不同的 AI。 你们共享的是上下文,而不是导出的文档。对方可以通过自己已经付费使用的任意助手打开它。
群聊也不会丢失其中的决定。 将机器人添加到 Telegram 群组。选择加入的成员所发送的消息会成为记录;从聊天中构建的上下文会与这些成员共享,他们各自在群组之外、使用自己的 AI 继续处理。
隐私
- 绝不导入 AI 聊天记录。保存始终需要明确操作。
- 记录的可见范围取决于其所属上下文的可见范围。没有隐藏的受众:每个共享上下文都会清楚显示哪些人可以查看。
- 在 Telegram 群组中,只收集选择加入的成员所发送的消息。未选择加入的人,其消息完全不会被收集。
- 删除后 7 天内可以恢复。
支持
在此处提交 issue,或在 Telegram 中给 @ai_contexter_bot 发消息。已在使用该服务的用户可以在此查看问题与解答: contexterai.com/help。
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。