关于 context-bridge
ContextBridge 是用于压缩 AI 对话并生成结构化交接内容的 MCP 服务,可将上下文整理后交给其他 AI 平台,适合需要跨对话延续工作的用户。
主要功能
- 01将对话压缩为结构化上下文
- 02保留目标、决策与待处理事项
- 03为 Claude、ChatGPT 和 Gemini 格式化交接内容
- 04生成可直接用于目标平台的续接包
适用场景
- 01将进行中的工作交接给其他 AI
- 02在新对话中延续决策与约束
MCP 相关
向 MCP 客户端提供 `compress_context`、`format_for_target` 和 `resume_context` 工具。服务通过 stdio 运行,支持配置模型提供方凭据或托管通道。
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。
npx -y @contextbridge_ai/mcpOPENAI_API_KEY密钥Optional BYOK API key for the OpenAI Responses or chat-completions lane.OPENAI_MODELOptional model override for the OpenAI BYOK lane.CONTEXTBRIDGE_HOSTED_URLOptional hosted inference endpoint for the no-key lane.CONTEXTBRIDGE_HOSTED_API_KEY密钥Optional auth key for the hosted inference endpoint.CONTEXTBRIDGE_HOSTED_MODELOptional hosted model identifier override.本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。
工具
4收录的工具列表 · 更新于 2 周前
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| name | string | 是 | 要问候的姓名 |
详细介绍
ContextBridge
ContextBridge 是一款用于 AI 对话的上下文迁移工具。此软件包发布 MCP 服务接口:它会将进行中的对话压缩为结构化上下文块,保留用户的目标、已确认的决策、当前状态、待处理事项、资料、约束、近期转向和建议的下一步,然后将交接内容格式化,让另一个 AI 可以继续对话,而无需用户重新陈述所有内容。
发布到 npm 的软件包是 stdio MCP 服务,可用于 Claude Desktop、Agent 运行时和其他兼容 MCP 的宿主。浏览器扩展运行时在同一代码库中开发,但不属于此 MCP Registry 发布流程。
已发布链接
- npm 软件包: @contextbridge_ai/mcp
- MCP Registry 搜索:io.github.prateekg7/context-bridge
- MCP Registry API:最新版本 JSON
- 源代码仓库:prateekg7/Context-Bridge
在 Claude Desktop 中安装
将以下内容添加到 Claude Desktop MCP 配置文件(~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": {
"contextbridge": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@contextbridge_ai/mcp"],
"env": {
"GROQ_API_KEY": "your_groq_api_key_here"
}
}
}
}
或使用 OpenAI:
{
"mcpServers": {
"contextbridge": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@contextbridge_ai/mcp"],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "your_openai_api_key_here",
"OPENAI_MODEL": "gpt-4.1-mini"
}
}
}
}
如需使用无需密钥的托管通道,而非 BYOK:
{
"mcpServers": {
"contextbridge": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@contextbridge_ai/mcp"],
"env": {
"CONTEXTBRIDGE_HOSTED_URL": "https://your-hosted-endpoint.example/v1",
"CONTEXTBRIDGE_HOSTED_MODEL": "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2"
}
}
}
}
可用的 MCP 工具
compress_context
将原始对话记录压缩为结构化上下文块。
参数:
transcript(string,必需):要压缩的原始对话记录。provider("openai" | "openai-chat" | "google" | "groq" | "custom" | "hosted",可选):覆盖提供商设置。model(string,可选):覆盖所选通道的模型设置。apiKey(string,可选):覆盖 BYOK API 密钥。baseUrl(string,可选):覆盖 API 基础 URL。hostedApiKey(string,可选):托管通道的可选身份验证密钥。
format_for_target
将压缩的上下文块格式化为适用于目标平台的内容。
参数:
context_block(object,必需):经过验证的 ContextBridge 压缩上下文块。target("claude" | "chatgpt" | "gemini",必需):目标 AI 平台。
resume_context
根据压缩的上下文块构建可直接交给目标平台的交接包。
参数:
context_block(object,必需):经过验证的 ContextBridge 压缩上下文块。target("claude" | "chatgpt" | "gemini",必需):目标 AI 平台。
BYOK 设置
检测到 BYOK 密钥时,ContextBridge 会自动选择 OpenAI Responses 通道。
环境变量:
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
OPENAI_MODEL=gpt-4.1-mini
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
其他支持的提供商覆盖设置:
GOOGLE_API_KEY=your_google_api_key_here
GOOGLE_MODEL=gemini-2.5-pro
GOOGLE_BASE_URL=https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai
GROQ_API_KEY=your_groq_api_key_here
GROQ_MODEL=llama-3.3-70b-versatile
GROQ_BASE_URL=https://api.groq.com/openai/v1
CONTEXTBRIDGE_API_KEY=your_custom_api_key_here
CONTEXTBRIDGE_MODEL=your_custom_model_here
CONTEXTBRIDGE_BASE_URL=https://your-endpoint.example/v1
CONTEXTBRIDGE_PROVIDER=custom
托管通道设置
对于不使用自有提供商凭据的终端用户,托管通道提供无需密钥的使用方式。
环境变量:
CONTEXTBRIDGE_HOSTED_URL=https://your-hosted-endpoint.example/v1
CONTEXTBRIDGE_HOSTED_MODEL=mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
CONTEXTBRIDGE_HOSTED_API_KEY=
选择优先级:
- 传入压缩操作的显式
apiKey选项使用 OpenAI Responses BYOK 通道。 OPENAI_API_KEY使用 OpenAI Responses BYOK 通道。CONTEXTBRIDGE_HOSTED_URL使用托管通道。
参与贡献
欢迎贡献。最能发挥作用的领域包括提取质量评估、浏览器采集器的弹性、目标平台格式化质量、托管通道基础设施,以及跨平台真实场景下的交接测试。
许可证
MIT。请参阅 LICENSE。
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。