关于 contextkeeper
contextkeeper 是面向跨 AI Agent 和大模型协作的项目上下文管理工具。它提供命令行、SDK、REST API 和会话工具，用于跟踪项目状态并生成可在不同 Agent 间共享的简报。
主要功能
- 01初始化并同步项目上下文
- 02为 AI Agent 生成简报
- 03跟踪会话、任务和决策
- 04将上下文导出为 JSON 或 Markdown
- 05协调多个 Agent 并发访问
- 06校验上下文并查看变更
适用场景
- 01切换 Agent 时恢复项目上下文
- 02查看上次同步后的项目变更
- 03跟踪 Agent 会话和项目任务
- 04以 JSON 或 Markdown 分享上下文
MCP 相关
提供 10 种 MCP 工具，支持 Claude Code 原生集成。也可在 Claude Desktop 中配置该服务。
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
还没有获取到工具列表
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
contextkeeper
AI Agent 之间零模型漂移。
安装
pip install contextkeeper
快速开始
contextkeeper init
contextkeeper sync --agent claude
contextkeeper bootstrap --clipboard
# paste into any AI — full context restored
CLI 参考
| 命令 | 说明 |
|---|---|
init | 构建项目上下文脚手架——状态向量、约定和任务 |
sync | 扫描仓库，并根据当前项目状态更新状态向量 |
bootstrap | 生成可直接粘贴给任意 AI Agent 的简报 |
status | 显示已跟踪的项目及其当前状态 |
doctor | 检查上下文文件的一致性和缺失字段 |
migrate | 执行数据库架构迁移 |
export | 将项目上下文导出为 JSON/Markdown |
diff | 显示自上次同步以来的更改 |
serve | 启动 REST API 服务（FastAPI + Uvicorn） |
sessions | 列出并管理 Agent 会话 |
tasks | 列出并管理项目任务 |
decisions | 列出并管理架构决策 |
auth | 创建和撤销 API 密钥（ck_ 前缀，以 SHA-256 存储） |
Python SDK
from contextkeeper import ContextKeeperClient
client = ContextKeeperClient()
# Sessions
session = client.create_session(agent="claude", project="myproject")
client.end_session(session.id, summary="Implemented auth module")
# Tasks & decisions
client.create_task(project="myproject", title="Add rate limiting")
client.create_decision(project="myproject", title="Use PostgreSQL", rationale="Need JSONB")
# Handoff
handoff = client.create_handoff(from_session=s1.id, to_agent="gpt-4")
MCP 服务
提供 10 个工具——通过 Model Context Protocol 原生集成 Claude Code。
添加到 claude_desktop_config.json：
{
"mcpServers": {
"contextkeeper": {
"command": "python",
"args": ["-m", "contextkeeper.mcp"]
}
}
}
后端
# File (default) — zero config
contextkeeper init
# SQLite
contextkeeper init --backend sqlite
# PostgreSQL
contextkeeper init --backend postgres --db-url postgresql://user:pass@localhost/ck
REST API
提供 14 个端点和 3 个身份验证端点。基于 FastAPI，并提供 OpenAPI 规范。
contextkeeper serve --port 8420
# → http://localhost:8420/docs (Swagger UI)
# → http://localhost:8420/openapi.json
身份验证标头：Authorization: Bearer ck_your_api_key
多 Agent 协调
支持三种并发 Agent 访问模式：
- sequential — 一次一个 Agent（默认）
- lock-based — 对每个资源进行悲观锁定
- merge — 采用冲突解决机制的乐观合并
链接
许可证
MIT © TheRealDataBoss
评论
支持 Markdown
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。