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MCP Server · 运维云端

Context Bridge

为Claude Code提供跨终端重启、上下文压缩和会话的持久化记忆功能,支持与claude.ai项目的双向同步。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 23
持久化存储会话管理PythonClaudeClaude Desktop

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作者 / 组织
AmmarJawad
提供方
AmmarJawad

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23

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选型结论

Context Bridge 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 23 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude Desktop、Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 访问 Token。

分类

运维云端

传输方式

stdio

认证方式

访问 Token

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install -r requirements.txt

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 对应的运行时,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 23 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

克劳德记忆

一个MCP服务器,在终端重启、上下文窗口压缩和会话期间为Claude Code提供持久内存——有针对性地访问相关的Claude Desktop/Claude.ai对话——以及 与claude.ai项目双向同步.

问题解决

1.终端重启会清除所有内容

当您的终端关闭时——计算机重新启动、崩溃、意外关闭——Claude Code会丢失所有上下文。你必须重新解释项目、当前状态、做出的决定以及正在进行的工作。

克劳德内存修复: 克劳德代码调用 save_session_checkpoint() 在自然停车点。下一次会议呼叫 resume_session() --一个调用会返回最新的检查点和所有链接的对话,因此工作会立即恢复,而无需重新解释。

2.上下文压缩会丢失屏幕截图

当Claude Code会话增长到足以触发压缩时,早期的消息会被总结,图像数据也会消失。错误、UI状态和错误对话框的屏幕截图变得无法恢复。

克劳德内存修复: 当共享图像时,Claude Code会立即调用 save_image() 将其复制到稳定的本地存储并记录描述。压实后, get_image(image_id) 返回存储的路径;这 Read 该工具像以前一样重新嵌入图像。

3.对话比文档包含更丰富的上下文

规划对话包括完整的思维过程——提问、拒绝备选方案、讨论权衡、决策及其理由——而不仅仅是最终输出。Claude Code阅读对话不仅理解 *什么* 建设但是 *为什么*.

4.克劳德桌面作为您的上下文中心

在Claude Desktop中配置所有集成(Confluence、Jira、Slack、浏览器扩展),使用这些工具进行对话,然后让Claude Code读取这些对话——在保持Claude Code轻量级的同时,仍然可以访问丰富的外部上下文。

5.与claude.ai项目双向同步

在claude.ai中进行研究,在claude Code中实现,将进度向后推——所有这些都在同一个项目中。Claude Code将状态摘要、TODO和会话日志推送到项目的知识库中。在claude.ai中完成的研究可以从CLI读取。多个仓库可以映射到一个项目。

claude.ai Project
    ├── [manually added] Research notes, design docs
    ├── [cli] Status - repo-name.md     ← auto-pushed from CLI
    ├── [cli] TODOs - repo-name.md      ← pushed from CLI
    └── Project knowledge docs          ← readable from CLI

CLI (repos with  in CLAUDE.md)
    ├── reads Project knowledge docs
    └── pushes status/TODOs automatically

工具

会话工具——本地,无需Chrome

工具它做什么
resume_session会话开始时的单次呼叫 --返回检查点+链接对话
save_session_checkpoint将当前会话状态保存到磁盘
get_latest_session_checkpoint在不恢复的情况下检索最近的检查点
list_session_checkpoints浏览项目的检查点历史记录
list_all_projects列出已存储数据的所有项目
cleanup_session_checkpoints删除旧检查点,仅保留最近的N个检查点

图像持久性——本地,无需Chrome

工具它做什么
save_image将带有描述的图像文件复制到稳定存储
get_image压缩后检索存储的图像路径和元数据
list_images列出已保存的图像,可选择按标签过滤
cleanup_images按年龄删除图像;删除孤立的元数据记录

项目对话注册表--本地,无需Chrome

工具它做什么
link_conversation将claude.ai对话链接到项目——如果省略,则会自动生成注释
unlink_conversation删除链接
get_project_conversations使用注释返回链接到此项目的对话-零API调用

Claude.ai对话阅读-需要Chrome登录

工具它做什么
list_conversations列出最近的对话(仅用于发现要链接的新对话)
get_conversation完整的对话内容——仅作为最后手段
search_conversations搜索对话名称/标题
get_conversation_summary第一条/最后一条消息-- 缓存到磁盘,首次获取后不需要Chrome

claude.ai项目同步--需要Chrome登录

工具它做什么
list_projects列出您组织中的所有claude.ai项目
list_project_docs列出项目中的知识文档
get_project_doc阅读特定的项目知识文档
push_to_project将任意内容推送到项目知识文档中
push_session_summary从git状态自动生成并推送状态摘要
push_todos将TODO列表推送到项目

垃圾回收--全部默认为 dry_run=True

工具它做什么
cleanup_session_checkpoints每个项目只保留N个最近的检查点
cleanup_images按年龄删除旧图像;删除损坏的元数据引用
cleanup_summaries删除超过N天的缓存摘要

需求

  • Python 3.10+
  • Chrome浏览器登录claude.ai *(仅适用于对话阅读工具;所有本地存储工具无需Chrome即可使用)*

安装

  1. 克隆此存储库:
git clone https://github.com/AmmarJawad/claude-memory.git
cd claude-memory
  1. 安装依赖项:
pip install -r requirements.txt
  1. 添加到您的Claude Code MCP设置中(~/.claude.json):
{
  "mcpServers": {
    "claude-memory": {
      "type": "stdio",
      "command": "python3",
      "args": ["/path/to/claude-memory/server.py"]
    }
  }
}

适用于克劳德桌面

添加 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 在macOS上:

{
  "mcpServers": {
    "claude-memory": {
      "command": "python3",
      "args": ["/path/to/claude-memory/server.py"]
    }
  }
}

避免上下文膨胀

使用 resume_session 在每个会话开始时-一个调用,没有API,返回继续所需的一切:

resume_session("/path/to/project")
# → {
#     "checkpoint": { "summary": "...", "current_task": "...", ... },
#     "linked_conversations": [{ "conversation_id": "abc-123", "note": "auth design — JWT..." }]
#   }

仅凭笔记,你通常就可以决定要拿什么(如果有的话)。如果注释不足:

get_conversation_summary("abc-123")  # cached after first fetch — no Chrome needed
get_conversation("abc-123")          # full content — last resort only

链接对话时,如果您没有提供对话名称和第一条消息,则会根据对话名称和消息自动生成备注:

link_conversation("/path/to/project", "abc-123")
# auto-note: "Auth Design Session: How should we handle token refresh? ..."

切勿呼叫 list_conversations 浏览相关对话--使用 get_project_conversations 相反。仅限呼叫 list_conversations 当明确地寻找新的对话进行链接时。

配置Claude Code以自动使用这些功能

将以下内容添加到您的项目中 CLAUDE.md (或您的全球 ~/.claude/CLAUDE.md).这指示Claude Code自动使用所有功能,而无需询问。

## Session continuity (via claude-memory MCP)

**At the start of every session:**
Call `resume_session` with the project path. It returns both the latest
checkpoint and all linked conversations in a single call. Read the checkpoint
to restore context. Read the conversation notes — fetch a conversation only
if the note indicates the content is needed right now.

Fetch order (leanest to most expensive):
- Note alone — skip fetch if it answers your question
- `get_conversation_summary(id)` — cached, no Chrome required after first fetch
- `get_conversation(id)` — full content, last resort only

**During the session:**
Call `save_session_checkpoint` whenever a significant milestone is reached.
If a claude.ai conversation proves useful, call `link_conversation` with just
the conversation ID — the note is auto-generated.

**Before stopping work:**
Always call `save_session_checkpoint` with:
- `summary`: what was accomplished (specific files, features, fixes)
- `current_task`: anything in-progress or interrupted mid-task
- `key_files`: comma-separated paths of files created or modified
- `decisions_made`: architectural or design choices and their rationale
- `open_questions`: blockers or things to investigate next

Never call `list_conversations` to browse — use `resume_session` or
`get_project_conversations` instead. Only call `list_conversations` when
explicitly asked to discover a new conversation to link.

## Image / screenshot continuity (via claude-memory MCP)

**When any image or screenshot is shared:**
Immediately call `save_image` with:
- `source_path`: the file path (if the image came from a file)
- `description`: detailed description of everything visible — UI elements,
  error text, file paths, layout. This survives even if the file is lost.
- `tags`: relevant tags (e.g. "screenshot,bug,login-page")

Note the returned `image_id` and `stored_path`.

**After context compaction (if an image is no longer visible):**
Call `get_image(image_id)` to retrieve the stored path, then use the Read
tool on `stored_path` to re-embed the image.

## claude.ai Project sync (via claude-memory MCP)

**Setup:** Add `` to this project's
CLAUDE.md to map it to a claude.ai Project.

**Push progress automatically:**
After significant milestones, call `push_session_summary` to push a
git-derived status summary to the Project. Use `push_todos` to share
the TODO list. Use `push_to_project` for custom content (design notes,
decisions, research summaries).

**Read Project knowledge:**
Call `list_project_docs` to see what's in the Project (including docs
added manually in claude.ai). Call `get_project_doc` to read specific
documents. This enables research done in claude.ai to flow back into CLI.

双向项目同步

设置

将项目映射标签添加到存储库的 CLAUDE.md:

这将仓库映射到具有该名称的claude.ai项目。多个仓库可以映射到同一个项目。

从CLI推送

# Push arbitrary content
push_to_project(content="# Design Notes\n\nWe chose approach B because...", doc_name="design-notes.md")

# Auto-generate and push status from git state
push_session_summary()
# → creates "[cli] Status - repo-name.md" with recent commits, branch, ahead count

# Push a TODO list
push_todos(todos=["[x] Implement auth", "Write tests", "Update docs"])
# → creates "[cli] TODOs - repo-name.md"

从CLI读取

# List all Projects
list_projects()

# Browse Project knowledge docs
list_project_docs()  # uses project from CLAUDE.md
list_project_docs(project="My Project Name")  # or specify explicitly

# Read a specific doc
get_project_doc(doc_id="abc-123")

自动化

使用附带的钩子脚本自动推送git事件:

# hooks/post_push.sh — runs: python -m context_bridge.push --auto
# Configure as a Claude Code PostToolUse hook or git post-commit hook

自动推送尊重2分钟的冷却时间,以避免API垃圾邮件。

存储

所有本地数据都存储在 ~/.claude-memory/ --不向任何外部服务发送任何内容。

~/.claude-memory/
├── sessions/    one JSON file per checkpoint, keyed by project path
├── images/      copied image files + JSON metadata, keyed by image ID
├── projects/    conversation registry, one JSON file per project
└── summaries/   cached conversation summaries, keyed by conversation ID

垃圾收集

所有清理工具默认为 dry_run=True --删除前预览。

# Preview
cleanup_session_checkpoints("/path/to/project", keep_latest=10)
cleanup_images(older_than_days=30)
cleanup_summaries(older_than_days=90)

# Delete for real
cleanup_session_checkpoints("/path/to/project", keep_latest=10, dry_run=False)
cleanup_images(older_than_days=30, dry_run=False)
cleanup_summaries(older_than_days=90, dry_run=False)

会话阅读是如何工作的

服务器读取Chrome的cookie以使用claude.ai API进行身份验证-不需要API密钥:

  1. 在Chrome浏览器中登录claude.ai
  2. 可访问Claude Desktop和Claude.ai网站上的对话
  3. get_conversation_summary 在第一次获取时缓存其结果;后续通话不需要Chrome会话

运行测试

# Local storage tools (sessions, images, registries)
pytest test_server.py -v

# Project sync tools (context_bridge package)
pytest tests/ -v

# All tests
pytest test_server.py tests/ -v

test_server.py 涵盖所有本地存储工具。 tests/ 涵盖了项目同步包(auth、config、项目API、内容生成)。Claude.ai API工具需要实时Chrome会话,并且没有经过单元测试。

局限性

  • 仅限Chrome 对于对话和项目工具,Safari和Firefox不受支持
  • 对话是只读的 --对话不能写入或修改(可以编写项目知识文档)
  • 基于文件的图像 — save_image 没有 source_path 仅存储描述;剪贴板粘贴的没有文件路径的图像无法另存为文件
  • 会话到期 --claude.ai会话到期后重新登录Chrome

许可证

麻省理工学院

工具与能力

工具数量

23

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

持久化存储Python本地部署会话管理上下文压缩项目同步图像存储

支持客户端

Claude DesktopClaude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 工具数量 23 个,一次接入能覆盖的操作比单点工具更全。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude,换客户端不用重新研究配置。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备访问 Token,没有凭据没法直接试。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。

更适合

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude Desktop 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 暂时拿不到访问 Token的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Context Bridge 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -r requirements.txt,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Context Bridge 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Context Bridge 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Context Bridge 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是访问 Token,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Context Bridge 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude Desktop、Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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