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MCP Server · AI代理

Context Keep

ContextKeep是一款为AI代理提供持久化、可搜索记忆存储的独立服务器,支持无限上下文存储、智能搜索和隐私优先的本地数据管理。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 8
PythonClaude上下文管理Cursor

快速开始

作者 / 组织
mordang7
提供方
mordang7
运行时
Python

工具数量

8

来源目录标注

资源数量

0

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提示词数量

0

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154

仓库热度

收录来源

2 个

MCP World

选型结论

Context Keep 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 8 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude、Cursor,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python3 install.py

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "contextkeep": {
      "command": "python3",
      "args": [
        "install.py"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

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 Python,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 8 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

上下文保持🧠

AI代理的无限长期记忆

上下文保持 是一个强大的独立内存服务器,为您的AI代理(Claude、Cursor、Gemini、OpenCode等)提供持久的、可搜索的大脑。别再重复了——让你的AI永远记住一切。

特性 • V1.3的新增功能 • 安装 • MCP工具 • 网络仪表盘 • 配置

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🌟 特性

  • ♾️ 无限上下文: 存储无限的项目详细信息、首选项、决策和片段——没有到期日,没有大小上限。
  • 💰 节省资金和代币: 只提取重要的内存,大幅削减上下文窗口的使用和API成本。
  • 🔌 通用兼容性: 适用于 *任何* 通过Stdio(本地)或SSE(远程/家庭实验室)的MCP兼容客户端。
  • 🧭 内存索引协议: 可靠的两步检索系统-- list_all_memories() → retrieve_memory() --所以特工每次都能找到正确的钥匙。
  • 🖥️ 现代网络仪表板: 在时尚的深色界面中,使用网格、列表和日历视图直观地管理您的记忆。
  • 🔒 隐私第一: 100%本地存储。您的数据永远不会接触到外部服务器。
  • 🔎 智能搜索: 在所有内存内容中进行关键字和语义搜索。
  • 🐧 Linux服务: 作为systemd服务在后台静默运行。
  • 🐳 Docker就绪: 使用Docker Compose进行一次命令部署。
  • ⬇️ 导出和备份: 通过MCP工具或WebUI将所有内存导出为JSON。

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🆕 V1.3中的新功能--Harbor

🐳 Docker支持

#1社区请求。ContextKeep现在附带了 Dockerfile 和 docker-compose.yml 对于一个命令部署:

docker compose up --build

就是这样。MCP服务器上 :5100,WebUI打开 :5000,通过Docker卷进行持久存储。

📦 现代Python打包

  • pyproject.toml --规范依赖规范 uv, poetry,或 pip
  • uv 支持 --安装程序会自动检测 uv 并使用 uv sync 用于快速设置
  • 向后兼容的 — pip install -r requirements.txt 仍然有效

🛠️ 3个新的MCP工具(共5个→8个)

新工具目的
delete_memory(key)代理现在可以直接删除记忆
get_memory_stats()内存计数、总字符数、存储路径一览
export_memories()JSON格式的完整备份——用于迁移或归档

⬇️ WebUI导出

  • 导出全部 工具栏中的按钮(或按 Ctrl+E)
  • 下载带有时间戳的 contextkeep_backup_YYYY-MM-DD.json

🧹 代码质量

  • 修复了中的死代码 memory_manager.py (无法访问的重复项 try/except)
  • 添加缺失 core/__init__.py 正确的Python打包
  • 替换为裸 except: 随着 except Exception: 贯穿

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🚀 安装

选项1:快速入门(pip)

  1. 克隆存储库:
   git clone https://github.com/mordang7/ContextKeep.git
   cd ContextKeep
  1. 运行安装程序:

- Linux/macOS:

     python3 install.py

- 窗户:

     python install.py
  1. 跟随向导: 安装程序创建一个虚拟环境,安装依赖项,并生成一个即用型 mcp_config.json.

选项2:uv(快速)

git clone https://github.com/mordang7/ContextKeep.git
cd ContextKeep
uv sync
uv run python server.py

选项3:Docker(推荐用于Homelabs)

git clone https://github.com/mordang7/ContextKeep.git
cd ContextKeep
docker compose up --build -d

这将开始:

服务端口用途
mcp-server5100MCP服务器(SSE传输)
webui5000Web仪表板

内存保存在Docker卷中(contextkeep-data).

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🛠️ MCP工具

ContextKeep公开 8个MCP工具 向任何关联代理发送:

工具签名目的
list_all_memories*(无参数)*\[先使用\] 返回所有内存键、标题、标签和时间戳的完整目录
retrieve_memory(key: str)按精确键获取特定内存的完整内容
store_memory(key: str, content: str, tags: str)创建或更新内存
search_memories(query: str)在所有记忆中进行基于内容的关键字/语义搜索
list_recent_memories*(无参数)*返回最近更新的10个记忆
delete_memory(key: str)按键永久删除内存
get_memory_stats*(无参数)*获取总内存计数、字符计数和存储路径
export_memories*(无参数)*将所有内存导出为JSON数组

推荐代理指令

将此添加到您的 GEMINI.md, AGENTS.md,或 CLAUDE.md:

## Memory Index Protocol (MANDATORY)
1. FIRST — call `list_all_memories()` to get the complete key directory
2. THEN — call `retrieve_memory(exact_key)` using the exact key from step 1
Only use `search_memories()` for content-based searches, NOT for key lookup.

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🔌 配置

复制以下内容 mcp_config.example.json 进入AI客户端的配置文件并更新路径。

选项1:本地(Claude桌面/Gemini CLI/光标)

{
  "mcpServers": {
    "context-keep": {
      "command": "/absolute/path/to/ContextKeep/venv/bin/python",
      "args": ["/absolute/path/to/ContextKeep/server.py"]
    }
  }
}

选项2:通过SSH远程连接(Homelab/Raspberry Pi)

在家庭服务器上运行ContextKeep,并从网络上的任何计算机访问它:

{
  "mcpServers": {
    "context-keep": {
      "command": "ssh",
      "args": [
        "-i", "/path/to/private_key",
        "user@192.168.1.X",
        "'/path/to/ContextKeep/venv/bin/python'",
        "'/path/to/ContextKeep/server.py'"
      ]
    }
  }
}

选项3:SSE模式(HTTP)

非常适合OpenCode、web应用程序或任何喜欢HTTP传输的客户端:

{
  "mcpServers": {
    "context-keep": {
      "transport": "sse",
      "url": "http://localhost:5100/sse"
    }
  }
}

选项4:Docker

使用 mcp_config.docker.example.json 或者将您的客户指向容器:

{
  "mcpServers": {
    "context-keep": {
      "transport": "sse",
      "url": "http://localhost:5100/sse"
    }
  }
}

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🌐 网络仪表盘

ContextKeep附带了功能齐全的web UI,无需触摸CLI即可管理您的记忆。

  • 网址: http://localhost:5000
  • 网格视图: 带有标签芯片、字符计数和内联操作的存储卡
  • 列表视图: 密集、可扫描的表格,所有内存按上次更新时间排序
  • 日历视图: 按月浏览您的记忆历史记录
  • 搜索: 实时过滤标题、关键字和内容
  • 完整CRUD: 在浏览器中创建、查看、编辑和删除记忆
  • 出口: 一键下载所有JSON格式的内存(Ctrl+E)

要手动启动,请执行以下操作:

./venv/bin/python webui.py

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🐧 Linux服务设置(建议用于Homelabs)

将MCP服务器和Web UI作为持久后台服务运行:

chmod +x install_services.sh
./install_services.sh

这将安装:

服务端口用途
contextkeep-server5100MCP服务器(SSE传输)
contextkeep-webui5000Web仪表板

管理服务:

sudo systemctl status contextkeep-server
sudo systemctl restart contextkeep-webui

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📋 更新日志

V1.3--港口

  • ✅ Docker支持 --Dockerfile+docker-compose.yml用于一个命令部署
  • ✅ 现代包装 — pyproject.toml + uv 支持pip
  • ✅ 新MCP工具: delete_memory() --代理现在可以删除记忆
  • ✅ 新MCP工具: get_memory_stats() --内存计数和大小概览
  • ✅ 新MCP工具: export_memories() --JSON格式的完整备份
  • ✅ WebUI:导出全部按钮 Ctrl+E 捷径
  • ✅ WebUI:统计API端点
  • ✅ 修复:删除了中的死代码 memory_manager.py
  • ✅ 修复:添加缺失 core/__init__.py 用于Docker/包导入
  • ✅ 修复:裸露 except 替换为 except Exception
  • ✅ 已将安装程序更新到V1.3 uv 检测
  • ✅ 社区贡献者获得表彰🙏

V1.2--黑曜石实验室

  • ✅ 新 list_all_memories() MCP工具--一次调用完成内存目录
  • ✅ 黑曜石实验室UI重新设计——带有青色/霓虹色调的深色高级美学
  • ✅ 标题中的内存计数实时徽章
  • ✅ 日历月导航(前进/后退)
  • ✅ 网格卡现在显示标签芯片和字符计数徽章
  • ✅ 删除了“最近的回忆”侧边栏,以实现更清晰的日历布局
  • ✅ 内存索引协议V1.2——标准化的两步代理检索模式

V1.1

  • 具有网格、列表和日历视图的Web仪表板
  • 与Stdio一起提供SSE运输支持
  • Linux系统服务安装程序
  • 内存标题和时间戳

V1.0

  • 核心MCP服务器 store_memory, retrieve_memory, search_memories
  • JSON支持的持久存储
  • SSH远程传输支持

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🤝 贡献

欢迎捐款。打开一个PR,提交一个问题,或建议一个功能——所有的输入都受到赞赏。

V1.3社区贡献者

非常感谢所有为Harbor发布做出贡献的人:

☕ 支持项目

如果ContextKeep为你节省了时间、代币或理智——考虑给我买杯咖啡。

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Built with ❤️ by GeekJohn

工具与能力

工具数量

8

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI记忆存储Python本地部署上下文管理本地化部署语义搜索MCP协议

支持客户端

ClaudeCursor

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

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 8 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 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、Cursor,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 Python,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 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。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

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MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
Context Keep

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8stdio有2 个2026-05-17
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11stdio有1 个2026-05-17

按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Context Keep 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python3 install.py,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Context Keep 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 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Context Keep 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 Keep 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Context Keep 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude、Cursor;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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