Driftguard MCP

漂流卫士mcp

用于Claude Code、Gemini CLI、Codex CLI和Cursor的实时AI对话漂移监视器。

长时间的人工智能会话会降级——模型会填充其上下文窗口，开始重复自己，并失去对您最初要求的跟踪。driftguard-mcp直接读取您的会话文件，测量实际预测的信号，并告诉您何时重新开始。

没有浏览器。没有API密钥。没有UI。作为MCP服务器，您的AI CLI可以在会话中期调用。

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安装

npm install -g driftguard-mcp
driftguard-mcp setup

setup 自动配置计算机上所有支持的AI CLI。 运行AI CLI后，您必须重新启动它 --MCP服务器仅在启动时加载。

Manual config

克劳德代码-- ~/.claude.json

{
  "mcpServers": {
    "driftguard": {
      "command": "driftguard-mcp",
      "env": { "DRIFTCLI_ADAPTER": "claude" }
    }
  }
}

Gemini CLI-- ~/.gemini/settings.json

{
  "mcpServers": {
    "driftguard": {
      "command": "driftguard-mcp",
      "env": { "DRIFTCLI_ADAPTER": "gemini" }
    }
  }
}

Codex CLI-- ~/.codex/config.toml

[mcp_servers.driftguard]
command = "driftguard-mcp"
env.DRIFTCLI_ADAPTER = "codex"

光标-- ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "driftguard": {
      "command": "driftguard-mcp",
      "env": { "DRIFTCLI_ADAPTER": "claude" }
    }
  }
}

DRIFTCLI_ADAPTER 告诉driftguard-mcp要读取哪个CLI的会话。 driftguard-mcp setup 自动设置。

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用法

从任何会话调用这些工具：

• get_drift() --检查会话是否降级
• get_handoff() --写a handoff.md 继续新的会议
• get_trend() --用火花线记录满分历史

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它是什么样子的

健康会话：

✅  Context is healthy.

  Context depth         ███░░░░░░░   28
  Repetition            ██░░░░░░░░   15

Score: 12/100 · 14 messages
Session size: 56,210 input tokens total

需要重置的会话：

⚠️  Start fresh now — context is full and responses are repeating heavily.

  Context depth         █████████░   88
  Repetition            ████████░░   72
  Length collapse       █████░░░░░   48

Score: 84/100 · 67 messages
Session size: 176,432 input tokens total

→ Call get_handoff() to get a structured prompt for writing handoff.md before starting fresh.

分数以简单的英语推荐领先。最重要的两个条——上下文深度和重复——总是会出现。其他人只有在做出有意义的贡献时才会表现出来。

看实际效果


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交接工作流程

当漂移较高时，呼叫 get_handoff()AI写了一个 handoff.md 在项目根目录中使用其完整会话上下文：

## What we accomplished
Implemented JWT authentication with refresh token rotation. Added middleware,
updated the user model, wrote integration tests. All tests passing.

## Current state
Auth flow is working end-to-end. Rate limiting is stubbed but not implemented.
The `/refresh` endpoint has a known edge case with concurrent requests (see TODO in auth.ts:142).

## Files modified
- src/middleware/auth.ts — JWT verify + refresh logic
- src/models/user.ts — added refreshToken field + index
- src/routes/auth.ts — /login, /logout, /refresh endpoints
- tests/integration/auth.test.ts — 14 new tests

## Open questions / next steps
- Implement rate limiting on /login (decided on: 5 attempts per 15 min)
- Fix concurrent refresh edge case
- Add token blacklist for logout

## Context for next session
Using jsonwebtoken@9, refresh tokens stored in DB (not Redis — decision was made
to keep it simple for now). Access token TTL: 15min. Refresh TTL: 7 days.

负载 handoff.md 在你的下一次会议开始时。您可以在不失去上下文的情况下继续。

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它衡量什么

权重根据两个公共数据集进行实证校准： LMSYS-Chat-1M （100万个真实会话——考虑转弯深度的行为）和 聊天机器人竞技场 （33K个人类偏好对——人类判断哪种对话更好）：

上下文深度与真实长会话的转折指数（LMSYS）有+0.80的相关性。在Arena成对比较中，目标距离和重复是失败模型的最强预测因素。权重之和为1.00。

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get_drift() 选项

传递可选 goal 将目标距离测量锚定到特定目标的字符串：

get_drift({ goal: "build a JWT authentication system" })

没有它，目标距离返回0（没有锚=没有测量）。

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配置

driftguard mcp在两个地方查找配置，合并在一起：

• 全球的： ~/.driftclirc
• 每个项目： .driftcli 在项目根中

两者都是JSON格式。所有字段都是可选的。

{
  "preset": "coding",
  "warnThreshold": 60
}

预设

所有选项

环境变量

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CLI监视器

实时终端仪表板，每3秒轮询一次：

driftguard-mcp watch

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支持的CLIs

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如果driftguard mcp有用 帮助别人找到它。