Contextberg
Contextberg 是一款本地优先的 AI 编码代理记忆应用程序，它被动捕获您的屏幕、浏览器活动和代理/终端记录，并通过内置 MCP 将它们提供回来——无需配置文件，并可选择使用 LM Studio 进行完全离线处理。
https://contextberg.com/?ref=producthunt&utm_source=aipure
产品信息
更新于：2026年05月22日
什么是 Contextberg
Contextberg 是一款适用于 AI 代理（如 Claude Code、Cursor 和 OpenClaw）的本地内存伴侣，旨在消除重复解释您正在做什么的需要。它在您的机器上运行，持续观察您的工作（包括跨窗口的屏幕截图、浏览器历史记录和代理对话/记录），并通过集成的 MCP 服务器将该上下文提供给您的代理。它被定位为一款“即插即用”工具——无需帐户、无云锁定、最少设置——目前适用于 Windows 10/11，macOS 和 Linux 正在计划中。
Contextberg 的主要功能
Contextberg 是一款面向 AI 编码代理的本地优先内存应用程序，它被动地捕获您的工作上下文——跨窗口的屏幕截图、浏览器历史记录、输入以及代理/终端对话——然后自动将其转化为结构化记忆（活动、日常和长期），并通过内置的 MCP 服务器向 Claude Code 和 Cursor 等工具提供正确的上下文。它旨在减少重复解释您正在做的事情，帮助您即时恢复工作，并将数据保留在设备上（与 LM Studio 结合使用时可选择完全离线），同时将隐私敏感控制（例如，排除密码输入）作为云模型用户的路线图重点。
被动上下文捕获: 在后台持续记录屏幕、输入、浏览器活动和代理对话，以便您的代理可以“记住”而无需您手动保存笔记或上下文。
MCP 就绪上下文交付: 包括一个 MCP 服务器，该服务器将捕获的上下文暴露给兼容的编码代理（例如，Claude Code、Cursor、OpenClaw），设置最少，无需配置文件。
自动多层记忆: 生成三种记忆类型：粒度活动记忆、按日期分组的日常记忆以及总结重复工具和工作模式的长期记忆。
本地优先/离线管道: 完全在您的机器上运行；与 LM Studio 结合使用时，记录、记忆生成和检索可以完全离线，无需帐户。
工作恢复（“记住”）视图: 返回时，使用最近的活动、浏览器历史记录和代理使用情况重建您离开前正在做的事情，并允许您通过聊天深入了解。
广泛的开发人员工作流摄取: 摄取跨窗口的屏幕截图以及来自 Claude Code、Cursor 和终端的浏览器历史记录和转录，以提供更丰富的端到端调试/构建上下文。
Contextberg 的使用场景
软件工程连续性: 开发人员可以即时恢复复杂的编码/调试会话，代理无需重新解释即可接收先前的选项卡、终端输出和最近的更改。
事件响应和 SRE 交接: 值班工程师可以捕获调查步骤（仪表板、日志、命令）并生成每日摘要，以便更顺畅地进行班次交接和事件后审查。
安全和合规敏感型开发: 处理受监管数据的团队可以将上下文和内存保留在设备上（使用 LM Studio 离线），从而减少对云存储的依赖以进行工作流召回。
研究和知识工作轨迹: 分析师可以自动保留浏览和笔记记录上下文，然后通过日常记忆和活动级别召回检索“导致此结论的原因”。
产品/QA 错误重现: QA 和 PM 可以捕获跨应用程序和浏览器的步骤，并为代理提供精确的轨迹以重现问题并提出修复方案。
优点
本地优先设计：数据保留在设备上；使用 LM Studio 可以完全离线。
减少上下文重新输入：自动捕获 + 结构化记忆有助于代理从您上次中断的地方继续。
设置摩擦小：内置 MCP 服务器和“无配置文件”定位。
跨表面覆盖：结合屏幕、浏览器历史记录和代理/终端转录，提供更丰富的上下文。
缺点
隐私风险面：持续的屏幕/输入捕获可能会意外记录敏感信息；更强的排除/编辑控制被列为路线图项目。
v1.0.0 仅限 Windows：macOS 和 Linux 已计划但尚未推出。
潜在的存储/性能开销：持续的屏幕截图/转录捕获可能需要仔细的保留策略和磁盘管理（来源中未详细说明）。
如何使用 Contextberg
1. 在 Windows 上安装 Contextberg: 从官方网站链接的 Microsoft Store 列表中下载并安装 Windows 10/11 (64 位) 应用程序。Contextberg 旨在在 Windows 上高效运行，无需帐户即可工作。
2. 启动 Contextberg 并让它在后台运行: 安装后打开 Contextberg。它在后台悄悄地监控您的工作活动，为您的 AI 代理构建上下文（无需配置文件）。
3. 通过 MCP 连接您的编码代理: 使用支持 MCP 的代理（例如 Claude Code、Cursor、OpenClaw）并将其连接到 Contextberg 的内置 MCP 服务器。连接后，代理可以直接从 Contextberg 检索您的最新上下文。
4. 正常工作，同时 Contextberg 捕获上下文: 当您编码/调试时，Contextberg 会记录相关信号，例如跨窗口的屏幕截图、浏览器历史记录和代理/终端记录，这样您就不必重新解释您已经做过的事情。
5. 使用自动生成的记忆: Contextberg 自动生成三种记忆类型：(a) 活动记忆（您所做事情的细粒度日志），(b) 日常记忆（按日期分组），以及 (c) 长期记忆（您经常使用的工具和工作模式）。您的代理可以根据需要提取这些记忆，以获得更好的连续性。
6. 使用“即时会话恢复”恢复工作: 离开后（例如，过夜或周末），打开 Contextberg 会自动显示您离开前正在做的事情的摘要——根据最近的活动、浏览器历史记录和代理使用情况编译——这样您就可以立即继续。
7. 在聊天中提问以深入了解细节: 在您的代理聊天中，提出后续问题，例如“我应该从哪里开始？”，或者要求对特定时刻进行更深入的回忆。代理可以查询 Contextberg 以检索相关的屏幕截图/历史记录/记录和生成的摘要。
8. (可选) 使用 LM Studio 保持所有内容本地化: 对于完全本地优先的工作流，将 Contextberg 与 LM Studio 和本地模型（例如 Gemma、Qwen、GLM、Llama）配对，以便捕获、记忆生成和上下文检索可以在离线状态下运行，数据保留在您的机器上。
9. (可选) 切换到云模型以执行高级任务: 如果您需要更强的推理能力或专业功能，您可以选择使用云模型（网站提到了 Gemini 作为示例），同时仍将 Contextberg 用作您的本地上下文/记忆层。
Contextberg 常见问题
Contextberg 是一个用于 AI 代理的本地内存应用程序。它在后台记录屏幕、输入、浏览器和代理对话等，并通过 MCP 将其作为上下文提供给 Claude Code、Cursor、OpenClaw 等。
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