Contextberg
Contextberg ist eine "local-first" Gedächtnis-App für KI-Coding-Agenten, die passiv Ihre Bildschirme, Browseraktivitäten und Agenten-/Terminal-Transkripte erfasst und diese über das integrierte MCP zurückliefert – keine Konfigurationsdateien und optional vollständig Offline-Verarbeitung mit LM Studio.
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Produktinformationen
Aktualisiert:May 22, 2026
Was ist Contextberg
Contextberg ist ein lokaler Gedächtnisbegleiter für KI-Agenten wie Claude Code, Cursor und OpenClaw, der entwickelt wurde, um das wiederholte Erklären dessen, was Sie gerade getan haben, überflüssig zu machen. Es läuft auf Ihrem Rechner, beobachtet kontinuierlich Ihre Arbeit (einschließlich Screenshots über Fenster hinweg, Browserverlauf und Agenten-Konversationen/Transkripte) und stellt diesen Kontext Ihrem Agenten über einen integrierten MCP-Server zur Verfügung. Es ist als "einfach verbinden"-Tool positioniert – keine Konten, keine Cloud-Bindung und minimale Einrichtung – derzeit verfügbar für Windows 10/11, mit geplanten Versionen für macOS und Linux.
Hauptfunktionen von Contextberg
Contextberg ist eine "Local-first"-Gedächtnis-App für KI-Codierungsagenten, die passiv Ihren Arbeitskontext erfasst – Screenshots über Fenster hinweg, Browserverlauf, Eingaben und Agenten-/Terminal-Konversationen – und diesen dann automatisch in strukturierte Erinnerungen (Aktivität, täglich und langfristig) umwandelt und über einen integrierten MCP-Server die richtigen Kontexte für Tools wie Claude Code und Cursor bereitstellt. Sie wurde entwickelt, um wiederholtes Neuerklären Ihrer Tätigkeiten zu reduzieren, Ihnen zu helfen, die Arbeit sofort wieder aufzunehmen und Daten auf dem Gerät zu speichern (optional vollständig offline in Verbindung mit LM Studio), mit datenschutzsensiblen Kontrollen (z.B. Ausschluss von Passworteingaben), die als Roadmap-Schwerpunkt für Cloud-Modell-Benutzer genannt werden.
Passive Kontexterfassung: Zeichnet kontinuierlich Bildschirme, Eingaben, Browseraktivitäten und Agentenkonversationen im Hintergrund auf, damit Ihr Agent sich "erinnern" kann, ohne dass Sie manuell Notizen oder Kontext speichern müssen.
MCP-bereite Kontextbereitstellung: Enthält einen MCP-Server, der erfassten Kontext kompatiblen Codierungsagenten (z.B. Claude Code, Cursor, OpenClaw) mit minimalem Setup und ohne Konfigurationsdateien zur Verfügung stellt.
Automatische mehrschichtige Erinnerung: Erzeugt drei Arten von Erinnerungen: granulare Aktivitätserinnerung, datumsweise gruppierte tägliche Erinnerung und langfristige Erinnerung, die wiederkehrende Tools und Arbeitsmuster zusammenfasst.
Local-first / Offline-Pipeline: Läuft vollständig auf Ihrem Computer; in Verbindung mit LM Studio können Aufzeichnung, Gedächtnisgenerierung und Abruf vollständig offline bleiben, ohne dass ein Konto erforderlich ist.
Arbeitswiederaufnahme ("Erinnern") Ansicht: Beim Zurückkehren rekonstruiert sie anhand der letzten Aktivitäten, des Browserverlaufs und der Agentennutzung, was Sie vor dem Weggehen getan haben, und ermöglicht Ihnen, über den Chat tiefer einzusteigen.
Breite Erfassung von Entwickler-Workflows: Erfasst Screenshots über Fenster hinweg sowie den Browserverlauf und Transkripte von Claude Code, Cursor und Terminals, um einen reichhaltigeren End-to-End-Debugging-/Build-Kontext bereitzustellen.
Anwendungsfälle von Contextberg
Kontinuität in der Softwareentwicklung: Entwickler können komplexe Codierungs-/Debugging-Sitzungen sofort fortsetzen, wobei der Agent frühere Tabs, Terminalausgaben und aktuelle Änderungen ohne erneute Erklärung erhält.
Incident Response & SRE-Übergaben: Bereitschaftsingenieure können Untersuchungsschritte (Dashboards, Logs, Befehle) erfassen und tägliche Zusammenfassungen für reibungslosere Schichtübergaben und die Überprüfung nach einem Vorfall erstellen.
Sicherheits- und Compliance-sensible Entwicklung: Teams, die mit regulierten Daten umgehen, können Kontext und Gedächtnis auf dem Gerät behalten (offline mit LM Studio), wodurch die Abhängigkeit von Cloud-Speicher für den Workflow-Abruf reduziert wird.
Forschungs- und Wissensarbeitsspuren: Analysten können automatisch den Browsing- und Notizkontext beibehalten und dann über das tägliche Gedächtnis und den Abruf auf Aktivitätsebene "was zu dieser Schlussfolgerung führte" abrufen.
Produkt-/QA-Reproduktion von Fehlern: QA und PMs können Schritte über Apps und Browser hinweg erfassen und Agenten eine präzise Spur zur Reproduktion von Problemen und zum Vorschlagen von Lösungen bieten.
Vorteile
Local-first-Design: Daten bleiben auf dem Gerät; kann mit LM Studio vollständig offline sein.
Reduziert die erneute Kontexteingabe: Automatische Erfassung + strukturierte Erinnerungen helfen Agenten, dort weiterzumachen, wo Sie aufgehört haben.
Geringer Einrichtungsaufwand: Integrierter MCP-Server und "keine Konfigurationsdateien"-Positionierung.
Umfassende Abdeckung: Kombiniert Bildschirme, Browserverlauf und Agenten-/Terminal-Transkripte für einen reichhaltigeren Kontext.
Nachteile
Risikofläche für den Datenschutz: Kontinuierliche Bildschirm-/Eingabeerfassung kann versehentlich sensible Informationen aufzeichnen; stärkere Ausschluss-/Redaktionskontrollen werden als Roadmap-Punkte genannt.
Nur Windows in v1.0.0: macOS und Linux sind geplant, aber noch nicht verfügbar.
Potenzieller Speicher-/Leistungs-Overhead: Kontinuierliche Screenshots/Transkript-Erfassung kann sorgfältige Aufbewahrungsrichtlinien und Festplattenverwaltung erfordern (nicht in den Quellen detailliert).
Wie verwendet man Contextberg
1. Contextberg unter Windows installieren: Laden Sie die Windows 10/11 (64-Bit) App aus dem im Microsoft Store verlinkten Eintrag auf der offiziellen Website herunter und installieren Sie sie. Contextberg ist so konzipiert, dass es effizient unter Windows läuft und ohne Konto funktioniert.
2. Contextberg starten und im Hintergrund laufen lassen: Öffnen Sie Contextberg nach der Installation. Es überwacht leise Ihre Arbeitsaktivitäten im Hintergrund, um Kontext für Ihre KI-Agenten aufzubauen (keine Konfigurationsdateien erforderlich).
3. Ihren Coding-Agenten über MCP verbinden: Verwenden Sie einen MCP-fähigen Agenten (z.B. Claude Code, Cursor, OpenClaw) und verbinden Sie ihn mit dem integrierten MCP-Server von Contextberg. Nach der Verbindung kann der Agent Ihren aktuellen Kontext direkt von Contextberg abrufen.
4. Normal arbeiten, während Contextberg den Kontext erfasst: Während Sie coden/debuggen, zeichnet Contextberg relevante Signale wie Screenshots über Fenster hinweg, Browserverlauf und Agenten-/Terminal-Transkripte auf, damit Sie nicht erneut erklären müssen, was Sie bereits getan haben.
5. Die automatisch generierten Erinnerungen nutzen: Contextberg generiert automatisch drei Arten von Erinnerungen: (a) Aktivitätserinnerung (feingranulare Protokolle dessen, was Sie getan haben), (b) tägliche Erinnerung (nach Datum gruppiert) und (c) Langzeitgedächtnis (Ihre wiederkehrenden Tools und Arbeitsmuster). Ihr Agent kann diese bei Bedarf für eine bessere Kontinuität abrufen.
6. Die Arbeit mit "Instant Session Recovery" fortsetzen: Nach einer Pause (z.B. über Nacht oder am Wochenende) öffnen Sie Contextberg, um eine automatische Zusammenfassung dessen zu sehen, was Sie vor Ihrer Abreise getan haben – zusammengestellt aus der jüngsten Aktivität, dem Browserverlauf und der Agentennutzung – damit Sie sofort fortfahren können.
7. Im Chat nach Details fragen: Stellen Sie im Chat Ihres Agenten Folgefragen wie "Wo soll ich anfangen?" oder bitten Sie um eine tiefere Erinnerung an einen bestimmten Moment. Der Agent kann Contextberg abfragen, um die relevanten Screenshots/Verlauf/Transkripte und die generierten Zusammenfassungen abzurufen.
8. (Optional) Alles lokal mit LM Studio behalten: Für einen vollständig lokalen Workflow koppeln Sie Contextberg mit LM Studio und einem lokalen Modell (z.B. Gemma, Qwen, GLM, Llama), sodass Erfassung, Gedächtnisgenerierung und Kontextabruf offline ausgeführt werden können, wobei die Daten auf Ihrem Rechner verbleiben.
9. (Optional) Für fortgeschrittene Aufgaben zu einem Cloud-Modell wechseln: Wenn Sie eine stärkere Argumentation oder spezielle Funktionen benötigen, können Sie optional ein Cloud-Modell verwenden (die Website nennt Gemini als Beispiel), während Sie Contextberg weiterhin als Ihre lokale Kontext-/Gedächtnisschicht nutzen.
Contextberg FAQs
Contextberg ist eine lokale Speicheranwendung für KI-Agenten. Es zeichnet Bildschirme, Eingaben, Browser, Agentenkonversationen usw. im Hintergrund auf und stellt sie als Kontext über MCP für Claude Code, Cursor, OpenClaw und andere bereit.
Contextberg Video
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