Contextberg
Contextbergは、AIコーディングエージェント向けのローカルファーストのメモリアプリであり、画面、ブラウザアクティビティ、エージェント/ターミナルのトランスクリプトをパッシブにキャプチャし、内蔵MCPを介してそれらを返します。設定ファイルは不要で、LM Studioを使用した完全オフライン処理もオプションで可能です。
https://contextberg.com/?ref=producthunt&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2026年05月22日
Contextbergとは
Contextbergは、Claude Code、Cursor、OpenClawなどのAIエージェント向けのローカルメモリコンパニオンであり、行っていたことを繰り返し再説明する必要をなくすように設計されています。お使いのマシン上で動作し、作業内容（ウィンドウ間のスクリーンショット、ブラウザ履歴、エージェントの会話/トランスクリプトを含む）を継続的に監視し、統合されたMCPサーバーを介してそのコンテキストをエージェントに提供します。これは「接続するだけ」のツールとして位置付けられており、アカウント不要、クラウドロックインなし、最小限のセットアップで、現在Windows 10/11で利用可能であり、macOSとLinuxも計画されています。
Contextbergの主な機能
Contextbergは、AIコーディングエージェント向けのローカルファーストなメモリアプリです。ウィンドウ間のスクリーンショット、ブラウザ履歴、入力、エージェント/ターミナルでの会話など、作業コンテキストを自動的にキャプチャし、それを構造化されたメモリ（アクティビティ、日次、長期）に変換します。そして、内蔵のMCPサーバーを介して、Claude CodeやCursorのようなツールに適切なコンテキストを提供します。これにより、以前行っていた作業を繰り返し説明する手間を省き、作業に即座に復帰できるよう設計されています。データはデバイス上に保持され（LM Studioと組み合わせると完全にオフラインも可能）、プライバシーに配慮した制御（パスワード入力の除外など）は、クラウドモデルユーザー向けのロードマップの重点項目として挙げられています。
受動的なコンテキストキャプチャ: 画面、入力、ブラウザアクティビティ、エージェントとの会話をバックグラウンドで継続的に記録するため、手動でメモやコンテキストを保存しなくてもエージェントが「記憶」できます。
MCP対応のコンテキスト配信: キャプチャされたコンテキストを互換性のあるコーディングエージェント（例：Claude Code、Cursor、OpenClaw）に最小限の設定と設定ファイルなしで公開するMCPサーバーが含まれています。
自動多層メモリ: 粒度の細かいアクティビティメモリ、日付でグループ化された日次メモリ、繰り返し使用するツールや作業パターンを要約する長期メモリの3種類のメモリを生成します。
ローカルファースト / オフラインパイプライン: 完全にマシン上で動作します。LM Studioと組み合わせると、記録、メモリ生成、検索が完全にオフラインで実行でき、アカウントは不要です。
作業再開（「記憶」）ビュー: 復帰時に、最近のアクティビティ、ブラウザ履歴、エージェントの使用状況を使用して、中断する前に何をしていたかを再構築し、チャットを介して詳細を掘り下げることができます。
広範な開発者ワークフローの取り込み: ウィンドウ間のスクリーンショットに加え、ブラウザ履歴、Claude Code、Cursor、ターミナルからのトランスクリプトを取り込み、よりリッチなエンドツーエンドのデバッグ/ビルドコンテキストを提供します。
Contextbergのユースケース
ソフトウェアエンジニアリングの継続性: 開発者は、以前のタブ、ターミナル出力、最近の変更を再説明することなくエージェントが受け取ることで、複雑なコーディング/デバッグセッションに即座に復帰できます。
インシデント対応とSREの引き継ぎ: オンコールエンジニアは、調査手順（ダッシュボード、ログ、コマンド）をキャプチャし、日次サマリーを生成することで、スムーズなシフト引き継ぎとインシデント後のレビューを可能にします。
セキュリティおよびコンプライアンスに配慮した開発: 規制対象データを扱うチームは、コンテキストとメモリをデバイス上に保持し（LM Studioと組み合わせるとオフライン）、ワークフローの呼び出しにおけるクラウドストレージへの依存を減らすことができます。
研究と知識作業の追跡: アナリストは、ブラウジングとメモ取りのコンテキストを自動的に保持し、日次メモリとアクティビティレベルの呼び出しを通じて「この結論に至った経緯」を検索できます。
製品/QAによるバグの再現: QAとPMは、アプリやブラウザを横断する手順をキャプチャし、エージェントに問題再現と修正提案のための正確な追跡情報を提供できます。
メリット
ローカルファースト設計：データはデバイス上に保持されます。LM Studioと組み合わせると完全にオフラインにできます。
コンテキストの再入力の削減：自動キャプチャと構造化されたメモリにより、エージェントは中断した場所から作業を再開できます。
低いセットアップの摩擦：内蔵のMCPサーバーと「設定ファイル不要」という位置づけ。
クロスサーフェスカバレッジ：画面、ブラウザ履歴、エージェント/ターミナルのトランスクリプトを組み合わせて、よりリッチなコンテキストを提供します。
デメリット
プライバシーリスクの表面化：継続的な画面/入力キャプチャは、意図せず機密情報を記録する可能性があります。より強力な除外/編集制御は、ロードマップ項目として参照されています。
v1.0.0ではWindowsのみ：macOSとLinuxは計画されていますが、まだ利用できません。
潜在的なストレージ/パフォーマンスのオーバーヘッド：継続的なスクリーンショット/トランスクリプトキャプチャは、慎重な保持ポリシーとディスク管理が必要になる場合があります（情報源には詳細が記載されていません）。
Contextbergの使い方
1. ContextbergをWindowsにインストールします: 公式サイトにリンクされているMicrosoft Storeのリストから、Windows 10/11 (64ビット) アプリをダウンロードしてインストールします。ContextbergはWindows上で効率的に動作するように設計されており、アカウントを必要とせずに機能します。
2. Contextbergを起動し、バックグラウンドで実行させます: インストール後、Contextbergを開きます。AIエージェントのコンテキストを構築するために、バックグラウンドで作業アクティビティを静かに監視します（設定ファイルは不要です）。
3. MCPを介してコーディングエージェントを接続します: MCP対応エージェント（例：Claude Code、Cursor、OpenClaw）を使用し、Contextbergの内蔵MCPサーバーに接続します。接続すると、エージェントはContextbergから直接最新のコンテキストを取得できます。
4. Contextbergがコンテキストをキャプチャしている間、通常どおり作業します: コーディング/デバッグ中に、Contextbergはウィンドウ間のスクリーンショット、ブラウザ履歴、エージェント/ターミナルのトランスクリプトなどの関連信号を記録するため、すでに行ったことを再説明する必要がありません。
5. 自動生成されたメモリを使用します: Contextbergは自動的に3種類のメモリを生成します。(a)アクティビティメモリ（行ったことの詳細なログ）、(b)日次メモリ（日付ごとにグループ化）、(c)長期メモリ（繰り返し使用するツールや作業パターン）。エージェントは、より良い連続性のためにこれらを必要に応じて引き出すことができます。
6. 「インスタントセッションリカバリ」で作業を再開します: （一晩や週末など）作業を中断した後、Contextbergを開くと、最近のアクティビティ、ブラウザ履歴、エージェントの使用状況から編集された、中断前の作業の自動要約が表示されるため、すぐに作業を再開できます。
7. チャットで詳細を掘り下げます: エージェントのチャットから、「どこから始めればよいですか？」のようなフォローアップの質問をしたり、特定の瞬間のより深いリコールを要求したりします。エージェントはContextbergにクエリを実行して、関連するスクリーンショット/履歴/トランスクリプトと生成された要約を取得できます。
8. (オプション) LM Studioですべてをローカルに保ちます: 完全にローカルファーストのワークフローのために、ContextbergをLM Studioとローカルモデル（例：Gemma、Qwen、GLM、Llama）と組み合わせることで、キャプチャ、メモリ生成、コンテキスト取得をオフラインで実行し、データはマシン上に保持されます。
9. (オプション) 高度なタスクのためにクラウドモデルに切り替えます: より強力な推論や専門的な機能が必要な場合は、オプションでクラウドモデル（サイトではGeminiが例として挙げられています）を使用しながら、Contextbergをローカルのコンテキスト/メモリレイヤーとして引き続き使用できます。
Contextbergのよくある質問
Contextberg is a local memory application for AI agents. It records screens, inputs, browsers, and agent conversations in the background, and provides them as context to Claude Code, Cursor, OpenClaw, etc. via MCP.
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