Contextberg
Contextberg, yapay zeka kodlama aracıları için, ekranlarınızı, tarayıcı etkinliğinizi ve aracı/terminal transkriptlerinizi pasif olarak yakalayan ve bunları yerleşik MCP aracılığıyla geri sunan yerel öncelikli bir bellek uygulamasıdır; yapılandırma dosyası gerektirmez ve LM Studio ile isteğe bağlı tamamen çevrimdışı işleme imkanı sunar.
https://contextberg.com/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Ürün Bilgisi
Güncellendi:May 22, 2026
Contextberg Nedir
Contextberg, Claude Code, Cursor ve OpenClaw gibi yapay zeka aracıları için, ne yaptığınızı tekrar tekrar açıklama ihtiyacını ortadan kaldırmak üzere tasarlanmış yerel bir bellek arkadaşıdır. Kendi makinenizde çalışarak, çalışmanızı (pencereler arası ekran görüntüleri, tarayıcı geçmişi ve aracı konuşmaları/transkriptleri dahil) sürekli olarak gözlemler ve entegre bir MCP sunucusu aracılığıyla bu bağlamı aracınıza sunar. Bir "sadece bağlan" aracı olarak konumlandırılmıştır; hesap yok, bulut kilitlenmesi yok ve minimum kurulum gerektirir. Şu anda Windows 10/11 için mevcuttur, macOS ve Linux planlanmaktadır.
Contextberg Temel Özellikleri
Contextberg, yapay zeka kodlama ajanları için yerel öncelikli bir bellek uygulamasıdır. Çalışma bağlamınızı (pencereler arası ekran görüntüleri, tarayıcı geçmişi, girdiler ve ajan/terminal konuşmaları) pasif olarak yakalar, ardından otomatik olarak yapılandırılmış anılara (aktivite, günlük ve uzun vadeli) dönüştürür ve yerleşik bir MCP sunucusu aracılığıyla Claude Code ve Cursor gibi araçlara doğru bağlamı sunar. Ne yaptığınızı tekrar tekrar açıklama ihtiyacını azaltmak, işinize anında devam etmenize yardımcı olmak ve verileri cihazda tutmak (isteğe bağlı olarak LM Studio ile tamamen çevrimdışı), gizliliğe duyarlı kontrollerle (örn. parola girişlerini hariç tutma) bulut modeli kullanıcıları için bir yol haritası odağı olarak belirtilmiştir.
Pasif bağlam yakalama: Arka planda ekranları, girdileri, tarayıcı etkinliğini ve ajan konuşmalarını sürekli olarak kaydeder, böylece ajanınız notları veya bağlamı manuel olarak kaydetmenize gerek kalmadan "hatırlayabilir".
MCP'ye hazır bağlam teslimi: Minimum kurulum ve yapılandırma dosyası olmadan uyumlu kodlama ajanlarına (örn. Claude Code, Cursor, OpenClaw) yakalanan bağlamı sunan bir MCP sunucusu içerir.
Otomatik çok katmanlı bellek: Üç bellek türü oluşturur: ayrıntılı aktivite belleği, tarihe göre gruplandırılmış günlük bellek ve tekrar eden araçları ve çalışma düzenlerini özetleyen uzun vadeli bellek.
Yerel öncelikli / çevrimdışı boru hattı: Tamamen makinenizde çalışır; LM Studio ile eşleştirildiğinde, kayıt, bellek oluşturma ve geri alma, hesap gerektirmeden tamamen çevrimdışı kalabilir.
İşlemeye devam etme ("Hatırla") görünümü: Geri döndüğünüzde, son aktiviteler, tarayıcı geçmişi ve ajan kullanımı ile ayrılmadan önce ne yaptığınızı yeniden yapılandırır ve sohbet yoluyla ayrıntılara inmenizi sağlar.
Geniş geliştirici iş akışı alımı: Daha zengin uçtan uca hata ayıklama/oluşturma bağlamı sağlamak için pencereler arası ekran görüntülerini, tarayıcı geçmişini ve Claude Code, Cursor ve terminallerden gelen transkriptleri alır.
Contextberg Kullanım Alanları
Yazılım mühendisliği sürekliliği: Geliştiriciler, önceki sekmeleri, terminal çıktısını ve son değişiklikleri yeniden açıklamak zorunda kalmadan, ajanın bunları almasıyla karmaşık kodlama/hata ayıklama oturumlarına anında devam edebilirler.
Olay müdahalesi ve SRE devir teslimleri: Nöbetçi mühendisler, araştırma adımlarını (panolar, günlükler, komutlar) yakalayabilir ve daha sorunsuz vardiya devir teslimleri ve olay sonrası inceleme için günlük özetler oluşturabilirler.
Güvenlik ve uyumluluk hassasiyetli geliştirme: Düzenlenmiş verileri işleyen ekipler, iş akışı hatırlaması için bulut depolamaya bağımlılığı azaltarak bağlamı ve belleği cihazda (LM Studio ile çevrimdışı) tutabilirler.
Araştırma ve bilgi çalışması izleri: Analistler, tarama ve not alma bağlamını otomatik olarak saklayabilir, ardından günlük bellek ve aktivite düzeyinde hatırlama yoluyla "bu sonuca neyin yol açtığını" geri çağırabilirler.
Ürün/QA hata çoğaltma: QA ve PM'ler, uygulamalar ve tarayıcılar arası adımları yakalayabilir ve ajanlara sorunları çoğaltmak ve düzeltmeler önermek için kesin bir iz sağlayabilirler.
Artıları
Yerel öncelikli tasarım: veriler cihazda kalır; LM Studio ile tamamen çevrimdışı olabilir.
Bağlamı yeniden girme ihtiyacını azaltır: otomatik yakalama + yapılandırılmış anılar, ajanların kaldığınız yerden devam etmesine yardımcı olur.
Düşük kurulum sürtünmesi: yerleşik MCP sunucusu ve "yapılandırma dosyası yok" konumlandırması.
Çapraz yüzey kapsamı: daha zengin bağlam için ekranları, tarayıcı geçmişini ve ajan/terminal transkriptlerini birleştirir.
Eksileri
Gizlilik riski yüzeyi: sürekli ekran/girdi yakalama, hassas bilgileri yanlışlıkla kaydedebilir; daha güçlü dışlama/redaksiyon kontrolleri yol haritası öğeleri olarak belirtilmiştir.
v1.0.0'da yalnızca Windows: macOS ve Linux planlanmıştır ancak henüz mevcut değildir.
Potansiyel depolama/performans yükü: sürekli ekran görüntüleri/transkript yakalama, dikkatli saklama politikaları ve disk yönetimi gerektirebilir (kaynaklarda ayrıntılı değildir).
Contextberg Nasıl Kullanılır
1. Contextberg'i Windows'a yükleyin: Resmi sitede bağlantısı verilen Microsoft Store listesinden Windows 10/11 (64-bit) uygulamasını indirin ve yükleyin. Contextberg, Windows'ta verimli çalışacak şekilde tasarlanmıştır ve hesap gerektirmeden çalışır.
2. Contextberg'i başlatın ve arka planda çalışmasına izin verin: Kurulumdan sonra Contextberg'i açın. Yapay zeka aracılarınız için bağlam oluşturmak üzere arka planda çalışma etkinliğinizi sessizce izler (yapılandırma dosyası gerekmez).
3. Kodlama aracınızı MCP aracılığıyla bağlayın: MCP özellikli bir aracı (örneğin, Claude Code, Cursor, OpenClaw) kullanın ve Contextberg'in yerleşik MCP sunucusuna bağlayın. Bağlandıktan sonra, aracı en son bağlamınızı doğrudan Contextberg'den alabilir.
4. Contextberg bağlamı yakalarken normal şekilde çalışın: Kodlama/hata ayıklama yaparken, Contextberg pencereler arası ekran görüntüleri, tarayıcı geçmişi ve aracı/terminal transkriptleri gibi ilgili sinyalleri kaydeder, böylece yaptıklarınızı yeniden açıklamanıza gerek kalmaz.
5. Otomatik oluşturulan bellekleri kullanın: Contextberg otomatik olarak üç bellek türü oluşturur: (a) etkinlik belleği (yaptıklarınızın ayrıntılı günlükleri), (b) günlük bellek (tarihe göre gruplandırılmış) ve (c) uzun vadeli bellek (tekrarlayan araçlarınız ve çalışma düzenleriniz). Aracınız, daha iyi süreklilik için bunları gerektiğinde çekebilir.
6. "Anında Oturum Kurtarma" ile çalışmaya devam edin: Uzaklaştıktan sonra (örneğin, gece veya hafta sonu), Contextberg'i açarak ayrılmadan önce ne yaptığınızın otomatik bir özetini görün; bu özet, son etkinlik, tarayıcı geçmişi ve aracı kullanımından derlenir, böylece hemen devam edebilirsiniz.
7. Ayrıntılara inmek için sohbette sorun: Aracınızın sohbetinden "Nereden başlamalıyım?" gibi takip soruları sorun veya belirli bir an hakkında daha derin bir hatırlama isteyin. Aracı, ilgili ekran görüntülerini/geçmişi/transkriptleri ve oluşturulan özetleri almak için Contextberg'i sorgulayabilir.
8. (İsteğe bağlı) LM Studio ile her şeyi yerel tutun: Tamamen yerel öncelikli bir iş akışı için, Contextberg'i LM Studio ve yerel bir modelle (örneğin, Gemma, Qwen, GLM, Llama) eşleştirin, böylece yakalama, bellek oluşturma ve bağlam alma işlemleri veriler makinenizde kalırken çevrimdışı çalışabilir.
9. (İsteğe bağlı) Gelişmiş görevler için bulut modeline geçin: Daha güçlü akıl yürütme veya özel yeteneklere ihtiyacınız varsa, Contextberg'i yerel bağlam/bellek katmanınız olarak kullanmaya devam ederken isteğe bağlı olarak bir bulut modeli (site Gemini'yi örnek olarak belirtiyor) kullanabilirsiniz.
Contextberg SSS
Contextberg, yapay zeka ajanları için yerel bir bellek uygulamasıdır. Ekranları, girişleri, tarayıcıları ve ajan konuşmalarını arka planda kaydeder ve bunları MCP aracılığıyla Claude Code, Cursor ve OpenClaw gibi uygulamalara bağlam olarak sağlar.
Contextberg Videosu
Popüler Makaleler
Atoms: Fikirleri Lansmana Hazır Ürünlere Dönüştüren Çoklu Ajan Yapay Zeka Platformu
May 22, 2026
Nano Banana SBTI: Nedir, Nasıl Çalışır ve 2026'da Nasıl Kullanılır
Apr 15, 2026
Atoms İncelemesi — 2026'da Dijital Oluşumu Yeniden Tanımlayan Yapay Zeka Ürün Geliştiricisi
Apr 10, 2026
Kilo Claw: Gerçek Bir "Senin Yerine Yapan" Yapay Zeka Aracısı Nasıl Kurulur ve Kullanılır (2026 Güncellemesi)
Apr 3, 2026
Contextberg Benzer En Yeni Yapay Zeka Araçları
invoices.dev
invoices.dev, geliştiricilerin Git commit'lerinden doğrudan fatura oluşturan otomatik bir faturalama platformudur; GitHub, Slack, Linear ve Google hizmetleri için entegrasyon yetenekleri vardır.
Monyble
Monyble, kullanıcıların teknik uzmanlık gerektirmeden 60 saniye içinde AI araçları ve projeleri başlatmalarını sağlayan bir kodsuz AI platformudur.
Devozy.ai
Devozy.ai, Agile proje yönetimi, DevSecOps, çoklu bulut altyapı yönetimi ve BT hizmet yönetimini birleştiren AI destekli bir geliştirici kendi kendine hizmet platformudur ve yazılım teslimatını hızlandırmak için birleşik bir çözüm sunar.
Mediatr
MediatR, uygulama bileşenleri arasında gevşek bağlantıyı teşvik ederken basit ve esnek istek/yanıt işleme, komut işleme ve etkinlik bildirimleri sağlamak için Mediator desenini uygulayan popüler bir açık kaynak .NET kütüphanesidir.
Contextberg Gibi Popüler Yapay Zeka Araçları
Launch
Launch, kullanıcıların tam yığın uygulamaları anında oluşturmasını sağlayan ve aynı zamanda ürün lansmanları, girişimcilik programları ve müşteri edinme için kapsamlı araçlar sağlayan yapay zeka destekli bir platformdur.
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat, desteklenen IDE'ler ve GitHub.com içinde doğal dil etkileşimleri, gerçek zamanlı kod önerileri ve bağlamsal destek sağlayan AI destekli bir kodlama asistanıdır.
Rememberall
Rememberall, AI uygulamalarının ve GPT modellerinin, anlamsal arama ve vektör depolama yetenekleri aracılığıyla konuşmalar arasında kalıcı bellek sürdürmesini sağlayan güvenli, açık kaynaklı bir uzun vadeli bellek çözümüdür.
Upsonic
Upsonic, doğrulama katmanları, üçgen mimari ve Model Bağlam Protokolü (MCP) entegrasyonu gibi gelişmiş özellikler aracılığıyla güvenilir aracı iş akışları sağlayan, dockerize edilmiş sunucu-istemci mimarisine sahip, güvenilirliğe odaklı bir AI aracı çerçevesidir.