contextkeeper
Überblick
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Zero model drift between AI agents. Session continuity for Claude, GPT, Gemini, and any LLM.
Die drei Säulen von PopNx MCP
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
- Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
- Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
- NutzungiGanz neu↓ 18/Wo. · ★ –
Was du damit machen kannst
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
- Verbindung: Läuft auf deinem Computer
- Transport: stdio
- Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis
Installation
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Bevor du installierst
- Basischecks: 1 von 1 bestanden
- Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
- Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.
Du brauchst
- PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"contextkeeper": {
"command": "uvx",
"args": [
"contextkeeper"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add contextkeeper -- uvx contextkeeperOder kopier die Einstellungen selbst
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"contextkeeper": {
"command": "uvx",
"args": [
"contextkeeper"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Oder kopier die Einstellungen selbst
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"contextkeeper": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"contextkeeper"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Was er kann
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Basischecksi
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 9. Nov. 2026
- ✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto TheRealDataBoss bestätigt, dem das Repo gehört
- … Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
- … Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
- – Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
- – Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
- … Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi
- Mehr Sterne als 0 % der anderen 5728 Server in dieser Kategorie
- Neuer in der Registry veröffentlicht als 5 % der anderen 5728 Server in dieser Kategorie
- Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 5728 Server in dieser Kategorie
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Häufige Fragen
Ist contextkeeper sicher?
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Welche Schlüssel oder Codes braucht er?
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Wird er noch gepflegt?
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.2.7) kam vor 8 Monaten in die Registry.
Welche Apps können ihn nutzen?
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.
Was kann ich stattdessen nutzen?
In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa
Alternativen
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Codebase Memory
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Exa
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
README vom Entwickler
README öffnen
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
contextkeeper
Zero model drift between AI agents.
Install
pip install contextkeeperQuickstart
contextkeeper initcontextkeeper sync --agent claude contextkeeper bootstrap --clipboard
paste into any AI — full context restored
CLI Reference
| Command | Description |
|---|---|
init | Scaffold project context — state vector, conventions, tasks |
sync | Scan repo and update state vector with current project state |
bootstrap | Generate paste-ready briefing for any AI agent |
status | Show tracked projects and their current state |
doctor | Validate context files for consistency and missing fields |
migrate | Run database schema migrations |
export | Export project context to JSON/Markdown |
diff | Show what changed since last sync |
serve | Start the REST API server (FastAPI + Uvicorn) |
sessions | List and manage agent sessions |
tasks | List and manage project tasks |
decisions | List and manage architectural decisions |
auth | Create and revoke API keys (ck_ prefix, SHA-256 stored) |
Python SDK
from contextkeeper import ContextKeeperClientclient = ContextKeeperClient()
Sessions
session = client.create_session(agent="claude", project="myproject") client.end_session(session.id, summary="Implemented auth module")
Tasks & decisions
client.create_task(project="myproject", title="Add rate limiting") client.create_decision(project="myproject", title="Use PostgreSQL", rationale="Need JSONB")
Handoff
handoff = client.create_handoff(from_session=s1.id, to_agent="gpt-4")
MCP Server
10 tools — native Claude Code integration via Model Context Protocol.
Add to claude_desktop_config.json:
{"mcpServers": { "contextkeeper": { "command": "python", "args": ["-m", "contextkeeper.mcp"] } } }
Backends
# File (default) — zero configcontextkeeper init
SQLite
contextkeeper init --backend sqlite
PostgreSQL
contextkeeper init --backend postgres --db-url postgresql://user:pass@localhost/ck
REST API
14 endpoints + 3 auth endpoints. FastAPI with OpenAPI spec.
contextkeeper serve --port 8420→ http://localhost:8420/docs (Swagger UI)
→ http://localhost:8420/openapi.json
Auth header: Authorization: Bearer ck_your_api_key
Multi-Agent Coordination
Three modes for concurrent agent access:
- sequential — one agent at a time (default)
- lock-based — pessimistic locking per resource
- merge — optimistic merge with conflict resolution
Links
License
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