프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Context Autopilot

제작자: ChiragBachani버전 0.6.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.ChiragBachani/context-autopilot

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Mines your Claude Code and Cursor sessions into evidence-based CLAUDE.md / AGENTS.md rules.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 기타

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

  • npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "context-autopilot": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "context-autopilot"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add context-autopilot -- npx -y context-autopilot

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "context-autopilot": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "context-autopilot"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "context-autopilot": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "context-autopilot"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 ChiragBachani 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 32599개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32599개 중 17%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32599개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Context Autopilot, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.6.0)은 4개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Zendesk

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트
설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

클라우드에서 실행★ 211그저께 업데이트
설치

Zendesk

제작자: pipeworx-io

Zendesk MCP Pack — tickets, users, organizations via OAuth.

컴퓨터 또는 클라우드오늘 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

Context Autopilot

Automated context collection for coding agents. Mines your real agent sessions — every instruction you repeated, every correction you made, every tool call you rejected — and distills them into CLAUDE.md / AGENTS.md rules you approve.

Part of The Context Layer.

Run in your terminal (it's a plain CLI — don't paste this into a chat):

$ npx context-autopilot scan

Scanned 3 session(s) for ~/projects/my-app Found 26 signal(s):

[CORRECTION] ×2 across 2 session(s) (score 9) "There are still so many buttons that dont work, like the publish…" [REPEATED] ×4 across 3 session(s) (score 10) "Do not reference the legacy directory. Only work within…"

$ npx context-autopilot distill

[1/8] Perform click-and-type tests before reporting UI work complete (confidence: high)

  • Before declaring any screen done, click every button and verify it works. evidence: · 2026-06-27 — "There are still so many buttons that dont work…"

$ npx context-autopilot apply

Why

Every session starts blank, so you re-teach your agent the same conventions — and when you forget, it repeats the same mistakes. Hand-writing context files works but nobody keeps them current. And naive auto-generation is worse: research on LLM-generated context files found they *reduce* task success and raise cost, because repo scans produce generic filler.

Context Autopilot takes a third path: evidence. Your session history is a literal record of what the agent got wrong and what you said to fix it. Autopilot mines that record and only proposes rules your own words support — each one shipped with the quotes that justify it.

How it works

  1. Observe — ctxlayer scan parses your local Claude Code transcripts (~/.claude/projects) and Cursor sessions and extracts three signal types: instructions repeated across sessions, corrections after the agent went wrong, and rejected tool calls. Runs 100% locally.
  2. Distill — ctxlayer distill sends the signals (not your history) through Claude — via your existing claude CLI, no API key needed — and gets back imperative, project-specific rules with evidence and confidence ratings.
  3. Approve — ctxlayer apply walks you through each proposal. Accepted rules land in a managed block:
<!-- ctxlayer:begin -->

Learned conventions (Context Autopilot)

  • Staff login cannot access admin view — When authenticated as staff, the admin role toggle must be hidden or disabled.

Hand-written content is never touched; re-runs update the block idempotently. Rules are written to both CLAUDE.md and AGENTS.md, so Claude Code, Cursor, Copilot, Codex, and every AGENTS.md-aware agent benefits.

Install

npm install -g context-autopilot   # or use npx, no install
Commands
CommandWhat it does
ctxlayer projectsList projects with observable session history (Claude Code + Cursor)
ctxlayer scanMine signals from this project's sessions
ctxlayer distillDistill signals into proposals (.ctxlayer/proposals.json)
ctxlayer promoteScan every project's saved memory (auto-memory + CLAUDE.md) for rules that belong in your global ~/.claude/CLAUDE.md; --dry-run lists candidates without calling a model
ctxlayer applyReview proposals interactively; write accepted ones
ctxlayer checkFast, model-free: how many new signals since the last distill? --hook prints a nudge only past --threshold (default 3), else stays silent
ctxlayer staleFind context-file references the repo has outgrown — missing files, removed npm scripts. Exits 1 on findings, so it drops straight into CI
ctxlayer exportExport distilled entries as Agent Operating Procedure JSON
Global mode
ctxlayer distill --global

Project context files hold repo conventions — but some feedback is about *you*: "explain things in plain English", "don't build while I'm brainstorming", "run independent work in parallel". Global mode mines all your projects across all your tools for exactly that, and maintains a managed block in your personal ~/.claude/CLAUDE.md, so every future session in every project starts already knowing how you like to work. Rules that mention a specific project are excluded by design — those belong in the project's own context file.

Promote saved memory to global
ctxlayer promote

Where global mode mines your *session transcripts*, promote mines the memory your agents have already written down: each project's auto-memory files (~/.claude/projects/ /memory/) and each repo's CLAUDE.md/AGENTS.md. Rules about how you work — or rules duplicated in two or more projects — are proposed for your global ~/.claude/CLAUDE.md, generalized and with the source files as evidence. Additive only: project files are read, never edited. Anything already covered globally is filtered before the model is even called.

Options: --project , --global, --source claude-code|cursor|all, --model , --min-score , --yes, --json.

Cursor session mining reads Cursor's local SQLite storage via Node's built-in node:sqlite (Node 22+; on older Node the Cursor source is skipped gracefully).

Claude Code plugin
/plugin marketplace add chiragbachani/context-autopilot

/plugin install context-autopilot@the-context-layer

Then ask Claude to "update project context from my session history" — or don't ask at all: the plugin ships a SessionStart hook that runs ctxlayer check (fast, no model call) when a session begins. If enough new signals have accumulated since the last distillation, Claude gets a nudge to offer distillation at a natural pause. No new signals → complete silence.

MCP server
{

"mcpServers": { "context-autopilot": { "command": "npx", "args": ["-y", "-p", "context-autopilot", "ctxlayer-mcp"] } } }

Exposes list_observable_projects, scan_context_signals, distill_context_proposals, distill_global_context, promote_to_global, apply_context_proposals, and find_stale_context.

The approval loop closes entirely inside chat: distill tools return each proposal with its evidence and instruct the agent to ask you which to accept; apply_context_proposals then writes exactly the titles you approved, remembers the ones you rejected (never re-proposed), and leaves the rest pending. No tool ever touches a context file without your explicit decision.

FAQ

How is this different from Claude Code's `/insights`? /insights is the same core observation — instructions you repeat belong in CLAUDE.md — shipped as a personal usage *report*: an HTML page with suggestions you copy-paste by hand, Claude Code only. Context Autopilot is the pipeline version: it also mines Cursor history, attaches your verbatim quotes as evidence to every rule, runs an explicit approve/reject flow, writes accepted rules into managed blocks in both CLAUDE.md *and* AGENTS.md (so Codex/Copilot/Cursor benefit), maintains a global cross-project rules file, and adds a CI staleness check. Fully open source and local.

How is this different from Claude Code's auto-memory? Auto-memory captures what the model notices *live, in the moment*, in one harness. Autopilot is retroactive and systematic: it mines months of existing history across tools, and finds cross-session patterns (you said it 6× in 4 sessions) that no single live session can see.

Troubleshooting

  • "Skill not found" / agent can't see the tools — MCP servers load at session start. After installing, start a new session (resumed/old sessions won't have the tools), and say "MCP tools" rather than a slash command: *"Using the context-autopilot MCP tools, distill this project's context proposals."*
  • Everything else (evidence presentation, approval flow, error hints) is built into the server itself — the tool results tell the agent exactly what to show and when to ask you.

Privacy

Everything runs on your machine. Transcripts are parsed locally; only the extracted signals (short quotes of your own instructions) are sent to the model you already use for coding. Nothing is uploaded anywhere else, ever.

Roadmap

Coding agents are chapter one. The engine is source-agnostic — it distills *observations of work* into Agent Operating Procedures (AOPs):

  • Now: Claude Code + Cursor sessions → CLAUDE.md / AGENTS.md; global cross-project rules (--global); staleness detection (ctxlayer stale)
  • Next: team-shared context; a GitHub Action for context linting in CI
  • Later: browser-workflow observation → AOPs for web tasks; ambient capture — until agents absorb the work you repeat, without you ever "building an agent"

License

MIT © The Context Layer

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