
ContextGraph
by AllenMaxi·★ 21·综合分 43
MCP 服务器实现了带有权限、订阅和可选支付功能的代理共享内存总线。
概述
ContextGraph 为编码代理和多代理团队提供持久的内存后端,具有受控共享内存、上下文编译和响应式增量压缩功能。它使代理能够通过结构化检查点在上下文压力下保持状态,并在存储库本地目录中维护可见状态。该服务器通过 MCP 协议实现这些内存管理功能。
试试问 AI
装完之后,这里有 5 个你可以让 AI 做的事:
什么时候选它
当您需要为多个编码代理提供带有访问控制和结构化状态保存的共享内存时,选择 ContextGraph。
什么时候不要选它
如果您只需要为单个聊天机器人提供个人记忆,或者需要具有企业 IAM 功能的托管代理运行时,请避免使用。
此 server 暴露的工具
从 README 抽取出 11 个工具contextgraph_compile_contextCompile a governed, token-budgeted context pack from mixed agent memory
contextgraph_storeStore a claim in agent memory with provenance and access controls
contextgraph_recallRetrieve memories matching a query with relevance scoring
contextgraph_register_agentRegister a new agent with the memory system
contextgraph_create_sessionCreate a new session for an agent to record events
contextgraph_record_session_eventRecord an event (decision, constraint, task, etc.) in a session
contextgraph_checkpoint_sessionCreate a checkpoint from a session to save its current state
contextgraph_fork_sessionCreate a new session that inherits from an existing checkpoint
contextgraph_sync_memory_directorySync session state to a local .contextgraph/ directory
contextgraph_get_context_packRetrieve a previously compiled context pack
contextgraph_explain_context_packGet explanations for why claims were included or excluded in a context pack
可对比工具
安装
pip install contextgraphClaude Desktop 集成,添加到你的 claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"contextgraph": {
"command": "python",
"args": ["-m", "contextgraph.server"],
"env": {}
}
}
}FAQ
- ContextGraph 与向量内存有什么不同?
- ContextGraph 提供结构化内存,具有来源证明、新鲜度、访问控制和可解释检索功能,而不仅仅是原始文本存储。
- 响应式增量压缩如何工作?
- 它将事件记录为结构化检查点,编译增量包,保留决策、任务和状态,而不是将会话折叠为摘要,从而在上下文边界之间保持状态。
ContextGraph 对比
最后更新于 · 由 README + GitHub 公开数据自动生成。