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Context Keeper MCP Server

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基本情報

カテゴリ

AI とエージェント

トランスポート

stdio

作者

redleaves

投稿者

xiaofeng wei

Context Keeper MCP Server について

**Context Keeper** 基于LLM驱动的智能上下文记忆管理系统,专为AI Agent提供企业级记忆能力。

#ai#rag#llm-driven-intelligent-memory#context-management-system#ai-assistants#programming-assistant#vector-search#ai-assistant#llm#retrieval-augmented-generation#ai-memory

Context Keeper MCP Server の設定

標準の設定はありません

このサーバーの README には解析可能な MCP 設定ブロックが含まれていません。インストール手順はリポジトリをご確認ください。

リポジトリ

Context Keeper MCP Server のツール

ツール一覧はまだありません

この掲載には表示できるツール一覧がまだありません。サーバーにツールがないという意味ではありません。対応機能はプロジェクトのドキュメントをご確認ください。

ツールは README から自動的に抽出されます。メンテナーは ## Tools という見出しの下に記載することで、このタブに反映できます。

概要

What is Context Keeper?

Context Keeper is an LLM-driven intelligent context memory management system that gives AI assistants a persistent "memory." It solves the problem of having to re-explain project backgrounds in every conversation, prevents AIs from "forgetting" past discussions, and helps teams capture organizational knowledge.

How to use Context Keeper?

Visit the open-source repository at github.com/redleaves/context-keeper for source code, documentation, and configuration instructions.

Key features of Context Keeper

  • Wide recall + fine ranking architecture (80%+ recall, 75%+ accuracy)
  • Four-dimensional unified context model (Project, Topic, Conversation, Code)
  • Full MCP protocol support (HTTP/WebSocket/SSE)
  • Automatic short-term to long-term memory conversion with LLM importance evaluation
  • User/workspace isolation and 10,000+ QPS enterprise performance
  • IDE integrations for Cursor and VSCode

Use cases of Context Keeper

  • Code review assistant that automatically links historical discussions
  • New hire onboarding with quick access to architecture decisions
  • Team knowledge base that continually accumulates technical experience

よくある質問

1

How does Context Keeper improve recall and accuracy compared to traditional RAG?

It uses a two-stage architecture: wide recall (multi-dimensional parallel retrieval of ~100 candidates) achieves 80%+ recall, and fine ranking (LLM analysis) improves accuracy to 75%+.

2

What transport protocols does Context Keeper support?

HTTP, WebSocket, and SSE.

3

Which IDEs does Context Keeper integrate with?

Cursor and VSCode, with automatic context tracking.

4

Is Context Keeper suitable for enterprise use?

Yes, it provides user/workspace isolation and can handle 10,000+ QPS.

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