Context Mode — AI 编程代理上下文优化
大幅缩减 AI 编码代理的上下文窗口占用，保留会话记忆，并通过 MCP 和钩子强制路由。
- Star 数
- ★ 31k
- 最近更新
- 今天
- License
- NOASSERTION
- 主语言
- TypeScript
- FA 评分
- 54/100 · 缺口较多
30 秒速览
- 运行形态
- 可在哪里用
- 通用 · 跨平台ChatGPT · Codex · Claude Code
- 费用
- 免费，无需付费服务
- 上手难度
- 中 · 需要几步配置
- 开始前需要
- 典型场景
- Claude Code 用户安装插件后，用
/context-mode:ctx-doctor检查安装，并让钩子自动把大工具调用转成沙盒执行。 - 不适合
- 需要完全离线、无法安装 Node.js 22.5+ 环境的团队
- 依赖 Cursor 等非钩子平台、要求 100% 路由强制执行的团队
- 不愿在项目中添加规则文件或修改平台配置的用户
- 源码审查
- 54/100 · 缺口较多
这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？
Context Mode 是一个 MCP 服务器，专门解决 AI 编码代理的上下文窗口被工具输出塞满的问题。它通过沙盒执行工具把原始数据挡在上下文之外（例如 315 KB 减至 5.4 KB，减少 98%），并把会话事件（文件编辑、Git 操作、任务、错误、用户决定）记录到 SQLite 中，利用 FTS5 和 BM25 检索在对话压缩后恢复关键状态。项目还推行“用代码思考”的范式，让模型写脚本计算结果而只返回 stdout，而不是把大量文件读入上下文。Context Mode 兼容 17+ 个平台，包括 Claude Code、Gemini CLI、Copilot、Cursor、OpenCode 等，通过钩子或路由文件强制执行，同时支持 MCP 协议。它也提供 ctx_execute 等 11 个 MCP 工具，以及 ctx-stats、ctx-doctor 等斜杠命令。整体采用 ELv2 许可证，主要面向使用大型语言模型辅助编程的开发者与团队。
Context Mode 首先通过 MCP 或插件注册到支持的客户端。当模型调用工具时，钩子或路由规则引导其优先使用沙盒工具（如 ctx_execute、ctx_batch_execute），这些工具在独立子进程中执行代码，只将 stdout 返回上下文。ctx_index 将代码块保持原样，按标题切分 markdown，存入 SQLite FTS5 表；ctx_search 使用 BM25 和 Reciprocal Rank Fusion 检索索引内容。ctx_fetch_and_index 抓取 URL、转成 markdown、切块并索引，带 TTL 缓存。会话事件由钩子（如 PreToolUse、PostToolUse）捕获，写入 SQLite；在压缩前，PreCompact 钩子保存快照，会话恢复时 SessionStart 钩子注入相关状态。ctx_stats 报告节省量。
- Claude Code 用户安装插件后，用
/context-mode:ctx-doctor检查安装，并让钩子自动把大工具调用转成沙盒执行。 - 使用 Gemini CLI 的开发者通过一个配置文件注册 MCP 和钩子，减少上下文占用并保持会话连续。
- Cursor 用户手动配置
.cursor/hooks.json和规则文件，在 IDE 中保护上下文窗口。 - Codex CLI 用户启用插件和钩子功能，确保会话压缩后能恢复工作状态。
- 团队使用
ctx_index和ctx_search建立项目知识库，按需检索，避免加载大文档。 - OpenCode 用户通过插件获得原生
ctx_*工具和钩子，实现会话快照和路由。
如何安装或部署这个 Agent？
对于 Claude Code：/plugin marketplace add mksglu/context-mode 和 /plugin install context-mode@context-mode，然后重启并运行 /context-mode:ctx-doctor 验证。对于其他平台，需安装 Node.js >= 22.5，全局安装 npm install -g context-mode，然后按平台复制对应的 MCP 配置、钩子文件和路由规则。完整步骤见 README。
如何使用这个 Agent？
安装后，在支持的客户端聊天中输入 ctx stats 查看节省统计，ctx index 索引本地文件，ctx search 搜索，ctx doctor 诊断安装。沙盒工具如 ctx_execute 可由模型自动调用，也可手动在提示中使用。
这个 Agent 有哪些优点和局限？
- 沙盒工具可将工具输出降低达 98%（例如 315 KB → 5.4 KB），显著减少上下文占用。
- 会话连续性好，通过钩子和 SQLite 在压缩后恢复文件、任务状态。
- 支持 17+ 平台，包括 Claude Code、Gemini CLI、Cursor、Codex 等，提供自动或手动路由。
- 非钩子平台（如 Antigravity IDE、Zed）只能依赖规则文件，路由遵从率仅约 60%，防泄漏较弱。
- 需要 Node.js >= 22.5，且所有平台均需安装 Node 环境。
- 部分平台（如 Cursor）缺少 SessionStart 钩子，需要额外配置规则文件；Cursor 插件还在等待审核。
这个 Agent 与同类方案有什么区别？
相比于不使用上下文优化的其他 AI 编程辅助工具，Context Mode 的独特之处在于提供沙盒执行和 SQLite 会话持久化，而不仅仅是提示词压缩。
与相关度最高的同类 agent 并排比较关键指标。
| Agent | 源码审查 | 形态 / 费用 | Star | 最近更新 | 主语言 | 完整支持的平台 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Context Mode — AI 编程代理上下文优化 当前 | 54 · 缺口较多 | MCP 服务器免费 | ★ 31k | 今天 | TypeScript | ChatGPT · Codex · Claude Code |
| Ori Mnemos | 80 · 表现良好 | 命令行工具免费 | ★ 332 | 18 天前 | TypeScript | Claude Code · OpenAI API · Claude API |
| Mnemo Cortex | 75 · 表现良好 | 自托管服务免费 | ★ 157 | 今天 | Python | Codex · Claude Code · Claude.ai |
| Claudex | 69 · 存在缺口 | 命令行工具免费 | ★ 97 | 4 个月前 | JavaScript | Claude Code |
FollowAgents 如何评估这个 Agent？
查看各维度的扣分理由
证据显示：工具沙箱化（ctx_execute等）减少原始数据进入上下文，但权限模型未明确最小权限原则；用户确认机制存在（如ctx_purge需确认），但未全面覆盖；数据流透明性较好，README详细说明数据流向；敏感数据处理（如会话数据）有删除机制，但未明确加密；依赖安全未审计；外部影响（如网络抓取）有沙箱但未明确限制；回滚机制存在（ctx_upgrade可修复），但未明确数据回滚；来源归属明确（作者、仓库），但发布者未验证。扣分原因：权限模型未明确最小权限，用户确认不全面，敏感数据未加密，依赖未审计，外部影响未明确限制，回滚不完整，发布者未验证。
证据显示：自洽性较好，README与代码一致；依赖可用性未验证（静态审查）；失败消息有提供（如ctx-doctor诊断），但未全面覆盖。扣分原因：依赖可用性未验证，失败消息覆盖不全。
证据显示：受众明确（AI编码代理用户），场景多样（17平台）；能力边界清晰（工具列表）；触发精确（hook匹配器）；环境适配良好（多平台配置）。扣分原因：部分平台支持不完整（如Cursor待审核），环境适配有局限。
证据显示：信息架构清晰（README、docs）；安装说明详细；命名稳定（ctx_*工具）；示例和FAQ有提供；已知限制有说明（如Cursor限制）；许可证明确（ELv2）；版本和变更日志有提供（package.json版本），但无独立CHANGELOG；维护责任明确（作者、仓库）。扣分原因：无独立CHANGELOG，维护责任未完全明确。
证据显示：输出可用性高（工具返回结构化结果）；边际价值高（98%上下文节省）；成本效益合理（免费开源）。扣分原因：无独立成本分析，但整体合理。
证据显示：声明可追溯（README引用问题、文档）；跨源佐证有限（仅仓库内）；事实与推断分离较好（README区分问题与解决方案）。扣分原因：跨源佐证不足。
- 发布者未验证，身份未知。
- 依赖安全未审计，建议检查依赖漏洞。
- 敏感数据（如会话数据）未明确加密，建议加密存储。
- 部分平台支持不完整（如Cursor待审核），安装前确认。
- 无独立CHANGELOG，版本变更记录不完整。
最近版本
来自该项目 GitHub Releases 的最新发布记录，说明为上游原文摘录，未经本站改写或测试。
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发布说明摘录
Context-savings reporting + FinOps accuracy This release aligns context-savings reporting between the local ctx stats view and the Insight platform, and corrects per-turn cost attribution. Improvements - The local "Where you are now" savings bar now reflects the whole live conversation window — the main session plus the sub-agent and sandbox sessions it spawns — rather than a single session id. - The kept-out ratio is reported to one decimal, so a genuine 99.9% window is no longer rounded up to a misleading 100%. Fixes …在 GitHub 查看 ↗ -
发布说明摘录
FinOps accuracy and context-savings reporting Follow-up to v1.0.167's per-turn cost capture. This release corrects how savings and cost are measured and reported. Fixes - Context-savings bar accuracy. ctx stats previously rendered "With context-mode: 1 B / 100% kept out" on tool-heavy sessions. The "With context-mode" figure now reflects the real bytes the model paid to access kept-out content (ctx_search + ctx_fetch_and_index returns), not sandbox compute output, so the kept-out ratio is honest. …在 GitHub 查看 ↗ -
发布说明摘录
Per-turn token, cost, and savings capture (FinOps) Events now carry real per-turn token usage, model id, and cost_usd, replacing the flat per-event cost proxy. Engineering leaders can see actual AI spend per model, how much context-mode saved, and net/ROI. Highlights - Real per-model pricing catalog (63 curated models across Anthropic, OpenAI, Google, and other vendors) behind a small no-regex lookup module. Non-Claude models are now priced from their own rates instead of defaulting to Claude pricing. …在 GitHub 查看 ↗
常见问题
Context Mode 是免费的吗？
使用沙盒工具会影响功能吗？
Context Mode 会收集我的数据吗？
如何卸载？
/plugin 卸载；其他平台请移除 MCP 配置、钩子文件和全局 npm 包。