greatscottymac/context-portal

(Это банк памяти!)

           

Сервер Model Context Protocol (MCP) с базой данных для управления структурированным контекстом проекта, предназначенный для использования ИИ-ассистентами и инструментами разработчиков внутри IDE и других интерфейсов.

Что такое MCP-сервер Context Portal (ConPort)?

Context Portal (ConPort) — это банк памяти вашего проекта. Это инструмент, который помогает ассистентам ИИ лучше понять ваш конкретный проект, храня важную информацию, такую как решения, задачи и архитектурные шаблоны, структурированно. Думайте об этом как о создании специализированной для проекта базы знаний, к которой ИИ может легко получить доступ и использовать для получения более точных и полезных ответов.

Что он делает:

• Отслеживает решения проекта, прогресс и проектирование систем.
• Хранит пользовательские данные проекта (например, глоссарии или спецификации).
• Помогает ИИ быстро находить релевантную информацию о проектах (например, умный поиск).
• Позволяет ИИ использовать контекст проекта для улучшения ответов (RAG).
• Более эффективно для управления, поиска и обновления контекста по сравнению с простыми банками памяти на основе текстовых файлов.

What is Context Portal MCP server (ConPort)?

Context Portal (ConPort) is your project’s memory bank. It’s a tool that helps AI assistants understand your specific software project better by storing important information like decisions, tasks, and architectural patterns in a structured way. Think of it as building a project-specific knowledge base that the AI can easily access and use to give you more accurate and helpful responses.

What it does:

• Keeps track of project decisions, progress, and system designs.
• Stores custom project data (like glossaries or specs).
• Helps AI find relevant project information quickly (like a smart search).
• Enables AI to use project context for better responses (RAG).
• More efficient for managing, searching, and updating context compared to simple text file-based memory banks.

ConPort provides a robust and structured way for AI assistants to store, retrieve, and manage various types of project context. It effectively builds a project-specific knowledge graph, capturing entities like decisions, progress, and architecture, along with their relationships. This structured knowledge base, enhanced by vector embeddings for semantic search, then serves as a powerful backend for Retrieval Augmented Generation (RAG), enabling AI assistants to access precise, up-to-date information for more context-aware and accurate responses.

It replaces older file-based context management systems by offering a more reliable and queryable database backend (SQLite per workspace). ConPort is designed to be a generic context backend, compatible with various IDEs and client interfaces that support MCP.

Key features include:

• Structured context storage using SQLite (one DB per workspace, automatically created).
• MCP server (context_portal_mcp) built with Python/FastAPI.
• A comprehensive suite of defined MCP tools for interaction (see “Available ConPort Tools” below).
• Multi-workspace support via workspace_id.
• Primary deployment mode: STDIO for tight IDE integration.
• Enables building a dynamic project knowledge graph with explicit relationships between context items.
• Includes vector data storage and semantic search capabilities to power advanced RAG.