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Contextberg
通过 MCP 提供本地 AI 智能体记忆
Contextberg 是什么？
Contextberg 是一款为 macOS 和 Windows 打造的本地 AI 代理记忆工具，能自动捕获屏幕、浏览器历史和代理对话，并整合为可搜索的私有归档。它通过 MCP 协议把相关上下文喂给 Codex、Claude Code、Cursor 等代理，同时原生支持 macOS 截图捕获与 OCR 搜索、可配置来源排除，并兼容 Codex 登录、Gemini/OpenRouter API、Contextberg Cloud 以及纯本地模型等多种调用方式。
产品详细介绍
通过 MCP 提供本地 AI 智能体记忆
Contextberg 是一款为 macOS 和 Windows 打造的本地 AI 代理记忆工具，能自动捕获屏幕、浏览器历史和代理对话，并整合为可搜索的私有归档。它通过 MCP 协议把相关上下文喂给 Codex、Claude Code、Cursor 等代理，同时原生支持 macOS 截图捕获与 OCR 搜索、可配置来源排除，并兼容 Codex 登录、Gemini/OpenRouter API、Contextberg Cloud 以及纯本地模型等多种调用方式。
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Tiger创始人
嗨，Product Hunt 👋
我是 Tiger，Contextberg 的独立创始人。
我创建它，是因为我厌倦了一遍遍向 AI 代理重新解释我的工作。每次重置、切换任务，或是过完周末回来，相关上下文其实早已存在——就在我的屏幕画面、浏览器调研和过往的代理对话中——可我却不得不手动重建。
Contextberg 把这些内容转化为本地的、可复用的记忆，并通过 MCP 把相关上下文投送给 Codex、Claude Code、Cursor 以及其他代理。
本次发布的新内容：
🍎 原生 macOS 应用，同步支持 Windows
🔎 对已截取屏幕进行 OCR 搜索
🛡️ 应用与来源排除
🧠 短期、每日与长期记忆
🔀 可使用 Codex 登录、Gemini/OpenRouter 密钥、Contextberg Cloud，或本地模型
你的存档始终保留在设备本地，只有你主动选用的那部分上下文才会发送给你指定的模型服务商。
我要打造的是代理底层的记忆层——而不是又一个把你锁死在单一模型上的代理。
你的 AI 代理最常忘记工作流里的哪一部分？很想知道你目前是怎么重建上下文的。
创始团队
TigerBuilding memory for AI agents
