Enables AI coding agents to persist structured long-term memory (gotchas, architecture, API notes) in a .context folder and sync across devices and agents via Git.
SaferSkills independently audited Context Sync MCP (MCP Server) and scored it 100/100 (green). The audit ran 55 deterministic rules across Security, Supply Chain, Maintenance, Transparency, and Community; it found 0 high-severity and 0 lower-severity findings. The full rule-by-rule trace and per-finding evidence are below. Free, methodology-open.
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Every scanned point with the score it earned and what moved between them.
First recorded scan — no prior version to compare against.
The primary manifest — the file an agent reads to learn what this artifact does.
<h1 align="center"> 🔄 Context Sync MCP </h1>
<p align="center"> <b>Never Repeat Yourself to AI Again.</b><br> (让你的 Codex / Claude Code / Gemini / Antigravity 拥有跨设备、跨 Agent、不遗忘的长期记忆) </p>
<p align="center"> <a href="https://www.npmjs.com/package/context-sync-mcp"><img src="https://img.shields.io/npm/v/context-sync-mcp?style=flat-square&color=cb3837" alt="npm"></a> <a href="#"><img src="https://img.shields.io/badge/MCP-v1.0-blue?style=flat-square" alt="MCP"></a> <a href="#"><img src="https://img.shields.io/badge/Node.js-%3E%3D18-green?style=flat-square" alt="Node"></a> <a href="#"><img src="https://img.shields.io/badge/TypeScript-5.7-blue?style=flat-square" alt="TS"></a> <a href="#"><img src="https://img.shields.io/badge/Tests-Automated-brightgreen?style=flat-square" alt="Tests"></a> <a href="#"><img src="https://img.shields.io/badge/License-MIT-orange?style=flat-square" alt="License"></a> </p>
❌ 痛点:上午用 Claude Code,好不容易让 Agent 摸清了代码库的逻辑、知道了哪个内部 API 会报错;结果晚换了台电脑,或者换了个模型,你的Coding Agent 瞬间失忆。然后又要在新的对话框里init,结果发现模型还是记不起来之前的agent到底踩过什么坑,跟你渡过过怎样的美好开发时间 :disguised_face:,然后就开始继续告诉他之前做到哪了,哪是坑之后别踩,只能说是身心俱疲。
>
✅ 解法:Context Sync 为 Agent 提供了一个独立于对话、独立于具体模型的长期记忆库。基于 Git 和 MCP,换台电脑、换个 Agent,敲一句 /sync-load,进度与上下文都能继续接上。工作流极简: 新项目先 sync_init 建立第一份上下文 → 踩坑了/新决策用 write_context 自动记录 → sync_push 推送 → 换电脑 sync_load 拉取。就是这么简单。
它同步的不是“某个 Agent 的私有聊天记录”,而是项目里的结构化上下文文件;所以同一份上下文可以在 Claude ↔ Codex ↔ Gemini 之间复用。
💡 实际演示:由 Antigravity-Claude Code Opus 4.6 到 GPT-5.4
<div align="center"> <img width="60%" alt="演示截图1" src="https://github.com/user-attachments/assets/10727698-6933-4ca3-aa81-3d41b07dd4c6" /> <br><br> <img width="60%" alt="演示截图2" src="https://github.com/user-attachments/assets/125fc560-0ef8-4c4a-8ac3-c62e80a8027f" /> </div>
/sync-initwrite_context 记录到 .context//sync-save/sync-load简单记忆:先 init,一直 write,切换前 save,新设备 load。
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| 🧠 结构化长期记忆 | 将零散的对话沉淀为 5 类标准文档(避雷点、架构决策等),拒绝遗忘。 |
| 🔗 关联与自动编号 | 踩坑记录自动递增编号,支持 related_to 双向跳转,构建项目的知识图谱。 |
| ⚡️ 跨设备 + 跨 Agent 同步 | sync_push / sync_load 一键指令,背靠 Git 实现可靠的版本控制与多端漫游;同一份上下文可被不同 Agent 继续使用。 |
| 🛡️ 同步文件规范化 | 会为 .context/ 写入轻量的 Git attributes,保持 Markdown / JSON 文件的文本格式一致;复杂并发编辑仍可能需要人工处理。 |
| 操作 | 消耗 (Tokens) | 说明 |
|---|---|---|
write_context | 💡 极低 (~200) | 取决于单次写入内容的长度 |
sync_push | 💡 极低 (~20) | 固定调用指令开销 |
sync_load | 📊 中等 (~2000) | 取决于 .context/ 积累的文件总量 |
一句话总结:日常开发一整天(5-10次写入 + 1次同步),额外消耗仅约 2k-5k tokens,对账单几乎无影响。
与时俱进,直接让 Agent 帮你搞定一切。
提示词中默认将补充提示词写道项目提示词中,如果需要写入全局,可以修改全局提示词
复制下面这段话,直接发给你的 Codex / Claude Code / Gemini / Antigravity,剩下的交给它:
帮我安装并配置 `context-sync-mcp`,并确保它适用于跨设备、跨 Agent 的上下文同步。
1. 运行 `npm install -g context-sync-mcp`
2. 找到 context-sync-mcp 的安装路径(运行 `which context-sync-mcp` 或 `npm root -g`),确认 `dist/index.js` 的绝对路径
3. 帮我注册这个 MCP server(使用你的标准 MCP 配置命令或修改相应的 mcp.json)。command 是 `node`,args 是 `["/绝对路径/context-sync-mcp/dist/index.js"]`
4. 优先把下面的规则内容写入**当前项目**的规则文件(如 `.cursorrules`、`CLAUDE.md`、`.cursor/rules/`);
你有 context-sync MCP 工具。开发过程中:
- 踩坑了 → write_context 写到 gotchas
- 做了架构决策 → 写到 architecture
- 发现 API 特殊行为 → 写到 api_notes
- 完成阶段任务 → 更新 progress
- 仅更新 progress 不等于保存详情;具体踩坑/决策/API 行为必须写入 gotchas / architecture / api_notes,否则 `/sync-load` 只能恢复进度标记
- 用户说 /sync-init、初始化上下文同步、初始化这个仓库的 context sync → 调 sync_init
- 用户说 /sync-save、sync push、保存上下文、上传上下文 → 调 sync_push
- 用户说 /sync-load、sync pull、拉取上下文、恢复上下文、新设备恢复上下文 → 调 sync_load
- `sync_push` / `sync_load` 是内部工具名;对用户统一使用 `/sync-save` 和 `/sync-load`,不要说 `/sync-push`
- 这个 MCP 同步的是项目内 `.context/` 里的结构化上下文,不依赖某一个特定 Agent;因此同一份上下文可以在 Claude、Codex、Gemini 等不同 Agent 之间继续使用🪄 配置完成后,你不需要记忆任何额外命令。像平常一样自然地写代码、提问,Agent 知道什么时候该记录。下班前对它说一句/sync-save即可;第二天哪怕换到另一个 Agent,也能用/sync-load接着干。
<details> <summary><b>▸ 展开查看:手动安装指南</b></summary>
npm install -g context-sync-mcpCursor — 编辑 ~/.cursor/mcp.json(全局)或项目的 .cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": {
"context-sync": {
"command": "node",
"args": ["/绝对路径/context-sync-mcp/dist/index.js"]
}
}
}Claude Code — 运行:
claude mcp add context-sync node /绝对路径/context-sync-mcp/dist/index.jsOpenAI Codex — 运行:
codex mcp add context-sync -- node /绝对路径/context-sync-mcp/dist/index.jsGoogle Antigravity — 编辑项目根目录的 mcp_config.json 或 .mcp.json:
{
"mcpServers": {
"context-sync": {
"type": "local",
"command": "node",
"args": ["/绝对路径/context-sync-mcp/dist/index.js"]
}
}
}将本项目 rules/ 目录下的模板复制到你的工作区:
rules/context-sync.mdc 到 .cursor/rules/rules/CLAUDE.md 内容到根目录的 CLAUDE.md建议优先使用项目级规则。只有在你明确希望所有项目默认启用 Context Sync 时,再考虑加到全局规则里。
</details>
我们优化了架构图,让你一眼看懂它的极简逻辑。
一句话理解: Context Sync 传递的不是某个模型的“脑内状态”,而是项目内 .context/ 里的结构化记忆;因此它天然支持跨设备,也天然支持跨 Agent。
flowchart LR
A["🤖 Coding Agent<br>(Cursor/Claude)"]
M(("⚙️ Context Sync<br>MCP Server"))
F["📁 本地记忆库<br>(.context/)"]
G[("☁️ Git 远端")]
A <-->|stdio 通信| M
M <-->|读/写 Markdown| F
M <-->|Push / Pull| G
style A fill:#f8fafc,stroke:#94a3b8,stroke-width:2px,color:#0f172a
style M fill:#fffbeb,stroke:#fcd34d,stroke-width:2px,color:#92400e
style F fill:#f0fdf4,stroke:#86efac,stroke-width:2px,color:#166534
style G fill:#f3f4f6,stroke:#d1d5db,stroke-width:2px,color:#1f2937sequenceDiagram
participant Dev as 👨💻 开发者
participant Agent as 🤖 AI
participant MCP as ⚙️ 组件
participant Git as ☁️ 远端
Note over Dev, Agent: 🌤 白天:遇到坑
Dev->>Agent: "SQLite 跨进程锁死了..."
Agent->>MCP: write_context(gotchas)
MCP-->>Agent: ✅ 已记录至 gotchas.md
Note over Dev, Agent: 🌙 下班:保存记忆
Dev->>Agent: "/sync-save"
Agent->>MCP: sync_push()
MCP->>Git: ✅ git commit & push (含设备信息)
Note over Dev, Agent: ☕ 重启:换电脑恢复
Dev->>Agent: "/sync-load"
Agent->>MCP: sync_load()
MCP->>Git: git pull
MCP-->>Agent: 📋 返回所有历史上下文与踩坑记录write_context往 .context/ 目录写入记录。
gotchas (append): 踩坑记录、Bug 发现。architecture (append): 架构决策记录。api_notes (append): 接口行为说明。progress (overwrite): 当前任务进度。summary (overwrite): 项目整体索引。提示:progress更适合写“现在做到哪一步了”;如果你想让另一台设备恢复到具体的测试记录、踩坑细节或接口限制,请把正文写进gotchas/architecture/api_notes,不要只写一句进度提示。
sync_init为一个还没有 .context/ 的项目建立第一份上下文基线。适用于 /sync-init、初始化上下文同步、初始化当前仓库的 context sync。默认会自动探测项目名、当前分支和 README 标题,并生成保底的 progress / summary;如果 Agent 额外传入自定义内容,则以注入内容为准。若项目已有上下文,应改用 /sync-load。
sync_push将 .context/ 推送到 Git 远端。自动生成 SUMMARY.md、写入用于保持文本格式一致的 .gitattributes,并更新同步元信息 sync_meta.json。适用于 /sync-save、sync push、保存/上传上下文。
sync_load从远端拉取最新上下文,按优先级展示给 Agent 供推理使用。适用于 /sync-load、sync pull、拉取/恢复上下文、新设备恢复上下文。
如果/sync-load之后只看到了SUMMARY.md和task_progress.md,通常不是同步坏了,而是此前详细内容还没有写入对应的结构化文件;这时应检查是否已经把内容写入gotchas.md、architecture.md或api_notes.md。
</details>
工具会在你的项目根目录生成一个干净的 .context/ 文件夹,与业务代码完全隔离:
your-project/
└── .context/
├── SUMMARY.md # 总览索引
├── gotchas.md # 踩坑本
├── architecture.md # 架构决策
├── api_notes.md # 接口行为说明
├── task_progress.md # 当前任务进度
├── .gitattributes # Git attributes(保持文本格式一致)
└── sync_meta.json # 同步元数据 (设备识别)最佳实践:直接将 .context/ 一并 commit 进业务代码仓库。如果你不希望污染业务代码,也可以在独立的文件夹(专用的 context 仓库)中运行 Agent。<p align="center"> 感谢LinuxDo各位佬友的支持!欢迎加入linuxdo,学AI,来L站!https://linux.do/ </p>
<p align="center"> <b>MIT License</b><br> ✅ 允许个人、团队与商业使用、修改与分发<br> <i>Made with ❤️ for developers who hate repeating themselves to AI.</i> </p>
~30 seconds. Free. No account. Every finding cites a rule and a line of evidence.