context-portal
Context Portal（简称 ConPort）是一个面向开发者的 AI 记忆库工具。它本质上是一个 MCP（Model Context Protocol）服务器，能够为你的项目建立专属的知识图谱，帮助 AI 助手更好地理解你的代码库。
在实际开发中，AI 助手往往对你的项目架构、设计决策和业务逻辑一无所知，导致给出的建议不够准确。ConPort 正是为了解决这个痛点而设计的——它会系统性地记录项目中的关键信息，包括架构设计、技术选型、待办事项等，并建立它们之间的关联关系。当 AI 需要了解项目背景时，可以快速从记忆库中检索相关信息，从而提供更精准的上下文感知建议。
ConPort 支持语义搜索和向量嵌入，能够实现真正的 RAG（检索增强生成）体验。它使用 SQLite 作为存储，每个项目独立建库，数据结构化且易于查询。目前已支持 Roo Code、CLine、Windsurf、Cursor 等主流 AI 编程助手。
简单来说，如果你希望在 IDE 中获得更懂你项目的 AI 辅助，或者想让团队协作时的 AI 上下文保持一致，ConPort 是一个值得尝试的解决方案。
使用场景
一名后端开发工程师正在维护一个微服务架构的电商系统，项目涉及订单、库存、支付、用户等多个领域模块，已迭代开发近一年。他日常使用 AI 编码助手（如 Roo Code）辅助开发，几乎每天都会与 AI 协作处理需求。
没有 context-portal 时
- 每次让 AI 修改代码时，都要先花时间解释项目的架构模式、技术选型理由和模块依赖关系，沟通成本很高
- AI 不了解之前做过的技术决策和原因，例如为什么选择分库分表、为什么某个接口要加分布式锁，容易提出与现有设计冲突的方案
- 项目中有特定的业务术语和领域模型（如"预售单""SKU 组合""履约时效"），AI 经常理解错误，导致生成的代码逻辑不对
- 之前解决过的线上问题和踩过的坑无法被复用，AI 可能重复给出类似的错误方案
- 当需要查找历史需求文档或技术方案时，只能用关键词搜索，经常找不到语义相关但表述不同的内容
使用 context-portal 后
- 项目架构、技术选型、领域模型等核心知识被结构化存储在知识图谱中，AI 可以随时查询，一句话就能获取完整的项目背景
- 之前的技术决策和讨论被记录为上下文条目，AI 清楚"为什么这样做"，给出的方案与现有设计保持一致
- 项目特定术语和业务规则被明确定义为知识条目，AI 对业务概念的理解更准确，生成的代码逻辑符合业务预期
- 之前的线上问题处理经验被沉淀下来，AI 可以参考类似问题的解决方案，避免重复踩坑
- 向量嵌入和语义搜索让相关内容被智能关联，即使表述不同也能找到真正相关的信息
context-portal 让 AI 助手真正"记住"整个项目的上下文，开发者在每次对话中无需重复解释项目背景，AI 就能给出更准确、更贴合项目实际的相关建议。
运行环境要求
- Linux
- macOS
- Windows
不需要
未说明
快速开始
Context Portal MCP (ConPort)
(这是一个记忆库！)
一个基于数据库的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，用于管理结构化的项目上下文，专为 IDE 和其他接口中的 AI 助手和开发者工具设计。
什么是 Context Portal MCP 服务器 (ConPort)？
Context Portal (ConPort) 是你项目的记忆库。它是一个帮助 AI 助手更好地理解你的特定软件项目的工具，通过以结构化的方式存储重要信息，如决策、任务和架构模式。想象它就像在构建一个项目特定的知识库，AI 可以轻松访问并使用它来为你提供更准确和更有帮助的响应。
它的功能：
- 跟踪项目决策、进度和系统设计。
- 存储自定义项目数据（如术语表或规格说明）。
- 帮助 AI 快速找到相关的项目信息（如智能搜索）。
- 使 AI 能够使用项目上下文来提供更好的响应（RAG）。
- 与简单的基于文本文件的记忆库相比，在管理、搜索和更新上下文方面更加高效。
ConPort 为 AI 助手提供了存储、检索和管理各种类型项目上下文的强大而结构化的方式。它有效地构建了一个项目特定的知识图谱，捕获决策、进度和架构等实体及其关系。这个结构化的知识库，通过**向量嵌入（vector embeddings）增强以支持语义搜索，然后作为检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）**的强大后端，使 AI 助手能够访问精确、最新的信息，从而提供更具上下文感知能力的准确响应。
它用更可靠且可查询的数据库后端（每个工作区一个 SQLite 数据库）取代了旧的基于文件的上下文管理方式。ConPort 旨在成为一个通用的上下文后端，兼容支持 MCP 的各种 IDE 和客户端接口。
主要功能包括：
- 使用 SQLite 进行结构化上下文存储（每个工作区一个数据库，自动创建）。
- 使用 Python/FastAPI 构建的 MCP 服务器（
context_portal_mcp）。 - 完整的已定义 MCP 工具套件用于交互（参见下面的"可用的 ConPort 工具"）。
- 通过
workspace_id支持多工作区。 - 主要部署模式：STDIO，用于紧密的 IDE 集成。
- 支持构建动态项目知识图谱，明确呈现上下文项目之间的关系。
- 包含向量数据存储和语义搜索功能，为高级 RAG 提供支持。
- 作为**检索增强生成（RAG）**的理想后端，为 AI 提供精确、可查询的项目记忆。
- 提供结构化上下文，AI 助手可以利用它与兼容的 LLM 提供商进行提示缓存（prompt caching）。
- 使用 Alembic 迁移管理数据库架构演进，确保无缝更新和数据完整性。
前置要求
在开始之前，请确保已安装以下软件：
- Python： 建议使用 3.8 或更高版本。
- 下载 Python
- 确保在安装过程中将 Python 添加到系统的 PATH（特别是在 Windows 上）。
- uv： （强烈推荐）一个快速的 Python 环境和包管理器。使用
uv可以显著简化虚拟环境创建和依赖安装。
安装和配置（推荐）
推荐使用 uvx 直接从 PyPI 执行包来安装和运行 ConPort。这种方法无需手动创建和管理虚拟环境。
uvx 配置（推荐用于大多数 IDE）
在你的 MCP 客户端设置（例如 mcp_settings.json）中，使用以下配置：
{
"mcpServers": {
"conport": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"context-portal-mcp",
"conport-mcp",
"--mode",
"stdio",
"--workspace_id",
"${workspaceFolder}",
"--log-file",
"./logs/conport.log",
"--log-level",
"INFO"
]
}
}
}
command：uvx会为你处理环境。args：包含运行 ConPort 服务器的参数。${workspaceFolder}：此 IDE 变量用于自动提供当前项目工作区的绝对路径。--log-file：可选：服务器日志写入的文件路径。如果未提供，日志将定向到stderr（控制台）。有助于持久化日志和调试服务器行为。--log-level：可选：设置服务器的最小日志级别。有效选项为DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL。默认为INFO。在开发或故障排除期间设置为DEBUG以获取详细输出。
重要提示：许多 IDE 在启动 MCP 服务器时不会展开
${workspaceFolder}。请使用以下安全选项之一：
- 为
--workspace_id提供绝对路径。- 启动时省略
--workspace_id，依赖每次调用时提供的workspace_id（如果你的客户端在每次调用时都提供此参数，则推荐此方式）。
替代配置（启动时不使用 --workspace_id）：
{
"mcpServers": {
"conport": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"context-portal-mcp",
"conport-mcp",
"--mode",
"stdio",
"--log-file",
"./logs/conport.log",
"--log-level",
"INFO"
]
}
}
}
如果你省略 --workspace_id，服务器将跳过预初始化，并在第一次工具调用时使用该调用中提供的 workspace_id 初始化数据库。
开发者安装（从 Git 仓库）
开发和测试 ConPort 最合适的方式是在 IDE 中将其作为 MCP 服务器运行，使用上述配置。这可以测试 STDIO 模式和真实客户端行为。
如果需要针对本地检出的代码和虚拟环境运行，可以将 MCP 客户端配置为通过 uv run 和你的 .venv/bin/python 启动开发服务器：
{
"mcpServers": {
"conport": {
"command": "uv",
"args": [
"run",
"--python",
".venv/bin/python",
"--directory",
"<path to context-portal repo> ",
"conport-mcp",
"--mode",
"stdio",
"--log-file",
"./logs/conport-dev.log",
"--log-level",
"DEBUG"
],
"disabled": false
}
}
}
注意：
- 将
--directory设置为你的仓库路径；这将使用你的本地检出和 venv 解释器。 - 日志将写入
./logs/conport-dev.log，并使用DEBUG详细级别。
本地环境设置
通过 Git 仓库进行开发或贡献的设置。
克隆仓库
git clone https://github.com/GreatScottyMac/context-portal.git cd context-portal创建虚拟环境
uv venv使用 shell 标准激活方式激活它（例如在 macOS/Linux 上使用
source .venv/bin/activate）。安装依赖
uv pip install -r requirements.txt在 IDE 中运行（推荐） 使用上面显示的 "uvx Configuration" 或开发
uv run配置来配置 IDE 的 MCP 设置。这是对 ConPort 在 STDIO 模式下最具代表性的测试。可选：CLI 帮助
uv run python src/context_portal_mcp/main.py --help
注意：
- 关于
--workspace_id行为和 IDE 路径处理，请参阅上面 "uvx Configuration" 部分的指导。许多 IDE 不会展开${workspaceFolder}。
关于升级前的清理工作（包括清除 Python 字节码缓存），请参阅 v0.2.4_UPDATE_GUIDE.md。
与 LLM 代理一起使用（自定义指令）
通过向 LLM 提供特定的自定义指令或系统提示，可以显著增强 ConPort 与 LLM 代理配合使用的效果。本仓库包含针对不同环境定制的策略文件：
对于 Roo Code：
roo_code_conport_strategy：包含在 Roo Code VS Code 扩展中运行的 LLM 的详细指令，指导它们如何使用 ConPort 工具进行上下文管理。
对于 CLine：
cline_conport_strategy：包含在 Cline VS Code 扩展中运行的 LLM 的详细指令，指导它们如何使用 ConPort 工具进行上下文管理。
对于 Windsurf Cascade：
cascade_conport_strategy：针对与 Windsurf Cascade 环境集成的 LLM 的特定指导。重要提示：在 Cascade 中启动会话时，需要明确告诉 LLM：
Initialize according to custom instructions对于通用/平台无关的使用：
generic_conport_strategy：为任何支持 MCP 的 LLM 提供平台无关的指令集。它强调使用 ConPort 的get_conport_schema操作来动态发现确切的 ConPort 工具名称及其参数，指导 LLM 何时以及为何执行概念交互（如记录决策或更新产品上下文），而不是硬编码特定的工具调用细节。
如何使用这些策略文件：
- 识别与你的 LLM 代理环境相关的策略文件。
- 复制该文件的全部内容。
- 将其粘贴到 LLM 的自定义指令或系统提示区域。方法因 LLM 平台而异（IDE 扩展设置、Web UI、API 配置）。
这些指令使 LLM 能够：
- 从 ConPort 初始化和加载上下文。
- 使用新信息更新 ConPort（决策、进度等）。
- 管理自定义数据和关系。
- 理解
workspace_id的重要性。 启动会话的重要提示： 为确保 LLM 代理正确初始化和加载上下文，尤其是在可能不会在第一条消息时严格遵守自定义指令的界面中，最好以明确的指令开始你的交互，例如：Initialize according to custom instructions.这可以帮助提示代理执行其策略文件中定义的 ConPort 初始化序列。
新策略集：mem4sprint（新增内容）
仓库包含了一个专注于冲刺规划和运营流程的新策略/文档集：
conport-custom-instructions/mem4sprint.md— 关于使用扁平类别和有效 FTS 前缀的简洁指导和模式。conport-custom-instructions/mem4sprint.schema_and_templates.md— 元模式、紧凑启动器、FTS 查询规则和最小化运营调用配方。
主要亮点：
- 扁平类别模型（例如
artifacts、rfc_doc、retrospective、ProjectGlossary、critical_settings）。 - 仅支持有效的 FTS5 前缀：
category:、key:、value_text:用于自定义数据；summary:、rationale:、implementation_details:、tags:用于决策。 - 处理程序层查询规范化；数据库层保持不变。
发布说明摘要：
- 添加了 mem4sprint 策略/文档，包含扁平类别和明确的 FTS 规则。
- 简化了示例，并包含最小化运营调用配方。
- 文档阐明了 IDE 工作区路径处理以支持 MCP。
在工作区中首次使用 ConPort
当你首次在新项目或现有项目工作区中使用 ConPort 时，ConPort 数据库（context_portal/context.db）将在不存在时由服务器自动创建。为了帮助引导初始项目上下文，特别是产品上下文，请考虑以下事项：
使用 projectBrief.md 文件（推荐）
- 创建
projectBrief.md：在项目工作区的根目录中，创建一个名为projectBrief.md的文件。 - 添加内容：在此文件中添加项目的高级概述，包括：
- 项目的主要目标或目的
- 关键功能或组件
- 目标受众或用户
- 整体架构风格或关键技术（如果已知）
- 其他定义项目的基础信息
- 自动提示导入：当使用提供的 ConPort 自定义指令集（如
roo_code_conport_strategy）的 LLM 代理在workspace中初始化时，它会：- 检查
projectBrief.md是否存在 - 如果找到，它会读取文件并询问你是否愿意将其内容导入 ConPort 产品上下文（Product Context）
- 如果你同意，内容将被添加到 ConPort，为项目的产品上下文提供即时基线
- 检查
手动初始化
如果未找到 projectBrief.md，或者你选择不导入它：
- LLM 代理（根据其自定义指令引导）通常会通知你 ConPort 产品上下文似乎未初始化。
- 它可能会主动帮助你手动定义产品上下文，可能通过列出workspace中的其他文件来收集相关信息。
通过提供初始上下文，无论是通过 projectBrief.md 还是手动输入，你都能让 ConPort 和连接的 LLM 代理从一开始就更好地理解项目的基础。
自动工作区检测
ConPort 可以自动确定正确的 workspace_id，因此你无需在 MCP 客户端配置中硬编码绝对路径。这对于无法在启动 MCP 服务器时展开 ${workspaceFolder} 的 IDE 特别有用。
检测功能默认启用，可通过 CLI 标志控制：
标志：
--auto-detect-workspace（默认：启用）开启自动检测。--no-auto-detect禁用检测（此时必须提供显式的--workspace_id或每个工具的workspace_id）。--workspace-search-start <path>可选的向上搜索起始目录（默认为当前工作目录）。
工作原理（多策略）：
- 强指标（快速路径）：查找包含以下任一文件的高置信度项目根目录：
package.json、.git、pyproject.toml、Cargo.toml、go.mod、pom.xml。 - 多个通用指标：如果目录中存在 ≥2 个通用指标（README、许可证、构建文件等），则被视为根目录。
- 现有 ConPort 工作区：
context_portal/目录的存在表示一个有效的workspace。 - MCP 环境上下文：尊重环境变量，如
VSCODE_WORKSPACE_FOLDER或CONPORT_WORKSPACE（如果已设置且有效）。 - 回退：如果未找到任何指标，则使用起始目录（并发出警告）。
工具：
get_workspace_detection_info（MCP 工具）暴露一个诊断字典，包含：- start_path（起始路径）
- detected_workspace（检测到的工作区）
- detection_method（检测方法：strong_indicators | multiple_indicators | existing_context_portal | fallback）
- indicators_found（发现的指标）
- relevant environment variables（相关环境变量）
最佳实践：
- 保持检测启用，除非你在多根场景下需要每个调用进行显式隔离。
- 如果 IDE 传递字面字符串
${workspaceFolder}，ConPort 将忽略它并安全地自动检测（记录为 WARNING 级别日志）。 - 对于调试模糊的根目录（例如嵌套仓库），运行检测信息工具以确认选择了哪个目录。
完全依赖自动检测的 MCP 启动示例：
{
"mcpServers": {
"conport": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from", "context-portal-mcp",
"conport-mcp",
"--mode", "stdio",
"--log-level", "INFO"
]
}
}
}
显式禁用检测（强制仅使用提供的 ID）：
{
"mcpServers": {
"conport": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from", "context-portal-mcp",
"conport-mcp",
"--mode", "stdio",
"--no-auto-detect",
"--workspace_id", "/absolute/path/to/project"
]
}
}
}
如果你有一个在深层子目录内启动的启动器，请提供更高的起始路径：
conport-mcp --mode stdio --workspace-search-start ../../
完整的原理、边缘情况和故障排除请参阅 UNIVERSAL_WORKSPACE_DETECTION.md。
可用的 ConPort 工具
ConPort 服务器通过 MCP 暴露以下工具，允许与底层知识图谱进行交互。这包括由向量数据存储支持的语义搜索功能。这些工具为 AI 代理的**检索增强生成（RAG）**提供了关键的检索能力。所有工具都需要 workspace_id 参数（字符串，必填）来指定目标项目工作区。
注意：为方便起见，所有类似整数的参数都接受数字或仅包含数字的字符串（例如 "10"、"3"）。服务器会去除空格并将其转换为整数，同时保留验证边界（例如 ge=1）。贡献者：@cipradu。
- 产品上下文管理：
get_product_context：获取项目的整体目标、功能和架构。update_product_context：更新产品上下文。接受完整的content（对象）或patch_content（对象）进行部分更新（在补丁中使用__DELETE__作为值可删除键）。
- 活动上下文管理：
get_active_context：获取当前工作重点、近期更改和待处理问题。update_active_context：更新活动上下文。接受完整的content（对象）或patch_content（对象）进行部分更新（在补丁中使用__DELETE__作为值可删除键）。
- 决策记录：
log_decision：记录架构或实现决策。- 参数：
summary（字符串，必填）、rationale（字符串，可选）、implementation_details（字符串，可选）、tags（列表[字符串]，可选）。
- 参数：
get_decisions：获取已记录的决策。- 参数：
limit（整数，可选）、tags_filter_include_all（列表[字符串]，可选）、tags_filter_include_any（列表[字符串]，可选）。
- 参数：
search_decisions_fts：在决策字段（摘要、理由、详情、标签）中进行全文搜索。- 参数：
query_term（字符串，必填）、limit（整数，可选）。
- 参数：
delete_decision_by_id：根据 ID 删除决策。- 参数：
decision_id（整数，必填）。
- 参数：
- 进度跟踪：
log_progress：记录进度条目或任务状态。- 参数：
status（字符串，必填）、description（字符串，必填）、parent_id（整数，可选）、linked_item_type（字符串，可选）、linked_item_id（字符串，可选）。
- 参数：
get_progress：获取进度条目。- 参数：
status_filter（字符串，可选）、parent_id_filter（整数，可选）、limit（整数，可选）。
- 参数：
update_progress：更新现有进度条目。- 参数：
progress_id（整数，必填）、status（字符串，可选）、description（字符串，可选）、parent_id（整数，可选）。
- 参数：
delete_progress_by_id：根据 ID 删除进度条目。- 参数：
progress_id（整数，必填）。
- 参数：
- 系统模式管理：
log_system_pattern：记录或更新系统/编码模式。- 参数：
name（字符串，必填）、description（字符串，可选）、tags（列表[字符串]，可选）。
- 参数：
get_system_patterns：获取系统模式。- 参数：
tags_filter_include_all（列表[字符串]，可选）、tags_filter_include_any（列表[字符串]，可选）。
- 参数：
delete_system_pattern_by_id：根据 ID 删除系统模式。- 参数：
pattern_id（整数，必填）。
- 参数：
- 自定义数据管理：
log_custom_data：在某个分类下存储/更新自定义键值条目。值应为 JSON 可序列化对象。- 参数：
category（字符串，必填）、key（字符串，必填）、value（任意类型，必填）。
- 参数：
get_custom_data：获取自定义数据。- 参数：
category（字符串，可选）、key（字符串，可选）。
- 参数：
delete_custom_data：删除特定的自定义数据条目。- 参数：
category（字符串，必填）、key（字符串，必填）。
- 参数：
search_project_glossary_fts：在 'ProjectGlossary' 自定义数据分类中进行全文搜索。- 参数：
query_term（字符串，必填）、limit（整数，可选）。
- 参数：
search_custom_data_value_fts：在所有自定义数据值、分类和键中进行全文搜索。- 参数：
query_term（字符串，必填）、category_filter（字符串，可选）、limit（整数，可选）。
- 参数：
- 上下文链接：
link_conport_items：在两个 ConPort 条目之间创建关系链接，明确构建项目知识图谱。- 参数：
source_item_type（字符串，必填）、source_item_id（字符串，必填）、target_item_type（字符串，必填）、target_item_id（字符串，必填）、relationship_type（字符串，必填）、description（字符串，可选）。
- 参数：
get_linked_items：获取链接到特定条目的项目。- 参数：
item_type（字符串，必填）、item_id（字符串，必填）、relationship_type_filter（字符串，可选）、linked_item_type_filter（字符串，可选）、limit（整数，可选）。
- 参数：
- 历史和元工具：
get_item_history：获取产品或活动上下文的版本历史。- 参数：
item_type（"product_context" | "active_context"，必填）、version（整数，可选）、before_timestamp（日期时间，可选）、after_timestamp（日期时间，可选）、limit（整数，可选）。
- 参数：
get_recent_activity_summary：提供近期 ConPort 活动的摘要。- 参数：
hours_ago（整数，可选）、since_timestamp（日期时间，可选）、limit_per_type（整数，可选，默认值：5）。
- 参数：
get_conport_schema：获取可用 ConPort 工具及其参数的架构定义。
- 导入/导出：
export_conport_to_markdown：将 ConPort 数据导出为 markdown 文件。- 参数：
output_path（字符串，可选，默认值："./conport_export/"）。
- 参数：
import_markdown_to_conport：从 markdown 文件导入数据到 ConPort。- 参数：
input_path（字符串，可选，默认值："./conport_export/"）。
- 参数：
- 批量操作：
batch_log_items：在单次调用中记录多个相同类型的条目（例如决策、进度条目）。- 参数：
item_type（字符串，必填 - 例如 "decision"、"progress_entry"）、items（列表[字典]，必填 - 该类型条目的 Pydantic 模型字典列表）。
- 参数：
深入阅读
要更深入地了解 ConPort 的设计、架构和高级使用模式，请参阅：
贡献指南
请参阅我们的 CONTRIBUTING.md 指南，了解如何为 ConPort 项目做出贡献。
许可证
本项目根据 Apache-2.0 许可证 获得许可。
致谢
- 特别感谢 @cipradu 提出的宝贵建议，实现了数字参数的整数字符串强制转换，这改善了从各种客户端与 MCP 服务器交互时的用户体验。
数据库迁移和更新指南
有关如何管理 context.db 文件的详细说明，特别是在更新包含数据库架构更改的 ConPort 版本时，请参阅专门的 v0.2.4_UPDATE_GUIDE.md。该指南提供了手动数据迁移（导出/导入）的步骤（如有需要）以及故障排除提示。
版本历史
v0.3.132025/10/29v0.3.52025/05/12常见问题
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