ContextSidecar：AI代理的本地上下文记忆助手

ContextSidecar v1是一款本地优先的智能上下文管理工具，旨在解决AI代理的"失忆"困境——用户需重复解释偏好、项目背景、工作习惯等问题。它通过CLI、HTTP API和MCP接口为AI代理提供持久化的结构化记忆支持，核心是减少重复沟通，让AI快速获取合适的上下文包。

在与AI助手（如GitHub Copilot、Cursor）协作时，用户常面临每次新会话需重新解释偏好、项目背景等问题，浪费时间且易遗漏信息。例如开发微服务架构项目时，切换任务后AI忘记之前的上下文，需重新解释。ContextSidecar为此痛点而生。

ContextSidecar支持存储多种上下文信息：

• 用户偏好（编码风格、输出格式等长期习惯）
• 个人资料事实（技术背景、擅长语言等）
• 项目事实（技术栈、架构决策等）
• 当前任务笔记（临时任务信息）
• 固定指令（重要规则如"不修改配置文件"）
• 工作流笔记（分支命名、提交规范等） 采用命名空间机制（如project:repo-a）区分不同场景，生命周期状态包括：
• active（活跃）
• pinned（固定）
• archived（归档）
• expired（过期）

Context Pack生成流程：加载命名空间项→排除归档/过期项→固定项优先→智能排序→生成紧凑包。提供三种接口：

• CLI：支持添加、列出、搜索、打包上下文等命令（如context add、context pack）
• HTTP API：RESTful端点（如POST /context创建项、POST /context/pack获取包）
• MCP接口：实现Model Context Protocol，供AI代理直接调用（如context_add、context_pack工具）

架构遵循三大原则：

1. 本地优先：数据存储本地，确保隐私性与离线可用性
2. 简单可预测：避免复杂语义解析等"魔法"，行为确定性
3. 小而专注：仅做结构化上下文存储与检索，无Web UI、云认证等额外功能

适用场景：

• 个人开发优化：保存常用偏好，减少重复沟通
• 团队协作标准化：共享项目事实，通过版本控制同步配置
• AI代理增强：为自定义代理提供上下文后端
• 复杂任务管理：保存中间状态，快速恢复会话

v1不支持：语义真值解析、上下文矛盾检测、向量记忆、多用户同步、Web UI、云认证、后台任务。这些是设计理念体现（保持简单）。未来版本可能增加便利功能，但核心简洁性不变。

ContextSidecar解决了AI代理上下文重复传递的痛点，本地优先确保隐私与可靠性，三种接口满足不同需求，生命周期管理与智能排序让上下文组织高效。对希望提升AI协作效率的技术人员，是值得尝试的工具，能让对话更顺畅高效。