Contextberg
Contextberg · Programação
O Contextberg é um app de memória local-first para agentes de código com IA. Ele observa suas telas, a atividade do navegador e as transcrições dos agentes em segundo plano, e depois devolve esse contexto a ferramentas como Claude Code, Cursor, Codex e OpenClaw por meio de um servidor MCP integrado. Seu histórico de trabalho fica na sua máquina, e você escolhe qual modelo faz o raciocínio.
Sobre Contextberg
O que é o Contextberg
O Contextberg é uma camada de memória para quem vive dentro de agentes de código com IA. Em vez de explicar de novo o que você fez na sessão anterior, você deixa o app gravar isso e entrega o resumo ao seu agente quando pedir. A proposta é simples. Seu agente de código esquece tudo entre sessões, e o Contextberg resolve isso mantendo um registro contínuo do seu trabalho de verdade.
A gravação cobre três fluxos: capturas de tela de todas as janelas, seu histórico do navegador e as transcrições do Claude Code, do Cursor e do seu terminal. Depois, o Contextberg comprime esses dados brutos em três tipos de memória: memória de atividade do que você fez, memória diária agrupada por data e memória de longo prazo que acompanha as ferramentas e os padrões de como você trabalha. Os agentes leem isso por MCP, então não há arquivos de configuração espalhados nem integração personalizada para construir.
A maior limitação é o escopo. O Contextberg é feito para agentes de código com IA, não para anotações em geral nem para assistentes de chat, então não ajuda se você quer memória para uma ferramenta de escrita ou um bot de suporte. Ele também funciona melhor no desktop, já que a captura de tela e de janelas depende de uma máquina local. Se você quer uma configuração totalmente fechada, vai precisar de um modelo local via LM Studio; qualquer outro caminho envia o contexto que você selecionar para esse provedor.
Primeiros passos
- Baixe o app no site do Contextberg e instale. Não é preciso conta para começar.
- Conceda as permissões de tela, navegador e arquivos que o Contextberg pede para que ele possa gravar sua atividade.
- Escolha uma rota de modelo: seu login do Codex, uma chave de API do Gemini ou do OpenRouter, o Contextberg Cloud, ou um modelo local no LM Studio.
- Conecte um agente compatível, como o Claude Code ou o Cursor, por meio do servidor MCP integrado.
- Deixe rodar por um dia e depois abra o chat e pergunte no que você estava trabalhando para ver a memória resumida.
Informações do produto
Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de Contextberg.
Ideal para
Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.
Usuários
- Desenvolvedores que usam Claude Code, Cursor ou Codex todos os dias
- Programadores atentos à privacidade
- Criadores solo que equilibram vários projetos
Tarefas
- Retomar uma sessão de código
- Recuperar um arquivo ou uma aba esquecidos
- Resumir um dia de trabalho
- Dar contexto a um agente novo
Cenários
- Voltar depois de um fim de semana longo e precisar retomar uma tarefa no meio
- Trabalhar com vários agentes de código na mesma semana
- Trabalhar em uma rede medida ou não confiável
Principais recursos
Captura em segundo plano de telas, navegador e agentes
O Contextberg roda em silêncio e grava três fluxos ao mesmo tempo: capturas de todas as janelas, seu histórico do navegador e transcrições do Claude Code, do Cursor e do terminal. Você não marca nada nem escreve notas. A ideia é que o registro já existe, então quando você precisa dele, ele está lá. Essa é a diferença entre um app de memória e uma lista de tarefas que você tem de manter.
Servidor MCP integrado
O app vem com um servidor MCP, o que significa que qualquer agente compatível se conecta sem fiação extra. Você pula os arquivos de configuração de sempre e só aponta o agente para o Contextberg. Para quem já passou uma tarde montando à mão um pipeline de memória, este é o atalho. É o principal motivo pelo qual a ferramenta se encaixa em um fluxo de trabalho existente em vez de substituí-lo.
Três camadas de memória
O Contextberg organiza o que captura em memória de atividade (o que você fez), memória diária (o progresso agrupado por data) e memória de longo prazo (as ferramentas e os padrões que você não para de usar). Cada camada responde a uma pergunta diferente. A memória de atividade é para "o que eu estava fazendo uma hora atrás". A memória de longo prazo é para "como eu costumo montar um projeto novo". A divisão evita que o agente se afogue em registros brutos.
Roteamento flexível de modelos
Você escolhe onde o raciocínio acontece. As opções incluem seu login do Codex, uma chave de API do Gemini ou do OpenRouter, o Contextberg Cloud, ou um modelo local via LM Studio. A rota local mantém tudo na sua máquina. Segundo a empresa, qualquer outra rota envia só o contexto necessário para aquela solicitação. Se você trocar de provedor, seu repositório de memória continua no lugar.
Resumos ao retomar o trabalho
Quando você senta de novo, o Contextberg resume o que estava fazendo antes de sair, tirado da atividade recente, do histórico do navegador e das transcrições dos agentes. Depois você pode aprofundar qualquer parte no chat. Isso parece pouco até você perder vinte minutos reconstruindo o estado depois de uma reunião. O resumo é o recurso que quase todo mundo vai notar primeiro.
Prós e contras
Prós
- A memória chega aos agentes por MCP, então a configuração se parece mais com plugar algo do que com construir um pipeline.
- O histórico de trabalho fica local, e a rota do LM Studio mantém todo o fluxo offline.
- Três camadas de memória mantêm a visão do agente organizada em vez de despejar capturas brutas nele.
- Não é preciso conta para usar o app.
- Convive com vários agentes de código populares em vez de prender você a um.
Contras
- É feito para agentes de código com IA, então encaixa mal se você quer memória para ferramentas de escrita ou de chat.
- A captura de telas e janelas amarra a experiência ao desktop, o que limita fluxos só com notebook ou celular.
- Gravar telas e histórico do navegador é uma troca real de privacidade, mesmo com armazenamento local, então você precisa estar à vontade para conceder esse acesso.
Perguntas frequentes
Ele grava suas telas, a atividade do navegador e as transcrições dos agentes de código em segundo plano, e depois transforma isso em memória que seu agente de IA pode ler por MCP. O objetivo é fazer você parar de reexplicar o contexto a cada sessão.
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