2 分•作者: Repeater22746•3 个月前
各位 HN 的朋友：
我是 Kevin。我开发 ContextVault 的初衷，是因为在使用 AI 工具时，我反复遇到了同一个问题。
随着每个项目的推进，都会积累大量的提示词、编码规范、架构决策、示例以及其他各种上下文信息，这些信息能显著提升模型的实用性。然而，这些信息很快就变得碎片化。有些保存在 ChatGPT 项目中，有些在 Claude 里，有些是 Markdown 文件，有些是内部文档，还有些只存在于之前的对话记录中。
去年年底，我意识到团队里的几个人正在独立地解决同样的问题，因为之前的工作很难被发现。我推测这个问题在其他大型组织中也普遍存在，于是我开始尝试构建一个共享的上下文存储库。
我最初从一个本地的概念验证和粗糙的 MCP 服务器开始。如果我问类似“我们以前做过这件事吗？”这样的问题，AI 就能搜索数据库并找到最相关的条目供我回顾。如果一次对话产生了值得记住的内容，我就可以说“将我们学到的东西保存到 Vault”。在使用了这种工作流程几个月后，我发现自己每天都离不开它。
我决定将它提供给其他人使用。我之前从未开发过产品，我认为这将是一个宝贵的学习经历。
ContextVault 是一个用于存储和组织可复用上下文的产品，这些上下文可以在不同的人、项目和 AI 工具之间共享。你无需在每次对话中重复输入相同的指令，只需存储一次，然后通过我们的 MCP 服务器检索。它不局限于任何一个 AI 客户端。你的团队可以使用 ChatGPT、Codex、Claude 和 Gemini，并都能从 Vault 中保存/读取信息。
目前它支持：
- 支持 GitHub、Google、Microsoft 和 GitLab 的 OAuth
- 带有元数据的结构化上下文记录
- 支持基于角色的多用户组织访问
- 为所有支持 MCP 的 AI 客户端提供 MCP 服务器
- 组织范围的存储可将租户数据分开
- 群组可见性规则决定了每个成员可以搜索哪些记忆
- 经过身份验证的 MCP 访问将每个请求与真实用户和工作区关联起来
- 可以捕获反馈信号，用于后续改进排名
- 支持 AI 客户端的桌面版本，而不仅仅是 CLI 版本（移动应用也应该支持）
后端采用 PostgreSQL、pgvector、Node.js 和 TypeScript 构建。前端使用 Next.js、React、Tailwind CSS 和 shadcn/ui（前端不是我的强项，请多包涵）。身份验证由 Clerk 处理，账单由 Stripe 管理。
我最初是为自己的工作流程而构建它，但在依赖了几个月后，我决定将其提供给其他人。我们几周前进行了软启动，我发现它是一个非常有用的日常工具。
本质上，ContextVault 提供了一种跟踪记忆和上下文、即时分发给团队并帮助减少重复工作的方法。
我对以下几点反馈很感兴趣：
- 您目前是如何管理可复用 AI 上下文的？
- 您是否依赖类似的工具，还是将所有内容都保存在 Git 或 Markdown 中？
- 如果您构建过类似的东西，您从中吸取了什么教训，会做哪些不同的处理？
您可以在这里查看该产品：
https://www.contextvault.dev