Context window optimization for AI coding agents — the other half of the context problem. It sandboxes tool output (a 98% reduction), persists session memory, and enforces routing across 17 platforms via MCP + hooks. Where most tools focus on what goes into the prompt, context-mode manages what comes back and what carries over.面向 AI 编码智能体的上下文窗口优化——上下文问题的另一半。它把工具输出放进沙箱(减少 98%),持久化会话记忆,并通过 MCP + hooks 在 17 个平台之间强制路由。大多数工具关注的是提示词里放什么,而 context-mode 管的是返回什么、延续什么。面向 AI 編碼智慧體的上下文視窗最佳化——上下文問題的另一半。它把工具輸出放進沙箱(減少 98%),持久化工作階段記憶,並透過 MCP + hooks 在 17 個平台之間強制路由。大多數工具關注的是提示詞裡放什麼,而 context-mode 管的是返回什麼、延續什麼。AI コーディングエージェントのためのコンテキストウィンドウ最適化。コンテキスト問題のもう半分である。ツール出力をサンドボックス化し(98% 削減)、セッション記憶を永続化し、MCP + フックで 17 のプラットフォームにまたがるルーティングを強制する。多くのツールがプロンプトに入れるものに注目するのに対し、context-mode は返ってくるものと引き継がれるものを管理する。
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What it does
An MCP server for the other half of the context problem: MCP tool calls dump raw data into your context window, and when the agent compacts the conversation it forgets edited files, in-progress tasks, and your last request. Context Mode keeps raw data out of the window while keeping session continuity.
How it works
It works on four sides. Sandbox tools keep raw data out of context: the README's example turns 315 KB into 5.4 KB, a 98 percent reduction. Session continuity tracks every file edit, git operation, task, error, and user decision in SQLite, indexed into FTS5 and retrieved only when relevant through BM25 search. Think in Code makes the model program the analysis: one script replaces many tool calls and logs only the result. Routing covers where data goes, not how the model writes its final answer.
How to use it
Key points
- Needs Claude Code version 1.0.33 or newer for the plugin path; other platforms need Node.js 22.5 or newer, or Bun.
- The plugin registers hooks and 11 MCP tools: six sandbox tools and five meta-tools.
它是做什么的
一个解决上下文问题另一半的 MCP 服务器:每次 MCP 工具调用都会把原始数据倾倒进上下文窗口,而智能体压缩对话时又会忘记它在编辑哪些文件、哪些任务在进行中、你上次问了什么。Context Mode 在保持会话连续性的同时,把原始数据挡在窗口之外。
它怎么工作
它从四个方面起作用。沙箱工具把原始数据挡在上下文之外:README 的例子把 315 KB 变成 5.4 KB,减少 98%。会话连续性把每次文件编辑、git 操作、任务、错误和用户决策都记在 SQLite 里,索引进 FTS5,只在相关时通过 BM25 搜索取回。用代码思考让模型去编写分析程序而不是自己计算:一个脚本取代多次工具调用,只输出结果。路由只关注数据去向,不规定模型最终答案怎么写。
怎么用
关键要点
它是做什麼的
一個解決脈絡問題另一半的 MCP 伺服器:每次 MCP 工具呼叫都會把原始資料傾倒進脈絡視窗,而智慧體壓縮對話時又會忘記它在編輯哪些檔案、哪些任務在進行中、你上次問了什麼。Context Mode 在保持對話連續性的同時,把原始資料擋在視窗之外。
它怎麼運作
它從四個方面起作用。沙箱工具把原始資料擋在脈絡之外:README 的例子把 315 KB 變成 5.4 KB,減少 98%。對話連續性把每次檔案編輯、git 操作、任務、錯誤和使用者決策都記在 SQLite 裡,索引進 FTS5,只在相關時透過 BM25 搜尋取回。用程式碼思考讓模型去撰寫分析程式而不是自己計算:一個指令碼取代多次工具呼叫,只輸出結果。路由只關注資料去向,不規定模型最終答案怎麼寫。
怎麼用
關鍵要點
何をするのか
文脈問題のもう半分に取り組む MCP サーバーだ。MCP ツール呼び出しのたびに生データが文脈ウィンドウに流れ込み、エージェントが会話を圧縮すると、編集中のファイル、進行中のタスク、直前の依頼を忘れてしまう。Context Mode は生データをウィンドウの外に置きながら、セッションの連続性を保つ。
仕組み
4 つの側面で働く。サンドボックスツールが生データを文脈の外に置く。README の例では 315 KB が 5.4 KB になり、98 パーセント削減される。セッション連続性はすべてのファイル編集、git 操作、タスク、エラー、ユーザー判断を SQLite に記録し、FTS5 に索引付けして、関連するときだけ BM25 検索で取り出す。コードで考える手法では、モデルが計算そのものではなく分析をプログラムする。1 本のスクリプトが多数のツール呼び出しに取って代わり、結果だけを出力する。ルーティングはデータの行き先に専念し、モデルが最終回答をどう書くかは規定しない。
使い方
押さえておきたい点
Supported platforms支持的平台支援的平台対応プラットフォーム
Claude CodeGemini CLIGitHub CopilotCodexCursorKiroOpenClawOpenCodePiZedGeneric