contextweaver
contextweaver
エージェントの実効的な能力サーフェスをキャプチャし、それをコミットし、デプロイ前に意味的に意味のある変更を確認する。
ContextWeaver は現在、意図的に狭いプロダクト仮説をテストしています。 能力スナップショット + 意味的ドリフト です。
OpenAPI ドキュメント、キャプチャした MCP tools/list レスポンス、またはネイティブな
ContextWeaver カタログが与えられると、D1 実験は決定論的な正規化スナップショットを生成します。
これは後続の候補と比較・検証・確認できます。
モデルアカウント、ゲートウェイ、ツール実行基盤、Weaver Stack は必要ありません。
ステータス: アルファ版、具体的にはプロダクト実験です。 実装は動作しテストされていますが、ユーザー価値の仮説はまだ証明されていません。 このプロジェクトは、実際のプロジェクトで試した後、独立したユーザーがこのワークフローを使い続けるかどうかを積極的に測定しています。
能力ドリフト実験を試す
リポジトリをクローンし、そのチェックアウトをインストールして、保守されているサンプルフィクスチャと評価対象のコードが確実に一致するようにします。
git clone --depth 1 https://github.com/dgenio/contextweaver.git
cd contextweaver
python -m pip install .保守されている OpenAPI の例を実行します。
python -m contextweaver.d1 snapshot examples/d1/openapi_before.json --source-type openapi --output ./cw-before.json
python -m contextweaver.d1 snapshot examples/d1/openapi_after.json --source-type openapi --output ./cw-after.json
python -m contextweaver.d1 inspect ./cw-after.json
python -m contextweaver.d1 verify ./cw-after.json
python -m contextweaver.d1 diff ./cw-before.json ./cw-after.json候補フィクスチャは意図的に次のことを行います。
既存の
listInvoices能力でcustomer_idを必須にするその説明を変更する
新しい
getInvoice能力を追加する
差分は、能力の追加/削除と既存の論理能力への変更を分離し、変更された構造化パスを報告します。
契約変更はドキュメントのみの変更から分離されます。required、type、enum などのフィールドを含む変更は、レビューのために破壊的変更の可能性ありとしてフラグ付けされます。
そのフラグは意図的に保守的です。ContextWeaver は完全な JSON-Schema 互換性チェッカーであるとは主張しません。
完全なウォークスルー: 能力ドリフト実験
Related MCP server: MCP Gateway
自分のソースで使う
OpenAPI
python -m contextweaver.d1 snapshot ./openapi.yaml --source-type openapi --output ./capabilities.json
python -m contextweaver.d1 verify ./capabilities.jsonAPI 変更後:
python -m contextweaver.d1 snapshot ./openapi.yaml --source-type openapi --output ./capabilities-candidate.json
python -m contextweaver.d1 diff ./capabilities.json ./capabilities-candidate.jsonキャプチャした MCP ツール
MCP tools/list レスポンスを JSON として保存済みの場合:
python -m contextweaver.d1 snapshot ./tools-list.json \
--source-type mcp \
--output ./capabilities.jsonMCP の場合、D1 はツールを上流の論理名で比較するため、入力スキーマの編集は、説明のつかない削除/追加ペアではなく、同じ能力への変更として表示されます。履歴的なスキーマ依存のルーティング ID は、検査用に normalized_id として別途保持されます。
ライブ MCP サーバーのキャプチャは別の操作です。snapshot、inspect、diff、verify は、検出された能力を実行しません。
ネイティブ ContextWeaver カタログ
python -m contextweaver.d1 snapshot ./catalog.json \
--source-type native \
--output ./capabilities.jsonverify の意味
verify は D1 スナップショット契約をチェックします: 構造、決定論的順序、論理 ID の一意性、および正規の能力ダイジェスト。
これはではありません:
デプロイ承認
セキュリティ認証
認証または認可
ツール実装が正しいことの保証
ルーティング品質の評価
本番ランタイムの証明
ContextWeaver D1 を使うべきでない場合
否定的な答えはこのプロジェクトにとって有用な証拠です。能力スナップショットがきれいに見えるという理由だけで ContextWeaver を追加しないでください。
次の場合は、より単純なものを使用してください:
通常の Git 差分、設定レビュー、テストで能力の変更がすでに明らかな場合
ツール/API サーフェスが小さく、めったに変更されない場合
プロバイダー固有のツール検索が解決しようとしている唯一の問題である場合
エージェントループ、ツール実行基盤、IAM レイヤー、本番オーケストレーターが必要な場合
別のコミット成果物を維持するコストが、それが取り除くレビュー/デバッグの問題よりも高い場合
D1 を試して、Git/テストの方が安価だと結論付けた場合、それは有効なプロダクト結果です。ぜひお知らせください。
テストされているもの
現在の生存実験は、コードが動作するかどうかよりも強い質問をしています。
能力スナップショットと意味的ドリフトレポートは、独立したユーザーがそれらを維持するのに十分なほど、実際のレビュー/手動/リスクプロセスを改善しますか?
プロジェクトは次のものを区別します:
qualified exposure
-> understood the problem
-> chose to evaluate
-> attempted setup
-> reached first useful output
-> used on a real project
-> retained independently / removedスター、フォーク、ダウンロード、成功したデモ、メンテナー作成の統合は、維持された採用とは見なされません。
主要なプロダクト決定は #758 で追跡され、配布品質ゲートは #855 です。支援なしの最初の成功と維持は #658 で、真の採用は #551 で追跡されています。
ルーティング、コンテキストコンパイル、MCP ゲートウェイについては?
ContextWeaver には、すでにかなりの歴史的なランタイム機能が含まれています。そのコードはまだ存在し、現在出荷されている動作は真実で安全であるべきですが、既存の実装は、プロジェクトがそれを拡張し続けるべきという証拠ではありません。
2 つのより広い仮説は、明示的にエビデンスファーストです:
D2 — 境界付き / フェーズ認識コンテキストコンパイル: 条件付き。現代のプロバイダー/ランタイムネイティブメカニズムを超えた重要な価値を示す必要があります。
D3 — カスタム決定論的ツール選択: 反証トラック。対象ユーザーが実際に気にする何かで、現代のプロバイダーネイティブなツール検索/遅延読み込みまたは単純な検索ベースラインを打ち負かす必要があります。
D1 実験中、プロジェクトは、具体的な外部ブロッカーまたは承認された反証実験なしに、ルーティングの洗練、ランタイムバンドル機構、メモリ/セッションサーフェス、フレームワークの幅、ゲートウェイスコープ、ベクターストア、モデル支援エンリッチメントを拡張していません。
これらの歴史的なサーフェスを使用する既存の統合を維持している場合、関連ドキュメントは引き続き利用可能です:
エビデンスと主張
D1 実装は、文書化されたソース/アダプター契約の下での決定論的スナップショット構築や構造化された意味的差分出力などの、範囲限定のエンジニアリング主張をサポートします。ユーザーが製品を必要とする、または維持するというより強い主張はまだサポートしていません。
歴史的なトークン削減の見出しは、意図的に D1 の販売には使用されていません。それらの古いベンチマーク主張に対する現在のエビデンス整合性作業は、#841 で追跡されています。
主張レジストリについては 主張とエビデンス を、正確な D1 契約と制限については 能力ドリフト実験 を参照してください。
Python API の安定性
D1 は意図的に次の方法で公開されています:
python -m contextweaver.d1 ...歴史的なトップレベル CLI や大規模な新しい公開 Python API にすぐに昇格させるのではなく。これは意図的です。実験は、プロジェクトが別の互換性義務を負う前に、実際の維持された使用を通じて恒久的なサーフェスを獲得する必要があります。
Weaver Stack の一部 — オプション
ContextWeaver はスタンドアロンで使用できます。兄弟 Weaver プロジェクトへのハードな依存関係はありません。
より広い Weaver Stack には、計画、実行境界、ガードレール、教訓、評価のための隣接する実験/コンポーネントが含まれています。そのエコシステムは D1 の評価には必要ありません。また、Stack の一貫性は、独立して正当化されない ContextWeaver 機能を維持する理由にはなりません。
隣接する責任が実際に必要な場合にのみ、エコシステムマップ を参照してください。
インストールと互換性
pip install contextweaverPython 3.10–3.14 はリポジトリの CI マトリックスでカバーされています。
現在のパッケージバージョン: 0.18.1
プロジェクト | リリース |
ContextWeaver (このリポジトリ、v0.18.1) | 現在のパッケージリリース |
リポジトリは 1.0 未満です。バグ修正とセキュリティ修正には最新のサポートされているパッチリリースを優先し、歴史的なランタイム API に依存する前に変更ログを確認してください。
現在のロードマップ
ロードマップは意図的にプロダクト決定シーケンスであり、機能キューではありません。
マイルストーン | ステータス | 意味 |
v0.18.1 — D1 生存実験ベースライン | ✅ 現在 (v0.18.1) | オフラインの snapshot/inspect/diff/verify が存在します。ユーザー価値は未検証です。 |
D1 配布ゲート | 🔬 エビデンスファースト | フロントドアを理解しやすくし、資格のある評価者を募集し、最初の成功と維持を測定します。 |
D1 決定 | ⏸ 次の決定 | 有能な配布後の維持された価値に基づいて、継続、さらなる縮小、または停止します。 |
D2 / D3 | 🧪 条件付き | D1 のエビデンスまたは独立した問題発見が境界付き反証実験を正当化する場合にのみ実行します。 |
緑の CI 実行だけでは、このロードマップは進みません。
貢献
生存実験中の最も価値のある貢献は、狭くエビデンスにリンクされています:
実際の D1 評価者のブロッカー
現在誤解を招く、または静かに失われる意味的差分ケース
決定論的正規化の正確性
パッケージがまだ出荷している動作のセキュリティ/リリース保守
より単純な代替案が勝つことを示す否定的なエビデンス
完全性のためだけに、フレームワークアダプター、ルーティングポリシー、ストレージバックエンド、ランタイムフェーズ、またはエコシステム統合を追加しないでください。
リポジトリのエンジニアリング規約については、CONTRIBUTING.md と AGENTS.md を参照してください。
セキュリティ
サポートされているバージョンと脆弱性報告のガイダンスについては、SECURITY.md を参照してください。公開の採用/評価レポートに資格情報、顧客データ、独自スキーマ、プライベートプロンプトを含めないでください。
ドキュメント
ライセンス
Apache-2.0。LICENSE を参照してください。
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Find, vet, and run MCP tools through a secure audited gateway with prompt-injection risk scoring
The OpenRouter for tools. One MCP connection gives any AI agent 254 hosted tools, pay per call.
AI Reasoning Cache & Consensus Layer with 11 MCP tools via Streamable HTTP.
MCP server for progressive tool usage at any scale (see https://klavis.ai)
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityFmaintenanceA universal gateway that aggregates multiple MCP servers into a single interface while providing advanced token optimization, result filtering, and automated summarization. It enables efficient management of large tool catalogs and reduces context usage by up to 95% for major AI clients.9 npm16MIT
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceAggregates multiple Model Context Protocol servers into a single gateway to provide unified search, description, and execution of tools. It reduces context limit issues by dynamically fetching specific tool schemas only when needed rather than loading all available tools at once.4 npm22MIT
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA local MCP gateway that compresses multiple upstream servers into two tools, search and execute, to minimize model context usage. It provides a compact, code-driven interface for discovering and calling tools across various upstream sources on demand.-
- FlicenseNot gradedqualityCmaintenanceMCP proxy that bundles flat tool lists into hierarchical subcommand groups to reduce context token usage, supporting multi-server aggregation and auto-generated help from tool schemas.-