contextweaver
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에이전트의 실질적 기능 표면을 캡처하고, 커밋하고, 배포 전에 의미 있는 변경 사항을 확인하세요.
ContextWeaver는 현재 의도적으로 좁은 제품 가설을 테스트하고 있습니다: 기능 스냅샷 + 의미론적 드리프트(semantic drift).
OpenAPI 문서, 캡처된 MCP tools/list 응답, 또는 네이티브 ContextWeaver 카탈로그가 주어지면, D1 실험은 결정론적 정규화 스냅샷을 생성하며, 이를 검사하고 검증하고 이후 후보와 비교할 수 있습니다. 모델 계정, 게이트웨이, 도구 실행기, 또는 Weaver Stack이 필요하지 않습니다.
상태: 알파, 그리고 구체적으로 제품 실험입니다. 구현은 작동하고 테스트되었습니다. 사용자 가치 가설은 아직 입증되지 않았습니다. 이 프로젝트는 독립 사용자들이 실제 프로젝트에서 이 워크플로우를 시도한 후 계속 사용하는지 적극적으로 측정하고 있습니다.
기능 드리프트 실험 시도하기
저장소를 클론하고 해당 체크아웃을 설치하여 유지 관리되는 예제 픽스처와 평가 중인 코드가 일치하도록 보장하세요:
git clone --depth 1 https://github.com/dgenio/contextweaver.git
cd contextweaver
python -m pip install .유지 관리되는 OpenAPI 예제를 실행하세요:
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.json후보 픽스처는 의도적으로:
기존
listInvoices기능에서customer_id를 필수로 만듭니다;설명을 변경합니다;
새로운
getInvoice기능을 추가합니다.
diff는 기능 추가/제거를 기존 논리적 기능의 변경과 분리하고 변경된 구조적 경로를 보고합니다. 계약 변경은 문서 전용 변경과 분리됩니다. required, type, enum과 같은 필드를 포함하는 변경은 검토를 위해 잠재적 호환성 파괴로 표시됩니다.
이 플래그는 의도적으로 보수적입니다: ContextWeaver는 완전한 JSON-Schema 호환성 검사기라고 주장하지 않습니다.
전체 워크스루: 기능 드리프트 실험.
Related MCP server: MCP Gateway
자신의 소스에서 사용하기
OpenAPI
python -m contextweaver.d1 snapshot ./openapi.yaml --source-type openapi --output ./capabilities.json
python -m contextweaver.d1 verify ./capabilities.jsonAPI 변경 후:
python -m contextweaver.d1 snapshot ./openapi.yaml --source-type openapi --output ./capabilities-candidate.json
python -m contextweaver.d1 diff ./capabilities.json ./capabilities-candidate.json캡처된 MCP 도구
이미 MCP tools/list 응답을 JSON으로 저장했다면:
python -m contextweaver.d1 snapshot ./tools-list.json \
--source-type mcp \
--output ./capabilities.jsonMCP의 경우, D1은 도구를 업스트림 논리적 이름으로 비교하므로 입력 스키마 편집이 설명할 수 없는 제거/추가 쌍이 아닌 동일한 기능의 변경으로 나타납니다. 기록적인 스키마 민감 라우팅 ID는 검사를 위해 normalized_id로 별도로 유지됩니다.
라이브 MCP 서버를 캡처하는 것은 별도의 작업입니다. snapshot, inspect, diff, verify는 발견된 기능을 실행하지 않습니다.
네이티브 ContextWeaver 카탈로그
python -m contextweaver.d1 snapshot ./catalog.json \
--source-type native \
--output ./capabilities.jsonverify의 의미
verify는 D1 스냅샷 계약을 확인합니다: 구조, 결정론적 순서, 논리적 ID 고유성, 그리고 표준 기능 다이제스트.
다음이 아닙니다:
배포 승인;
보안 인증;
인증 또는 권한 부여;
도구 구현이 올바르다는 보장;
라우팅 품질 평가;
프로덕션 런타임 증명.
ContextWeaver D1을 사용하지 말아야 할 때
부정적인 답변은 이 프로젝트에 유용한 증거입니다. 기능 스냅샷이 깔끔해 보인다고 해서 ContextWeaver를 추가하지 마십시오.
다음과 같은 경우 더 간단한 것을 사용하세요:
일반 Git diff, 구성 검토, 테스트로 이미 기능 변경이 명확해질 때;
도구/API 표면이 작고 거의 변경되지 않을 때;
제공자 네이티브 도구 검색이 해결하려는 유일한 문제일 때;
에이전트 루프, 도구 실행기, IAM 계층, 또는 프로덕션 오케스트레이터가 필요할 때;
또 다른 커밋된 아티팩트를 유지하는 것이 제거하는 검토/디버깅 문제보다 더 많은 비용이 들 때.
D1을 시도하고 Git/테스트가 더 저렴하다고 결론 내린다면, 그것은 유효한 제품 결과입니다 — 알려주세요.
테스트 중인 것
현재 생존 실험은 코드가 작동하는지보다 더 강한 질문을 던집니다:
기능 스냅샷과 의미론적 드리프트 보고서가 실제 검토/수동/위험 프로세스를 개선하여 독립 사용자들이 계속 사용할 만큼 충분한가?
프로젝트는 다음을 구분합니다:
qualified exposure
-> understood the problem
-> chose to evaluate
-> attempted setup
-> reached first useful output
-> used on a real project
-> retained independently / removed별점, 포크, 다운로드, 성공적인 데모, 유지 관리자가 만든 통합은 유지된 채택으로 간주되지 않습니다.
제품 결정을 통제하는 것은 #758에서 추적되고, 배포 품질 게이트는 #855입니다. 도움 없는 첫 성공과 유지는 #658에서, 진정한 채택은 #551에서 추적됩니다.
라우팅, 컨텍스트 컴파일, MCP 게이트웨이는?
ContextWeaver는 이미 상당한 역사적 런타임 기능을 포함하고 있습니다. 해당 코드는 여전히 존재하며 현재 제공되는 동작은 진실하고 안전해야 하지만, 기존 구현이 프로젝트가 계속 확장해야 한다는 증거는 아닙니다.
두 가지 더 넓은 가설은 명시적으로 증거 우선입니다:
D2 — 경계가 있는 / 단계 인식 컨텍스트 컴파일: 조건부. 현대 제공자/런타임 네이티브 메커니즘을 넘어 중요한 가치를 보여야 합니다.
D3 — 사용자 정의 결정론적 도구 선택: 반증 트랙. 대상 사용자가 실제로 관심을 갖는 것에서 현대 제공자 네이티브 도구 검색/지연 로딩 또는 간단한 검색 기준선을 이겨야 합니다.
D1 실험 동안, 프로젝트는 구체적인 외부 차단 요인이나 승인된 반증 실험 없이 라우팅 정교함, 런타임 번들 메커니즘, 메모리/세션 표면, 프레임워크 폭, 게이트웨이 범위, 벡터 저장소, 또는 모델 지원 강화를 확장하지 않습니다.
이러한 역사적 표면을 사용하는 기존 통합을 유지 관리하는 경우, 관련 문서는 계속 제공됩니다:
증거와 주장
D1 구현은 문서화된 소스/어댑터 계약 하의 결정론적 스냅샷 구성 및 구조화된 의미론적 diff 출력과 같은 범위가 제한된 엔지니어링 주장을 지원합니다. 사용자가 제품을 필요로 하거나 유지한다는 더 강한 주장은 아직 지원하지 않습니다.
역사적 토큰 감소 헤드라인은 의도적으로 D1을 판매하는 데 사용되지 않습니다. 이러한 오래된 벤치마크 주장에 대한 현재 증거 무결성 작업은 #841에서 추적됩니다.
주장 레지스트리는 주장 및 증거를, 정확한 D1 계약 및 제한 사항은 기능 드리프트 실험을 참조하세요.
Python API 안정성
D1은 의도적으로 다음을 통해 노출됩니다:
python -m contextweaver.d1 ...역사적 최상위 CLI 또는 대규모 새 공개 Python API로 즉시 승격되지 않습니다. 이는 의도적입니다. 실험은 프로젝트가 또 다른 호환성 의무를 떠맡기 전에 실제 유지된 사용을 통해 영구적인 표면을 획득해야 합니다.
Weaver Stack의 일부 — 선택적으로
ContextWeaver는 독립적으로 사용할 수 있습니다. 형제 Weaver 프로젝트에 대한 하드 의존성이 없습니다.
더 넓은 Weaver Stack은 계획, 실행 경계, 가드레일, 교훈, 평가를 위한 인접 실험/구성 요소를 포함합니다. 이 생태계는 D1을 평가하는 데 필요하지 않으며, Stack 일관성은 독립적으로 정당화되지 않는 ContextWeaver 기능을 유지하는 이유가 아닙니다.
인접 책임이 실제로 필요한 경우에만 생태계 맵을 참조하세요.
설치 및 호환성
pip install contextweaverPython 3.10–3.14는 저장소 CI 매트릭스로 지원됩니다.
현재 패키지 버전: 0.18.1
프로젝트 | 릴리스 |
ContextWeaver (이 저장소, v0.18.1) | 현재 패키지 릴리스 |
저장소는 1.0 이전입니다. 버그 및 보안 수정을 위해 최신 지원 패치 릴리스를 선호하고, 역사적 런타임 API에 의존하기 전에 변경 로그를 확인하세요.
현재 로드맵
로드맵은 의도적으로 기능 대기열이 아닌 제품 결정 시퀀스입니다.
마일스톤 | 상태 | 의미 |
v0.18.1 — D1 생존 실험 기준선 | ✅ 현재 (v0.18.1) | 오프라인 snapshot/inspect/diff/verify가 존재합니다. 사용자 가치는 아직 검증되지 않았습니다. |
D1 배포 게이트 | 🔬 증거 우선 | 진입점을 이해하기 쉽게 만들고, 자격 있는 평가자를 모집하고, 첫 성공과 유지를 측정합니다. |
D1 결정 | ⏸ 다음 결정 | 유능한 배포 후 유지된 가치에 따라 계속, 더 축소, 또는 중단합니다. |
D2 / D3 | 🧪 조건부 | D1 증거 또는 독립적인 문제 발견이 경계가 있는 반증 실험을 정당화하는 경우에만 실행합니다. |
녹색 CI 실행만으로는 이 로드맵이 자동으로 진행되지 않습니다.
기여
생존 실험 동안 가장 가치 있는 기여는 좁고 증거와 연결되어 있습니다:
실제 D1 평가자 차단 요인;
현재 오해를 불러일으키거나 조용히 손실되는 의미론적 diff 사례;
결정론적 정규화 정확성;
패키지가 여전히 제공하는 동작에 대한 보안/릴리스 유지 관리;
더 간단한 대안이 이긴다는 부정적 증거.
완전성을 위해 프레임워크 어댑터, 라우팅 정책, 저장소 백엔드, 런타임 단계, 또는 생태계 통합을 추가하지 마십시오.
저장소 엔지니어링 규칙은 CONTRIBUTING.md 및 AGENTS.md를 참조하세요.
보안
지원 버전 및 취약점 보고 지침은 SECURITY.md를 참조하세요. 공개 채택/평가 보고서에 자격 증명, 고객 데이터, 독점 스키마, 또는 개인 프롬프트를 포함하지 마십시오.
문서
일일 드라이버 가이드 — 역사적/런타임 사용자
쿡북 — 더 넓은 제공 표면
라이선스
Apache-2.0. LICENSE를 참조하세요.
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.-