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dannybombastic

AI Context Manager

by dannybombastic
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Python
Hybrid

AI Context Manager MCP

Servidor MCP (Model Context Protocol) en Python que actúa como sync agent entre el workspace local y la aplicación cloud.

¿Qué hace?

  • Gestiona la carpeta .ai/ en tu workspace (skills, prompts, specs, contexto, bootstrap)

  • Sincroniza assets con la app cloud (cloud_sync pull/push)

  • Genera MODEL_BOOTSTRAP.md adaptado al entorno (vscode, claude, opencode, cli, generic)

  • Mantiene .gitignore actualizado para no commitear el contexto local

Requisitos

  • Python 3.11+

  • pip / pipx

Instalación

# Con pipx (recomendado, instala en entorno aislado)
pipx install .

# O con pip en un virtualenv
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate   # Linux/macOS
.venv\Scripts\activate      # Windows
pip install -e .

Variables de entorno (obligatorias para sync cloud)

# Linux/macOS
export AI_CONTEXT_MANAGER_BASE_URL="https://cloud.example.com"
export AI_CONTEXT_MANAGER_TOKEN="pat_xxx"

# Windows (PowerShell)
$env:AI_CONTEXT_MANAGER_BASE_URL="https://cloud.example.com"
$env:AI_CONTEXT_MANAGER_TOKEN="pat_xxx"

# Windows (cmd)
set AI_CONTEXT_MANAGER_BASE_URL=https://cloud.example.com
set AI_CONTEXT_MANAGER_TOKEN=pat_xxx

Arrancar el servidor MCP

# Modo stdio (para clientes MCP como Claude Desktop, OpenCode, etc.)
python -m mcp_server

# O usando el script instalado
ai-context-manager serve

Configuración en VS Code (tasks.json)

Crear .vscode/tasks.json en tu proyecto:

{
  "version": "2.0.0",
  "tasks": [
    {
      "label": "AI Context Manager: Start MCP",
      "type": "shell",
      "command": "python -m mcp_server",
      "options": {
        "env": {
          "AI_CONTEXT_MANAGER_BASE_URL": "https://cloud.example.com",
          "AI_CONTEXT_MANAGER_TOKEN": "pat_xxx"
        }
      },
      "problemMatcher": []
    },
    {
      "label": "AI Context Manager: Sync (pull)",
      "type": "shell",
      "command": "ai-context-manager cloud-sync --direction pull",
      "options": {
        "env": {
          "AI_CONTEXT_MANAGER_BASE_URL": "https://cloud.example.com",
          "AI_CONTEXT_MANAGER_TOKEN": "pat_xxx"
        }
      },
      "problemMatcher": []
    }
  ]
}

Configuración en Claude Desktop

Añadir en claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "ai-context-manager": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_server"],
      "env": {
        "AI_CONTEXT_MANAGER_BASE_URL": "https://cloud.example.com",
        "AI_CONTEXT_MANAGER_TOKEN": "pat_xxx"
      }
    }
  }
}

Configuración en OpenCode

Añadir en tu config de OpenCode:

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "ai-context-manager": {
        "command": "python",
        "args": ["-m", "mcp_server"],
        "env": {
          "AI_CONTEXT_MANAGER_BASE_URL": "https://cloud.example.com",
          "AI_CONTEXT_MANAGER_TOKEN": "pat_xxx"
        }
      }
    }
  }
}

Setup inicial de un proyecto

# 1. Inicializar .ai/ en el workspace
ai-context-manager init --mode workspace

# 2. Vincular con proyecto cloud
ai-context-manager cloud-link --project-key my-project

# 3. Descargar assets del cloud
ai-context-manager cloud-sync --direction pull

# 4. Asegurar .gitignore
ai-context-manager ensure-gitignore

Tools disponibles (MCP)

Tool

Descripción

init_storage

Inicializa .ai/ en workspace o global

ensure_gitignore

Añade .ai/ al .gitignore

scan_repo

Escanea el repo buscando assets IA

list_assets

Lista assets (skills/prompts/specs/context)

register_asset

Registra un asset existente en el registry

move_asset

Mueve un asset actualizando el registry

remove_asset

Elimina un asset del registry

create_skill

Crea un nuevo skill desde template

create_prompt

Crea un nuevo prompt desde template

create_spec

Crea una nueva spec desde template

generate_bootstrap

Genera MODEL_BOOTSTRAP.md para el entorno

cloud_project_link

Vincula workspace con proyecto cloud

cloud_sync

Sincroniza assets (pull: cloud→local, push: local→cloud)

cloud_pull_backup

Descarga un backup específico del cloud

Resources disponibles (MCP)

Resource

Descripción

registry://

Contenido completo del registry.json

context://bootstrap

Contenido del MODEL_BOOTSTRAP.md

skills://<id>

Contenido de un skill por ID

prompts://<id>

Contenido de un prompt por ID

specs://<id>

Contenido de una spec por ID

Estructura local generada

.ai/
  registry.json          # fuente de verdad local
  context/
    AI_GUIDELINES.md
    MODEL_BOOTSTRAP.md   # generado por generate_bootstrap
  skills/
    *.md
  prompts/
    *.md
  specs/
    *.md
  templates/
    skill.md
    prompt.md
    spec.md
  .sync/
    state.json           # estado de sync (hashes/ETags)
    project.json         # binding local_path <-> project_key
Install Server
A
license - permissive license
B
quality
B
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
1Releases (12mo)

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