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MineContext 是一个具有上下文感知能力的主动式 AI 伙伴。它基于屏幕截图+内容理解的方式(未来还将支持其他来源的多模态信息,包括文档、图片、视频、代码、外部应用数据),能够看到并看懂用户的数字世界上下文,然后再基于底层的上下文工程框架,主动推送洞察、日/周总结 、待办、活动记录等高质量信息,同时支持用户基于 Context 和生成的信息进行再创作。

MineContext 专注于四个核心功能:无负担收集、主动推送、智能浮现和上下文工程架构。
MineContext 非常注重用户隐私,所有数据都默认保存在本地如下路径,确保您的隐私和安全。
~/Library/Application Support/MineContext/Data
此外我们支持了 OpenAI API 协议的自定义模型服务,您可以在 MineContext 中使用全本地模型,做到任何数据不上云。
点击 Github Latest Release 下载最新版本。

注意:从 v0.1.5 版本开始,MineContext 已支持 Apple 公证,因此不再需要禁用隔离属性。如果您使用的是旧版本,请参考之前的文档获取相关说明。
应用程序启动后(首次运行时需要安装后端环境,约需等待两分钟),请根据引导输入您的 API 密钥。目前我们支持豆包、OpenAI 以及自定义模型服务,包括任何兼容 OpenAI API 格式的本地模型或第三方模型服务。 我们推荐使用 LMStudio 来运行本地模型,它提供了简单的界面和强大的功能,能够帮助您快速部署和管理本地模型。
综合成本和性能,我们推荐使用豆包模型,豆包模型的 API-Key 可以在 API 管理界面 生成。
获取豆包 API 之后需要在 模型开通管理界面 开通视觉语言模型和向量化两个模型。
视觉语言模型:Doubao-Seed-1.6-flash

向量化模型:Doubao-embedding-large

以下是获取了 API Key 后的填写流程:

进入【Screen Monitor】启用屏幕分享的系统权限,设置完之后需要重新启动应用使其生效。

重新启动应用后,请先在【Settings】设置您的屏幕共享区域,然后点击【Start Recording】开始截图。

启动记录后,您的上下文将逐渐被收集。这会需要一些时间才能产生价值。所以说,忘记它,安心专注于其他任务吧。MineContext 将会在后台为您生成待办事项、提示、摘要和活动。当然,您也可以通过【Chat with AI】进行主动问答。
MineContext 支持在http://localhost:1733 进行后台调试。
1.支持查看 Token 用量与使用情况

2.支持主动推送任务的时间间隔设置

3.支持调整主动推送任务的系统提示词

MineContext 前端 是一个基于 Electron、React 和 TypeScript 构建的 跨平台桌面应用程序,提供模块化、可维护且高性能的桌面开发基础。
| 技术 | 描述 |
|---|---|
| Electron | 允许使用 Web 技术开发跨平台桌面应用程序。 |
| React | 用于构建动态用户界面的基于组件的 UI 库。 |
| TypeScript | 提供静态类型检查,增强代码可维护性。 |
| Vite | 针对 Electron 优化的现代前端构建工具。 |
| Tailwind CSS | 用于快速且一致地设计 UI 的实用优先 CSS 框架。 |
| pnpm | 适用于 monorepo 项目的快速高效的包管理器。 |
该项目遵循 标准的 Electron 架构设计,将主进程、预加载脚本和渲染进程的代码清晰分离,以保证安全性和可维护性。
frontend/ ├── src/ │ ├── main/ # Electron 主进程(窗口管理、生命周期、IPC 通信) │ ├── preload/ # 预加载脚本,安全桥接 Node API 与渲染进程 │ └── renderer/ # React 前端界面(渲染进程) │ ├── packages/ │ └── shared/ # 通用工具、IPC 通道、日志与常量定义 │ ├── build/ # 构建资源(图标、平台配置) ├── dist/ # 由 electron-builder 生成的构建产物 ├── externals/ # 外部依赖(Python 脚本、二进制文件等) ├── resources/ # 静态资源(图标、模板、图片) └── scripts/ # 开发与构建辅助脚本
1、主进程 (src/main/)负责:
2、预加载脚本 (src/preload/)负责:
3、渲染进程 (src/renderer/)负责:
4、构建与打包负责:
在开始前端开发之前,需要先构建后端:
uv sync
source .venv/bin/activate
./build.sh
由于包版本原因,目前不支持使用国内 PYPI 源,请输入以下命令,确保使用的是原始 PYPI 环境
pip config unset global.index-url
cd frontend
pnpm install
本地开发时,截屏范围获取较慢属于正常现象,等待即可,打包应用无此问题。
pnpm dev
为 macOS 平台构建应用:
pnpm build:mac
打包生成的可执行文件会存放在MineContext/frontend/dist目录下。
MineContext 采用模块化、分层的架构设计,各组件职责明确,关注点分离。
opencontext/ ├── server/ # Web服务器和API层 ├── managers/ # 业务逻辑管理器 ├── context_capture/ # 上下文获取模块 ├── context_processing/ # 上下文处理流水线 ├── context_consumption/# 上下文消费和生成 ├── storage/ # 多后端存储层 ├── llm/ # LLM集成层 ├── tools/ # 工具系统 └── monitoring/ # 系统监控
服务器层 (server/)
管理器层 (managers/)
CaptureManager:管理所有上下文捕获源ProcessorManager:协调上下文处理流水线ConsumptionManager:处理上下文消费和生成EventManager:事件驱动的系统协调上下文捕获层 (context_capture/)
处理层 (context_processing/)
存储层 (storage/)
LLM 集成 (llm/)
我们推荐使用 uv 进行快速、可靠的包管理:
# 克隆仓库
git clone https://github.com/volcengine/MineContext.git
cd MineContext
# 安装 uv(如果尚未安装)
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# 同步依赖(自动创建虚拟环境)
uv sync
config/config.yaml):server:
host: 127.0.0.1
port: 8765
debug: false
embedding_model:
provider: doubao # 选项:openai, doubao
api_key: your-api-key
model: doubao-embedding-large-text-240915
vlm_model:
provider: doubao # 选项:openai, doubao
api_key: your-api-key
model: doubao-seed-1-6-flash-250828
capture:
enabled: true
screenshot:
enabled: true # 开启截图捕获
capture_interval: 5 # 截图间隔(秒)
config/prompts_*.yaml):
prompts_en.yaml:英文提示模板prompts_zh.yaml:中文提示模板# 使用默认配置启动
uv run opencontext start
# 使用自定义配置启动
uv run opencontext start --config /path/to/config.yaml
# 使用自定义端口启动
uv run opencontext start --port 1733
可用选项:
--config:配置文件路径--host:主机地址(默认:配置文件中的值或 localhost)--port:端口号(默认:配置文件中的值或 1733)优先级:命令行参数 > 配置文件 > 默认值
或者,你也可以手动激活虚拟环境:
source .venv/bin/activate # Windows系统:.venv\Scripts\activate
pip install -e .
opencontext start --port 1733
MineContext 的命名,也体现了团队的巧思。既是“我的上下文”,更要“挖掘上下文”。它借鉴了 MineCraft(我的世界)的核心理念——开放、创造与探索。
如果说海量的 Context 是散落各处的“方块”,那么 MineContext 提供的就是一个让你能够自由搭建、组合、创造的“世界”。用户除了接收到主动推送的信息外,还能够基于收集到的海量 Context 和生成的高质量信息进行再创作。
| 目标用户类别 | 具体角色/身份 | 核心需求/痛点 |
|---|---|---|
| 知识工作者 | 研究人员、分析师 | 浏览海量信息,提高信息处理和分析效率 |
| 内容创作者 | 作家、博主 | 渴求无尽灵感,优化内容创作工作流程 |
| 终身学习者 | 学生、研究者 | 建立系统化知识体系,高效管理和连接学习材料 |
| 项目经理 | 产品经理、项目经理 | 整合多源信息和数据,确保项目一致性和决策效率 |
我们将按照以下计划优先扩展上下文来源,热烈欢迎大家积极贡献代码。
| 上下文捕获能力 | 上下文来源 | 优先级 | 完成状态 |
|---|---|---|---|
| 屏幕截图 | 用户 PC 信息 | P0 | ✅ |
| 笔记编辑 | 应用内创作信息 | P0 | ✅ |
| 链接上传 | 互联网信息 | P0 | |
| 文件上传 | 结构化文档 | P1 | |
| 文件上传 | 非结构化文档 | P1 | |
| 文件上传 | 图像 | P1 | |
| 文件上传 | 音频 | P4 | |
| 文件上传 | 视频 | P4 | |
| 文件上传 | 代码 | P4 | |
| 浏览器扩展 | AI 对话记录 | P2 | |
| 浏览器扩展 | 提炼的互联网信息 | P5 | |
| 会议记录 | 会议信息 | P2 | |
| RSS | 咨询信息 | P3 | |
| Deep Research | 高质量研究分析 | P3 | |
| 应用 MCP/API | 支付记录 | P4 | |
| 应用 MCP/API | 研究论文 | P3 | |
| 应用 MCP/API | 新闻 | P4 | |
| 应用 MCP/API | 电子邮件 | P4 | |
| 应用 MCP/API | Notion | P2 | |
| 应用 MCP/API | Obsidian | P2 | |
| 应用 MCP/API | Slack | P4 | |
| 应用 MCP/API | Jira | P4 | |
| 应用 MCP/API | Figma | P2 | |
| 应用 MCP/API | Linear | P4 | |
| 应用 MCP/API | Todoist | P4 | |
| 记忆库迁移导入 | 用户记忆 | P4 | |
| 微信数据捕获 | 微信聊天历史 | P4 | |
| QQ 数据捕获 | QQ 聊天历史 | P4 | |
| 手机截图监控 | 用户移动端信息 | P4 | |
| 智能眼镜数据同步 | 物理世界交互记录 | P5 | |
| 智能手环数据同步 | 生理数据 | P5 |
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