### MineContext：洞察本质，激发创造
一个开源、主动的上下文感知 AI 伙伴，致力于让您的工作、学习与创作更加清晰高效。
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目录
- [👋🏻 MineContext 是什么](#-minecontext-是什么)
- [🚀 核心功能](#-核心功能)
- [🔏 隐私保护](#-隐私保护)
- [本地存储](#本地存储)
- [本地模型](#本地模型)
- [🏁 快速开始](#-快速开始)
- [1. 安装](#1-安装)
- [2. 输入您的 API 密钥](#2-输入您的-api-密钥)
- [3. 开始记录](#3-开始记录)
- [4. 忘掉它](#4-忘掉它)
- [5. 后台调试](#5-后台调试)
- [🎃 贡献指南](#-贡献指南)
- [🎨 前端架构](#-前端架构)
- [核心技术栈](#核心技术栈)
- [核心架构](#核心架构)
- [💻 前端使用](#-前端使用)
- [构建后端](#构建后端)
- [安装依赖](#安装依赖)
- [开发调试](#开发调试)
- [应用打包](#应用打包)
- [🏗️ 后端架构](#️-后端架构)
- [核心架构组件](#核心架构组件)
- [各层职责](#各层职责)
- [🚀 后端使用](#-后端使用)
- [安装](#安装)
- [配置](#配置)
- [运行服务器](#运行服务器)
- [💎 MineContext 与我的世界](#-minecontext-与我的世界)
- [🎯 目标用户](#-目标用户)
- [🔌 上下文来源](#-上下文来源)
- [🆚 与同类应用的比较](#-与同类应用的比较)
- [MineContext vs ChatGPT Pulse](#minecontext-vs-chatgpt-pulse)
- [MineContext vs Dayflow](#minecontext-vs-dayflow)
- [👥 社区](#-社区)
- [社区与支持](#社区与支持)
- [Star History](#star-history)
- [📃 许可证](#-许可证)
# 👋🏻 MineContext 是什么
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。
# 🚀 核心功能
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。
1. 📥 无负担收集
支持收集和处理海量的 Context，并通过设计存储管理来实现海量收集却没有心智负担。
2. 🚀 主动推送
支持日常主动推送关键信息和洞见，能够提炼 Context 中的总结信息，比如每日总结，每周总结，tips，todo，主动推送到主页。
3. 💡 智能浮现（实现中）
支持创作时智能浮现，可以随时浮现相关有用的 Context，确保辅助创作又不会被淹没
4. 🎯 上下文工程架构
支持多模态、多源数据的完整生命周期——从捕获、处理和存储到管理、检索和消费——支持生成六种类型的智能上下文。
# 🔏 隐私保护
## 本地存储
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
```
## 本地模型
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。
# 🏁 快速开始
## 1. 安装
点击 [Github Latest Release](https://github.com/volcengine/MineContext/releases) 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](https://github.com/volcengine/MineContext/blob/0.1.4/README_zh.md)获取相关说明。
## 2. 输入您的 API 密钥
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](https://lmstudio.ai/) 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](https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/apiKey) 生成。
获取豆包 API 之后需要在 [模型开通管理界面](https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/model) 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：
## 3. 开始记录
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。
## 4. 忘掉它
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。
## 5. 后台调试
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
# 🎃 贡献指南
## 🎨 前端架构
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。
### 核心技术栈
| 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。 |
### 核心架构
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：
- 管理应用窗口
- 处理生命周期事件（启动、退出、激活）
- 建立安全的 IPC 通信
- 与后端服务（Python 与系统 API）集成
2、预加载脚本 (src/preload/)负责：
- 安全地将 Node.js API 暴露给渲染进程
- 处理与主进程的 IPC 通信
- 实现跨进程的资源访问
3、渲染进程 (src/renderer/)负责：
- 实现基于 React 的用户界面
- 使用 Jotai 与 Redux 管理全局状态
- 基于 Tailwind CSS 的高效样式体系
- 动态加载与性能优化机制
4、构建与打包负责：
- electron-vite.config.ts — 同时配置主进程与渲染进程的构建逻辑（别名、插件等）。
- electron-builder.yml — 定义针对 Windows、macOS、Linux 的打包与分发配置。
## 💻 前端使用
### 构建后端
在开始前端开发之前，需要先构建后端：
```bash
uv sync
source .venv/bin/activate
./build.sh
```
### 安装依赖
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
```bash
pip config unset global.index-url
cd frontend
pnpm install
```
### 开发调试
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。
```bash
pnpm dev
```
### 应用打包
为 macOS 平台构建应用：
```bash
pnpm build:mac
```
打包生成的可执行文件会存放在`MineContext/frontend/dist`目录下。
## 🏗️ 后端架构
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。
### 核心架构组件
```
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
```
### 各层职责
1. **服务器层** (`server/`)
- 基于 FastAPI 的 RESTful API
- 支持实时通信的 WebSocket
- 静态文件服务和模板渲染
2. **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
3. **上下文捕获层** (`context_capture/`)
- 屏幕截图监控
- 文档监控
- 可扩展的捕获接口，支持未来的来源
4. **处理层** (`context_processing/`)
- 文档分块策略
- 实体提取和规范化
- 上下文合并和去重
- 多模态内容处理（文本、图像）
5. **存储层** (`storage/`)
- 多后端支持（SQLite、ChromaDB）
- 用于相似性搜索的向量存储
- 统一的存储接口
6. **LLM 集成** (`llm/`)
- 支持多个 LLM 提供商（OpenAI、豆包）
- VLM（视觉-语言模型）集成
- 嵌入生成服务
## 🚀 后端使用
### 安装
我们推荐使用 [uv](https://docs.astral.sh/uv/) 进行快速、可靠的包管理：
```bash
# 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
```
### 配置
1. **基本配置** (`config/config.yaml`)：
```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）
```
2. **提示模板** (`config/prompts_*.yaml`)：
- `prompts_en.yaml`：英文提示模板
- `prompts_zh.yaml`：中文提示模板
### 运行服务器
```bash
# 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：
```bash
source .venv/bin/activate # Windows系统：.venv\Scripts\activate
pip install -e .
opencontext start --port 1733
```
# 💎 MineContext 与我的世界
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
| 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 |
# 🔌 上下文来源
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。
- P0：数字生活和公共信息循环（PC 屏幕捕获和链接上传）
- P1：个人文本上下文循环（文件上传、文件跟踪）
- P2：AI 和常见办公上下文循环（MCP、会议记录）
- P3：高质量信息获取循环（DeepResearch 和 RSS）
- P4：个人深度上下文循环（微信、QQ 聊天数据获取、手机截图）
- P5：物理世界上下文循环（智能穿戴同步、智能眼镜同步）
| 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 | |
# 🆚 与同类应用的比较
## MineContext vs ChatGPT Pulse
- 🖥️ 全面的数字世界上下文：
MineContext 通过读取屏幕截图捕获您的整个数字工作流程，提供丰富的、可视化的日常活动和应用程序上下文。相比之下，ChatGPT Pulse 仅限于单个基于文本的对话上下文。
- 🔒 本地优先数据与隐私：
您的数据完全在本地设备上处理和存储，确保完全的隐私和安全，无需依赖云服务器。ChatGPT Pulse 要求数据发送到并存储在 OpenAI 的服务器上。
- 🚀 更加多样化的主动推送：
MineContext 提供更广泛的智能自动生成内容——包括每日摘要、可操作的待办事项和活动报告——而不仅仅是简单的提示。ChatGPT Pulse 仅在每天早上提供 5-10 个提示。
- 🔧 开源可定制：
作为一个开源项目，MineContext 允许开发人员自由检查、修改和构建代码库，实现完全定制。ChatGPT Pulse 是一个封闭的专有产品，无法修改。
- 💰 经济实惠的 API 使用：
MineContext 通过允许您使用自己的 API 密钥，避免了每月 200 美元的昂贵 Pro 订阅费用，让您完全控制支出。ChatGPT Pulse 的高级功能被锁定在其昂贵的高级订阅后面。
## MineContext vs Dayflow
- 💡 更丰富、更主动的洞察：
MineContext 提供更多样化的自动智能内容——包括简明摘要、可操作的待办事项和上下文提示——超越基本的活动跟踪。DayFlow 仅记录用户活动。
- 🧠 上下文感知的问答与创作：
MineContext 允许您基于捕获的上下文提问和生成新内容，解锁更广泛的应用场景，如内容起草和项目规划。DayFlow 仅限于被动的活动记录和回顾。
- ✨ 更优质的活动生成与体验：
MineContext 生成的活动记录更加清晰和详细，具有更直观和交互式的仪表板，提供无缝的用户体验。DayFlow 的活动日志更基本，交互性有限。
# 👥 社区
## 社区与支持
- [GitHub Issues](https://github.com/volcengine/MineContext/issues)：使用 MineContext 时遇到的错误和问题。
- [邮件支持](mailto:minecontext@bytedance.com)：关于使用 MineContext 的反馈和问题。
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