让编码 Agent 查网页、读日志或翻 GitHub issues，就像请人办事，却把整箱资料都堆到他的桌上。工具返回的原始内容会占满“上下文窗口”——模型一次能读入的文字总量，真正重要的任务和代码反而没地方放。Context Mode 是一个 MCP server，即连接 AI 助手与外部工具的中间服务，专门拦下并整理这些输出。
它最具体的做法，是先在沙箱——与主系统隔离的受控环境——里运行脚本、筛选数据，只把结果交给模型。项目作者称，一组原始输出可从 315 KB 压到 5.4 KB，减少 98%；示例中，读取 47 个文件产生的 700 KB，也可改成一次脚本执行，仅返回 3.6 KB。它还把文件修改、任务、错误和用户决定存入 SQLite，并通过 FTS5 与 BM25 搜索按需找回相关记录，避免对话压缩后一次性塞回全部历史。路由约束则要求 Agent 尽量“写代码处理数据”，而不是亲自吞下原文计算。上述效果来自项目自述，供稿未提供独立测试结果。