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New releaseJul 22, 2026

kontext-cli v0.15.1

Open-Source-Runtime-Sicherheit für KI-Agenten, die Werkzeuge verwenden – mit Berechtigungen, Anmeldeinformationen, Richtliniendurchsetzung und Prüfpfaden.

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Kontext-CLI-Banner

Kontext ist eine Autorisierungsplattform für KI-Agenten. Sie hilft Teams zu kontrollieren, worauf Agenten zugreifen können und was sie tun dürfen – mit bereichsgebundenen Anmeldedaten, Richtliniendurchsetzung, Genehmigungen und Audit-Trails. Kontext kann Local-First für Entwickler-Agenten laufen und lässt sich auf verwaltete oder selbst gehostete Bereitstellungen für sicherheitskritische Umgebungen erweitern.

Schnellstart

brew install kontext-security/tap/kontext

Verbinde deinen Rechner mit deinem Workspace

Nutze das Self-Service-Setup, um Agentenaktivitäten von deinem Rechner in das Kontext-Dashboard deines Teams zu streamen.

Generiere einen Installationstoken auf der Deployments-Seite deines Workspace und führe dann aus:

kontext setup

Führe kontext setup erneut aus, um den gespeicherten Token zu rotieren. Führe kontext setup --uninstall aus, um die benutzerbezogene Konfiguration, Hooks, LaunchAgent und den Keychain-Token zu entfernen, die das Setup installiert hat; lokale Protokolle und Observe-Daten bleiben erhalten, und von der Organisation verwaltete Hooks bleiben bestehen. Das Self-Service-Setup ist derzeit nur für macOS verfügbar.

Führe kontext doctor aus, um die Daemon-Version, den Heartbeat und den Export-Backlog zu prüfen. Wenn du von einer Version aktualisierst, die älter ist als die automatische Wiederherstellung veralteter Binärdateien, führe kontext doctor --fix einmal aus, falls doctor eine alte oder unbekannte Daemon-Version meldet; spätere Homebrew-Upgrades starten den Daemon automatisch neu.

Kernfunktionen

Kontext bringt Sicherheit und Nutzen für KI-Agenten in Einklang: Aktionen mit geringem Risiko laufen ungehindert weiter, und unsichere Aktionen können blockiert werden, bevor sie ausgeführt werden.

  • Audit-Trails: Erfasse, wer welchen Agenten zu welcher Aktion angewiesen hat, worauf der Agent zugegriffen hat, welche Tools er aufgerufen hat, welche Richtlinienentscheidungen getroffen wurden und was als Nächstes geschah. Baue für Sicherheitsüberprüfungen, Incident-Untersuchungen und Compliance-Nachweise eine lückenlose Nachweiskette (Chain of Custody) auf.
  • Deterministische Richtlinien: Wende allow- und deny-Regeln zur Laufzeit auf Agentenaktionen an, bevor sie ausgeführt werden. Nutze harte Richtlinien (Hard Policies) für bekannte Grenzen wie destruktive Befehle, Produktionsressourcen, sensible Dateien, Datenexporte und Zugriff auf Anmeldedaten.
  • Probabilistische Risikoerkennung: Leite Aktionen, die die deterministische Richtlinie erlaubt, durch einen lokalen Judge, um eine zusätzliche Allow/Deny-Entscheidung zu erhalten, ohne Tool-Kontext an gehostete Dienste zu senden.
  • Credential-Injection: Injiziere bereichsgebundene OAuth-Anmeldedaten zur Laufzeit über einen RFC-8693-konformen OAuth-2.0-Token-Exchange, sodass Agenten auf freigegebene Tools zugreifen können, ohne dass Benutzer Geheimnisse in Chat, Konfigurationsdateien oder Projektumgebungen einfügen müssen. Anmeldedaten können kurzlebig sein, nach dem Least-Privilege-Prinzip vergeben und an den aktuellen Benutzer, die Sitzung oder den Workflow gebunden werden.

Der Entscheidungspfad ist:

Agent tool call
  -> agent hook
  -> daemon
  -> action classification
  -> deterministic policy
  -> probabilistic risk score
  -> allow / deny
  -> hosted dashboard stream

Verwaltete Bereitstellungen

Für Enterprise-Identität, Audit-Aufbewahrung, Organisationskontrollen, Bereitstellungsplanung, individuelles Nutzungsvolumen und Onboarding für Sicherheits- und Plattform-Teams kontaktiere [email protected] oder buche hier.

Sicherheits-Standardeinstellungen

StandardVerhalten
Daemon auf Benutzerebenekontext setup installiert einen LaunchAgent für den Benutzer, der kontext managed-observe-daemon ausführt.
Observe-ModusEntscheidungen werden als would allow oder would deny aufgezeichnet, ohne den Agenten zu blockieren.
Keychain-Token-SpeicherungSelf-Service-Installationstokens werden in der Login-Keychain des Benutzers gespeichert.
Geschwärzte SpeicherungTool-Ereignisse und Entscheidungen werden lokal mit Schwärzung gespeichert.
Verwalteter lokaler JudgeHomebrew installiert llama-server über llama.cpp; Kontext lädt das Standard-GGUF-Judge-Modell bei Bedarf herunter und speichert es im Cache.
Keine Erfassung von ReasoningKontext erfasst Tool-Ereignisse und Ergebnisse, nicht aber LLM-Reasoning, Token-Verbrauch oder den vollständigen Konversationsverlauf.

Agentenunterstützung

AgentStatusSelf-Service-PfadSupport-Level
Claude CodeAktivkontext setupDaemon, Dashboard-Stream, standardmäßig Observe (Enforce nur, wenn die verwaltete Konfiguration enforce setzt).
Claude CoworkAktivkontext setupCowork-Aktivitäten erscheinen nach dem Setup im Dashboard.
GooseGeplantBald verfügbarAdapter noch nicht ausgeliefert.
CodexGeplantBald verfügbarAdapter noch nicht ausgeliefert.
CursorGeplantBald verfügbarAdapter noch nicht ausgeliefert.

Weitere Agenten können über Adapter hinzugefügt werden, die kompatible Tool-Ereignisse an die lokale Laufzeitumgebung senden.

Architektur

kontext setup
  |
  |-- User managed config: ~/Library/Application Support/Kontext/managed.json
  |-- Agent integration: hooks or observer
  |     |-- PreToolUse  -> kontext hook pre-tool-use
  |     |-- PostToolUse -> kontext hook post-tool-use
  |
  |-- LaunchAgent: security.kontext.managed-observe
  |-- Daemon: Unix socket service + RuntimeCore
  |-- Deterministic policy: curated rule categories + active profile
  |-- Probabilistic risk: local allow/deny decision after deterministic allow
  |-- Store: local SQLite with redacted events and decision metadata
  |-- Stream: governed activity to the hosted workspace dashboard

Entwicklung

go build -o bin/kontext ./cmd/kontext
go test ./...
go test -race ./...
go vet ./...
pnpm install --frozen-lockfile
pnpm build

Generiere Protobuf-Code mit:

buf generate

Servicedefinitionen befinden sich in kontext-security/proto agent.proto.

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