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New releaseSep 4, 2026

kontext-cli v1.3.0

Sichern Sie Agents in Sekunden – mit Berechtigungen, die zur Laufzeit durchgesetzt werden.

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Kontext CLI-Banner

Kontext ist eine Autorisierungsplattform für KI-Agenten. Sie hilft Teams dabei, mithilfe von eingeschränkten Anmeldedaten, Richtliniendurchsetzung, Freigaben und Audit-Trails zu kontrollieren, worauf Agenten zugreifen können und was sie tun dürfen. Kontext kann lokal-first für Entwickler-Agenten laufen und lässt sich für sicherheitskritische Umgebungen auf verwaltete oder selbst gehostete Bereitstellungen 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.

Erzeuge auf der Deployments-Seite deines Workspace ein Installationstoken und führe dann Folgendes aus:

kontext setup

Führe kontext setup erneut aus, um das gespeicherte Token zu rotieren. Führe kontext setup --uninstall aus, um die vom Setup installierte benutzerbezogene Konfiguration, Hooks, den LaunchAgent und das Keychain-Token zu entfernen. Lokale Protokolle und Beobachtungsdaten 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 einem Release aktualisierst, das vor der automatischen Wiederherstellung veralteter Binärdateien erschienen ist, führe einmal kontext doctor --fix aus, falls doctor eine alte oder unbekannte Daemon-Version meldet. Nachfolgende Homebrew-Upgrades starten den Daemon automatisch neu.

Kernfunktionen

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

  • Audit-Trails: Erfasse, wer welchen Agenten zu welcher Handlung angewiesen hat, worauf der Agent zugegriffen hat, welche Tools er aufgerufen hat, welche Richtlinienentscheidungen getroffen wurden und was als Nächstes geschah. Baue eine Beweiskette für Sicherheitsüberprüfungen, Incident-Untersuchungen und Compliance-Nachweise auf.
  • Deterministische Richtlinie: Wende allow- und deny-Regeln zur Laufzeit auf Agentenaktionen an, bevor diese ausgeführt werden. Verwende feste Richtlinien für bekannte Grenzen wie destruktive Befehle, Produktionsressourcen, sensible Dateien, Datenexporte und Zugriffe auf Anmeldedaten.
  • Probabilistische Risikoerkennung: Leite Aktionen, die die deterministische Richtlinie zulässt, zur zusätzlichen Zulassen/Verweigern-Entscheidung an einen lokalen Judge weiter, ohne den Tool-Kontext an gehostete Dienste zu senden.
  • Credential-Injection: Injiziere zur Laufzeit eingeschränkte OAuth-Anmeldedaten mithilfe des RFC-8693-konformen OAuth-2.0-Token-Exchanges, damit Agenten auf zugelassene Tools zugreifen können, ohne dass Benutzer Geheimnisse in Chats, Konfigurationsdateien oder Projektumgebungen einfügen müssen. Die Anmeldedaten können kurzlebig sein, nach dem Prinzip der geringsten Rechte 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 sowie Onboarding für Sicherheits- und Plattform-Teams kontaktiere [email protected] oder buche hier.

Sicherheitsvoreinstellungen

VoreinstellungVerhalten
Daemon auf Benutzerebenekontext setup installiert einen Benutzer-LaunchAgent, der kontext managed-observe-daemon ausführt.
BeobachtungsmodusEntscheidungen werden als would allow oder would deny aufgezeichnet, ohne den Agenten zu blockieren.
Keychain-TokenspeicherungSelf-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 standardmäßige GGUF-Judge-Modell bei Bedarf herunter und speichert es zwischen.
Keine Erfassung von ReasoningKontext erfasst Tool-Ereignisse und -Ergebnisse, nicht das LLM-Reasoning, die Token-Nutzung oder die vollständige Konversationshistorie.

Agenten-Support

AgentStatusSelf-Service-PfadSupport-Level
Claude CodeAktivkontext setupDaemon, Dashboard-Stream, standardmäßig Beobachtung (Erzwingen nur, wenn die verwaltete Konfiguration enforce setzt).
Claude CoworkAktivkontext setupCowork-Aktivitäten erscheinen nach dem Setup im Dashboard.
GooseGeplantDemnächst verfügbarAdapter noch nicht ausgeliefert.
CodexGeplantDemnächst verfügbarAdapter noch nicht ausgeliefert.
CursorGeplantDemnächst verfügbarAdapter noch nicht ausgeliefert.

Weitere Agenten können über Adapter hinzugefügt werden, die kompatible Tool-Ereignisse an die lokale Laufzeit 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

Die Service-Definitionen liegen in kontext-security/proto agent.proto.

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