ContextKit 是一款 CLI 工具兼 MCP 客户端，用于为 AI 编程智能体创建内嵌上下文的规格（spec）文件。它从可复用的 Jinja2 模板生成规格，并从各类 MCP 来源和用户输入中填充上下文。官方说明特别指出：ContextKit 虽然是一个 MCP 客户端，但它不使用 AI 模型，而是一个利用 MCP 生态进行上下文注入的工具。
用途方面，ContextKit 利用 MCP（Model Context Protocol）生态，将来自工单系统、数据库、文档存储和设计工具等来源的上下文注入到规格文件中。它围绕“规格模板”工作：这些模板是可复用的 Jinja2 模板文件，包含上下文变量，用于定义开发任务的通用结构和需求。上下文变量在可能时从 MCP 资源自动获取，在需要额外输入时则通过交互方式向用户收集。
主要能力包括：基于 Jinja2 的模板引擎，并额外提供全局函数 call_tool(server_name, tool_name, arguments)（调用 MCP 工具）与 get_resource(server_name, resource_uri)（获取 MCP 资源），同时支持全部标准 Jinja2 过滤器与函数。模板变量支持直接值（如 --var ticket_id=ACME-123）、JSON 对象（如 --var ticket='{"id": 123, "status": "open"}'），未提供时则交互式提示输入。还支持对上下文进行过滤与处理（如过滤敏感信息、提取特定字段），以及通过管道传入模板内容。
使用方式方面，环境要求为 Python 3.11 或更高版本。可从源码安装，也支持以可编辑模式安装；可编辑安装后可直接使用 cxk 命令，或在不使用可编辑安装的情况下使用。典型流程为：1. 在项目目录中初始化项目（会创建一个 .cxk/ 目录用于存储配置）；2. 添加 MCP 服务器；3. 从模板创建规格。CLI 命令分为项目管理、MCP 服务器管理和规格生成三类。模板中可包含变量，例如模板 spec.md 中的变量会提示用户直接提供 prd 的值，或选择一个 MCP 工具来调用；也支持带 MCP 工具调用的模板和带 MCP 资源的模板。
适用场景为：需要为 AI 编程智能体准备带有现成上下文的规格文件，并希望复用版本控制中的规格模板、保持团队规格格式一致的开发团队。官方列出的价值包括：速度快（自动用相关上下文预填充规格）、降低成本（AI 智能体无需额外发起 MCP 调用）、代码库整洁（将可复用规格模板保存在版本控制中）、一致性（团队间标准化的规格格式）、可扩展（利用不断成长的 MCP 生态）。
限制方面，官方明确 ContextKit 不使用 AI 模型，它是用于上下文注入的工具，而非 AI 生成工具。需要 Python 3.11 或更高版本。关于具体收费、价格、平台支持范围以及更详细的使用步骤，当前资料暂未提供。
