Beschreibung
Rafter ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der von einem Team in Bergen, Norwegen, entwickelt wurde und Claude, ChatGPT, Cursor, Claude Code und anderen MCP-kompatiblen KI-Tools einen gemeinsamen Speicher für ein Team bietet. Anstatt dass jede KI einer Person neu lernen muss, wie das Unternehmen arbeitet, speichert Rafter die Fähigkeiten, Entscheidungen und Arbeitsabläufe, die ein Team bereits erarbeitet hat, sodass die KI eines Teamkollegen diese nachschlagen und wiederverwenden kann.
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Die Einrichtung erfolgt in zwei Schritten. Zuerst fügt ein Benutzer Rafter als benutzerdefinierten MCP-Connector hinzu, indem er seinen gehosteten Endpunkt innerhalb von Claude, ChatGPT, Cursor, Claude Code, Codex, OpenCode oder Windsurf verwendet, was ein Anmeldefenster öffnet; Claude Code und Cursor verwenden stattdessen einen CLI-Befehl oder einen Konfigurationseintrag. Zweitens fügt der Benutzer eine kurze Anweisung in die System- oder Projektanweisungen seines KI-Tools ein, die ihm sagt, dass es die Erinnerungen von Rafter vor der Beantwortung durchsuchen und alles Dauerhafte mit einem add_memory-Aufruf speichern soll. Von da an überprüft die KI Rafter automatisch im Rahmen der normalen Nutzung, und eine Person kann auch einem Tool eines Teamkollegen eine Einrichtungs-URL übergeben, damit es eine Fähigkeit direkt übernimmt.
Rafter organisiert das, was es speichert, als Wissensgraph anstelle einer flachen Speicherliste: Es kartiert, wie Dokumente, Entscheidungen und Fähigkeiten miteinander verbunden sind, sodass eine Suche den verwandten Kontext verfolgt, anstatt nur Schlüsselwörter abzugleichen. In kostenpflichtigen Plänen verbindet es sich auch mit den Tools, die Teams bereits für Quelldokumente verwenden, einschließlich Jira, Confluence, SharePoint und Drive, und hält diese verbundene Suche aktuell, während sich die zugrunde liegenden Dokumente ändern, und es behält die Versionshistorie mit Rückrollmöglichkeiten für gespeicherte Fähigkeiten und Erinnerungen.
Rafter richtet sich an Teams, die möchten, dass ihre verschiedenen KI-Assistenten institutionelles Wissen teilen, anstatt dass jeder von Null anfängt, insbesondere Teams, die bereits über mehrere KI-Coding- und Chat-Tools hinweg arbeiten. Die Preisgestaltung erfolgt pro Benutzer und Monat: Ein kostenloser Plan deckt bis zu drei Mitglieder mit Speicher, Fähigkeiten, Agenten und gehostetem MCP-Zugang ab; ein Teamplan kostet 29 USD pro Benutzer und Monat für bis zu 50 Mitglieder und fügt Tool-Connectoren, verbundene Suche, Versionshistorie und teamübergreifendes Teilen mit einer 14-tägigen kostenlosen Testversion hinzu; und ein Business-Plan kostet 99 USD pro Benutzer und Monat mit unbegrenzten Mitgliedern, SSO, Export des Audit-Protokolls, priorisiertem Support und einer unterzeichneten DPA für Organisationen mit formalen IT- und Sicherheitsanforderungen.
- KategorieKI-Agenten-Builder
- PreismodellFreemium
- BereitstellungCloud
- PlattformenWeb, Desktop
Rafter's Kernfunktionen
MCP-Server, der Claude, ChatGPT, Cursor, Claude Code und anderen MCP-Clients einen gemeinsamen Teamspeicher bietet
Wissensgraph verknüpft Dokumente, Entscheidungen und Fähigkeiten, sodass die Suche den verbundenen Kontext verfolgt und nicht nur Schlüsselwörter
add_memory-Tool ermöglicht es jeder verbundenen KI, dauerhaften Kontext im gemeinsamen Speicher zu speichern
Eine gemeinsame Einrichtungs-URL ermöglicht es einem Teamkollegen, einem anderen KI-Tool eine fertige Fähigkeit in einem Schritt zu übergeben
Gehosteter MCP-Connector funktioniert über Claude, ChatGPT, Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode und Windsurf
Kostenpflichtige Pläne fügen Connectoren zu Jira, Confluence, SharePoint und Drive mit verbundener Suche hinzu
Versionshistorie und Rückrollmöglichkeiten für gespeicherte Fähigkeiten und Erinnerungen
Teilen über Teams und Arbeitsbereiche in kostenpflichtigen Plänen
SSO, Export des Audit-Protokolls und eine unterzeichnete DPA im Business-Plan für sicherheitsbewusste Organisationen
Wie verwendet man Rafter?
Registrieren: Erstellen Sie ein Rafter-Konto und melden Sie sich unter heyrafter.xyz an.
Connector hinzufügen: Fügen Sie in den Einstellungen Ihres KI-Tools Rafter als benutzerdefinierten MCP-Connector hinzu (oder verwenden Sie den entsprechenden CLI- oder Konfigurationseintrag für Claude Code, Cursor oder Codex).
Anmelden: Genehmigen Sie das Anmeldefenster, das beim ersten Aufruf des Tools von Rafter geöffnet wird.
Gewohnheit festlegen: Fügen Sie die Anweisung von Rafter in die System- oder Projektanweisungen Ihres Tools ein, damit es Rafter vor der Beantwortung überprüft und neuen Kontext mit add_memory speichert.
Eine Fähigkeit teilen: Senden Sie einem KI-Tool eines Teamkollegen die Einrichtungs-URL von Rafter, um eine Fähigkeit direkt zu übergeben.
Connectoren in einem kostenpflichtigen Plan hinzufügen: Verbinden Sie in Team- oder Business-Plänen Jira, Confluence, SharePoint oder Drive für verbundene Suche.
Rafter's Anwendungsfälle
- Teameinarbeitung
- Fähigkeitenübertragung zwischen Tools
- Verbundene Dokumentensuche
- Prozessdokumentation
