Deskripsi
Rafter adalah server Model Context Protocol (MCP), dibangun oleh tim di Bergen, Norwegia, yang memberikan Claude, ChatGPT, Cursor, Claude Code, dan alat AI lain yang kompatibel dengan MCP satu memori bersama untuk sebuah tim. Alih-alih setiap AI orang belajar kembali bagaimana perusahaan melakukan sesuatu, Rafter menyimpan keterampilan, keputusan, dan alur kerja yang sudah disusun oleh tim, sehingga AI rekan tim mana pun dapat mencarinya dan menggunakannya kembali.
Baca Selengkapnya
Pengaturan memiliki dua langkah. Pertama, pengguna menambahkan Rafter sebagai konektor MCP kustom menggunakan endpoint yang dihosting di dalam Claude, ChatGPT, Cursor, Claude Code, Codex, OpenCode, atau Windsurf, yang membuka jendela masuk; Claude Code dan Cursor menggunakan perintah CLI atau entri file konfigurasi sebagai gantinya. Kedua, pengguna menempelkan instruksi singkat ke dalam sistem atau instruksi proyek alat AI mereka yang memberitahunya untuk mencari memori Rafter sebelum menjawab dan menyimpan apa pun yang tahan lama kembali dengan panggilan add_memory. Sejak saat itu, AI secara otomatis memeriksa Rafter sebagai bagian dari penggunaan normal, dan satu orang juga dapat memberikan URL pengaturan alat rekan tim sehingga dapat langsung mengambil keterampilan.
Rafter mengorganisir apa yang disimpannya sebagai grafik pengetahuan daripada daftar memori datar: ia memetakan bagaimana dokumen, keputusan, dan keterampilan saling terhubung, sehingga pencarian mengikuti konteks terkait alih-alih hanya mencocokkan kata kunci. Pada rencana berbayar, ia juga terhubung ke alat yang sudah digunakan tim untuk dokumen sumber, termasuk Jira, Confluence, SharePoint, dan Drive, menjaga pencarian yang terhubung tetap terkini seiring perubahan dokumen yang mendasarinya, dan menyimpan riwayat versi dengan rollback untuk keterampilan dan memori yang disimpan.
Rafter ditujukan untuk tim yang ingin asisten AI mereka berbagi pengetahuan institusional alih-alih masing-masing memulai dari nol, terutama tim yang sudah bekerja di berbagai alat pengkodean dan obrolan AI. Harga adalah per pengguna per bulan: rencana Gratis mencakup hingga tiga anggota dengan memori, keterampilan, agen, dan akses MCP yang dihosting; rencana Tim adalah $29 per pengguna per bulan untuk hingga 50 anggota, menambahkan konektor alat, pencarian terhubung, riwayat versi, dan berbagi lintas tim dengan percobaan gratis 14 hari; dan rencana Bisnis adalah $99 per pengguna per bulan dengan anggota tak terbatas, SSO, ekspor log audit, dukungan prioritas, dan DPA yang ditandatangani untuk organisasi dengan persyaratan TI dan keamanan formal.
- KategoriPembuat Agen AI
- Model HargaFreemium
- PenerapanCloud
- PlatformWeb, Desktop
Fitur Inti Rafter
Server MCP yang memberikan Claude, ChatGPT, Cursor, Claude Code, dan klien MCP lain satu memori tim bersama
Grafik pengetahuan menghubungkan dokumen, keputusan, dan keterampilan sehingga pencarian mengikuti konteks yang terhubung, bukan hanya kata kunci
Alat add_memory memungkinkan AI yang terhubung menyimpan konteks tahan lama kembali ke penyimpanan bersama
URL pengaturan bersama memungkinkan satu rekan tim memberikan alat AI lain keterampilan yang sudah siap dalam satu langkah
Konektor MCP yang dihosting bekerja di seluruh Claude, ChatGPT, Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode, dan Windsurf
Rencana berbayar menambahkan konektor ke Jira, Confluence, SharePoint, dan Drive dengan pencarian terhubung
Riwayat versi dan rollback untuk keterampilan dan memori yang disimpan
Berbagi antar tim dan ruang kerja pada rencana berbayar
SSO, ekspor log audit, dan DPA yang ditandatangani pada rencana Bisnis untuk organisasi yang memperhatikan keamanan
Cara menggunakan Rafter?
Daftar: Buat akun Rafter dan masuk di heyrafter.xyz.
Tambahkan konektor: Di pengaturan alat AI Anda, tambahkan Rafter sebagai konektor MCP kustom (atau gunakan entri CLI atau konfigurasi yang sesuai untuk Claude Code, Cursor, atau Codex).
Masuk: Setujui jendela masuk yang terbuka pertama kali alat memanggil Rafter.
Tetapkan kebiasaan: Tempelkan baris instruksi Rafter ke dalam sistem atau instruksi proyek alat Anda sehingga memeriksa Rafter sebelum menjawab dan menyimpan konteks baru dengan add_memory.
Bagikan keterampilan: Kirim URL pengaturan Rafter ke alat AI rekan tim untuk menyerahkan keterampilan secara langsung.
Tambahkan konektor pada rencana berbayar: Pada Tim atau Bisnis, hubungkan Jira, Confluence, SharePoint, atau Drive untuk pencarian terhubung.
Kasus Penggunaan Rafter
- Onboarding Tim
- Berbagi keterampilan antar alat
- Pencarian dokumen terhubung
- Dokumentasi proses
