Descrição
Rafter é um servidor do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), construído por uma equipe em Bergen, Noruega, que fornece a Claude, ChatGPT, Cursor, Claude Code e outras ferramentas de IA compatíveis com MCP uma memória compartilhada para uma equipe. Em vez de cada IA de pessoa reaprender como a empresa faz as coisas, o Rafter armazena as habilidades, decisões e fluxos de trabalho que uma equipe já elaborou, para que a IA de qualquer colega possa consultá-los e reutilizá-los.
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A configuração tem duas etapas. Primeiro, um usuário adiciona o Rafter como um conector MCP personalizado usando seu endpoint hospedado dentro do Claude, ChatGPT, Cursor, Claude Code, Codex, OpenCode ou Windsurf, o que abre uma janela de login; Claude Code e Cursor usam um comando CLI ou uma entrada de arquivo de configuração em vez disso. Em segundo lugar, o usuário cola uma instrução curta nas instruções do sistema ou do projeto de sua ferramenta de IA, dizendo para pesquisar as memórias do Rafter antes de responder e salvar qualquer coisa durável de volta com uma chamada add_memory. A partir de então, a IA verifica o Rafter automaticamente como parte do uso normal, e uma pessoa também pode passar a URL de configuração de um colega para que ela pegue uma habilidade diretamente.
O Rafter organiza o que armazena como um gráfico de conhecimento em vez de uma lista de memória plana: ele mapeia como documentos, decisões e habilidades se conectam entre si, de modo que uma pesquisa siga o contexto relacionado em vez de corresponder apenas a palavras-chave. Nos planos pagos, ele também se conecta às ferramentas que as equipes já usam para documentos de origem, incluindo Jira, Confluence, SharePoint e Drive, mantendo essa pesquisa conectada atualizada à medida que os documentos subjacentes mudam, e mantém o histórico de versões com reversão para habilidades e memórias armazenadas.
O Rafter é voltado para equipes que desejam que seus vários assistentes de IA compartilhem conhecimento institucional em vez de cada um começar do zero, particularmente equipes que já trabalham em várias ferramentas de codificação e chat de IA. A precificação é por usuário por mês: um plano gratuito cobre até três membros com memória, habilidades, agentes e acesso MCP hospedado; um plano Team custa $29 por usuário por mês para até 50 membros, adicionando conectores de ferramentas, pesquisa conectada, histórico de versões e compartilhamento entre equipes com um teste gratuito de 14 dias; e um plano Business custa $99 por usuário por mês com membros ilimitados, SSO, exportação de log de auditoria, suporte prioritário e um DPA assinado para organizações com requisitos formais de TI e segurança.
- CategoriaCriadores de agentes de IA
- Modelo de preçosFreemium
- ImplantaçãoNuvem
- PlataformasWeb, Desktop
Recursos principais de Rafter
Servidor MCP que fornece a Claude, ChatGPT, Cursor, Claude Code e outros clientes MCP uma memória compartilhada da equipe
O gráfico de conhecimento vincula documentos, decisões e habilidades, de modo que a pesquisa siga o contexto conectado, não apenas palavras-chave
A ferramenta add_memory permite que qualquer IA conectada salve contexto durável de volta ao armazenamento compartilhado
Uma URL de configuração compartilhada permite que um colega passe a outra ferramenta de IA uma habilidade pronta em um passo
O conector MCP hospedado funciona em Claude, ChatGPT, Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode e Windsurf
Os planos pagos adicionam conectores ao Jira, Confluence, SharePoint e Drive com pesquisa conectada
Histórico de versões e reversão para habilidades e memórias armazenadas
Compartilhamento entre equipes e espaços de trabalho em planos pagos
SSO, exportação de log de auditoria e um DPA assinado no plano Business para organizações preocupadas com segurança
Como usar Rafter?
Inscreva-se: Crie uma conta Rafter e faça login em heyrafter.xyz.
Adicione o conector: Nas configurações da sua ferramenta de IA, adicione o Rafter como um conector MCP personalizado (ou use a entrada CLI ou de configuração correspondente para Claude Code, Cursor ou Codex).
Faça login: Aprove a janela de login que se abre na primeira vez que a ferramenta chama o Rafter.
Estabeleça o hábito: Cole a linha de instrução do Rafter nas instruções do sistema ou do projeto da sua ferramenta para que ela verifique o Rafter antes de responder e salve novo contexto com add_memory.
Compartilhe uma habilidade: Envie a URL de configuração do Rafter para a ferramenta de IA de um colega para passar uma habilidade diretamente.
Adicione conectores em um plano pago: No Team ou Business, conecte Jira, Confluence, SharePoint ou Drive para pesquisa conectada.
Casos de uso de Rafter
- Integração de equipe
- Compartilhamento de habilidades entre ferramentas
- Pesquisa de documentos conectados
- Documentação de processos
