本文探讨了利用AI技术打造“播客数字分身”的可能性，旨在让AI结合个人历史内容、表达风格，生成更具个性化的播客内容。核心挑战在于如何整合Notion记录、GitHub行为、Slack对话、Spotify听歌偏好等跨平台数据，并实现长期存储与管理。文章介绍了开源项目Context Space，它基于MCP协议构建上下文工程基础设施，支持多种服务接入。作者也希望了解其他类似开源项目或跨服务上下文聚合方案，并探讨该方向的潜力。

🎧 项目目标：开发“播客数字分身”，使AI能够生成个性化播客内容，包括片段创作、回应听众提问等。

💡 核心挑战：整合个人在Notion、GitHub、Slack、Spotify等平台的数据，构建个性化上下文。

🛠️ 开源项目：介绍了Context Space，基于MCP协议，支持GitHub、Notion、Slack等服务接入，提供Vault、OAuth凭据托管、Playground和REST API等功能。

❓ 待解决问题：寻求其他开源项目或跨服务上下文聚合方案，以及对该方向前景的探讨。

最近在折腾一个“播客数字分身”相关的小项目，目标是让 AI 能够结合我的历史内容、使用习惯、表达风格，生成更有“人格感”的播客内容。包括自动生成播客片段、回应听众提问，甚至复刻口播风格等等。

关键需求就是：如何让 AI 拥有我自己的上下文——比如 Notion 的记录、GitHub 的行为、Slack 的对话、Spotify 的听歌偏好等等，最好还能统一调用这些数据，并长期存储、管理这些“记忆”。

目前只找到一个还算接近的开源项目：Context Space

他们基于 MCP 协议做了一套上下文工程基础设施，目前支持接入 GitHub / Notion / Slack / Stripe 等 14+ 服务，有 Vault 支持、OAuth 凭据托管，也带了 Playground 和 REST API ，用起来还算方便。适配 Cursor 、Claude Code 、Gemini CLI 等开发环境。

但整体来看还是偏早期，不知道有没有朋友了解类似方向的其他开源项目？或者你们在做 Agent 或 AI 应用时，都是怎么解决跨服务上下文聚合的？

也欢迎交流下这个方向有没有搞头，谢谢～

这个是之前一个关于 为什么做播客数字分身 和 思路 的 播客https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/686dd81f60f8f77d4091453a