ContextStream MCP Server

Name: ContextStream MCP Server
Author: contextstream

von contextstreamVersion 1.0.72i★ –iComputer oder Cloud

Name in der Registryio.github.contextstream/mcp-server

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

The context platform for AI agents: code search, team decisions, and grounded project context.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
Unsere Basischecksi3 von 3 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
NutzungiWachsend↓ 6280/Wo. · ★ –

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

Verbindung: Computer oder Cloud
Transport: stdio, Streamable HTTP
Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis
Das musst du eintragen: CONTEXTSTREAM_API_KEY

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

Basischecks: 3 von 3 bestanden
Läuft auf dem Server des Entwicklers: Was du fragst, läuft über dessen Server.
Das trägst du selbst ein: CONTEXTSTREAM_API_KEY, CONTEXTSTREAM_API_URL

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

Du brauchst

Läuft in der CloudNichts zu installieren; die Verbindung läuft übers Internet
npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:

Öffne Settings → Connectors
Tippe auf Add custom connector
Füge die Adresse unten ein und tippe auf Add
Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an

https://mcp.contextstream.io/mcp

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "contextstream": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@contextstream/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "CONTEXTSTREAM_API_KEY": "your-value",
        "CONTEXTSTREAM_API_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add --transport http contextstream https://mcp.contextstream.io/mcp

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

claude mcp add contextstream --env CONTEXTSTREAM_API_KEY=your-value --env CONTEXTSTREAM_API_URL=your-value -- npx -y @contextstream/mcp-server

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "contextstream": {
      "url": "https://mcp.contextstream.io/mcp"
    }
  }
}

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "contextstream": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@contextstream/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "CONTEXTSTREAM_API_KEY": "your-value",
        "CONTEXTSTREAM_API_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "contextstream": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.contextstream.io/mcp"
    }
  }
}

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "contextstream": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@contextstream/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "CONTEXTSTREAM_API_KEY": "your-value",
        "CONTEXTSTREAM_API_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:

Öffne ChatGPT im Web → Settings → Connectors (Apps)
Tippe auf Create oder Add (bei manchen Tarifen musst du zuerst Developer mode unter Advanced einschalten)
Füge die Adresse unten ein, gib ihr einen Namen und speichere
Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an

https://mcp.contextstream.io/mcp

Menünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

CONTEXTSTREAM_API_KEY geheim erforderlich env
ContextStream API key
CONTEXTSTREAM_API_URL env
ContextStream API base URL

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Der Server verlangt eine Anmeldung, bevor er seine Tools auflistet.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 8. Nov. 2026

✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto contextstream bestätigt, dem das Repo gehört
… Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
… Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
✓ Bestanden
Endpunkt antwortet
Antwort in 214 ms (HTTP 401)
✓ Bestanden
Anmeldung mit OAuth
Gibt OAuth-Anmeldung an, damit deine KI-App dich zum Einloggen weiterleiten kann
… Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

Mehr Sterne als 0 % der anderen 5684 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 100 % der anderen 5684 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 5684 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist ContextStream MCP Server sicher?

Er hat 3 von 3 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Das musst du eintragen: CONTEXTSTREAM_API_KEY

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Beides geht: Installiere ihn auf deinem Computer oder verbinde dich mit der Cloud-Version.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.0.72) kam heute in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Context7

Up-to-date docs for AI agents

von upstashWeit verbreitet↓ 972.664/Wo.★ 64.224Aktualisiert vorgestern

Computer oder Cloud

Installieren

Codebase Memory

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

von DeusDataWeit verbreitet↓ 17.962/Wo.★ 48.148Aktualisiert vor 22 Tagen

Läuft auf deinem Computer

Installieren

Exa

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

von exa-labsWachsend★ 5213Aktualisiert vor 2 Monaten

Läuft in der Cloud✓ exa.ai

Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

ContextStream MCP Server

The context platform for AI agents.

Your agent knows code. Give it the decisions behind yours.

Connect your code, docs, and conversations so your agents can find the right files, recall saved decisions, and build on past work across sessions and tools.

The numbers, their sources, and what they do not claim are under Benchmarks.

Start free with MCP

10,000 monthly credits. No credit card required.

Works with Claude Code, Cursor, Codex, GitHub Copilot, Gemini CLI, Qwen Code, Kimi Code, Muse Code, ZCode, Zed, and more MCP clients, on Claude, GPT, Gemini, Kimi, GLM, Qwen, and other models. Create your account or sign in during MCP onboarding. No separate website signup needed.

macOS and Linux

curl -fsSL https://contextstream.io/scripts/mcp.sh | bash

Windows PowerShell

irm https://contextstream.io/scripts/mcp.ps1 | iex

Paste the command into your terminal and follow onboarding to connect your project and supported editor. Restart your editor after setup.

What gets installed and indexed? · Supported clients · Setup guide · Prefer to start on the web?

Make the next session useful

Ask your connected agent:

Use ContextStream to find the files relevant to my next change. Cite the

sources and retrieve any saved project decisions that should guide the work.

Then ask it to save a real decision and its reason. Start a new session and retrieve that decision without explaining it again. Indexing supplies code context; it cannot recover every undocumented decision.

Benchmarks

Each benchmark runs through the production API, is registered before its results are read, and is published with its method, confidence interval, and losses.

Benchmark	ContextStream	Compared with
LongMemEval-S, all 500 questions	96.8% (484/500); 96.0% on the half held out from tuning	Above Mastra (94.87%) and supermemory (85.4%) on the same official GPT-4o judge. Level with agentmemory's self-reported 96.2%, which is inside our 95% interval
LoCoMo, all 1,540 questions	95.7% (1474/1540); 95.8% held out; 97.8% on the audited answer key	Above every system in the EverMemOS paper's same-judge table: EverMemOS 93.05%, Zep 85.22%, MemOS 80.76%, MemU 66.67%, Mem0 64.20%
Code search, 177 judged developer queries	98.77% best answer in the top 10; 100% a useful file in the top 10	Embedding-only search 72.84% and ripgrep 42.59% on the same queries and judgments
Agent tasks, 8 tasks × 3 trials	23/24 passed (96%); 9/9 on tasks that need team knowledge	14/24 (58%) and 0/9 with the repository alone

61 ms median server-side search time (127 ms p95) in the October 27 production run. End to end it was 223 ms, because the client ran in a different region from the one serving the workspace. Your latency depends on your distance from that region.

Competitor figures are as each vendor or the EverMemOS paper published them; we did not re-run them, and readers and judges differ across rows. The code-search baselines come from the August 1 run on the same queries. The agent-task result uses one repository and one agent model, so treat it as directional. Results, methodology, and limitations.

ContextStudio

For people ContextStream Create offers one-prompt making to, the server adds one tool, studio: ask for a film, a product explainer filmed from your connected product, an image, sound or music in plain words, and ContextStudio's producer plans the pieces from what your team knows (brand kit, docs, decisions, connected products). There are no models to pick.

Brand work by name. Brand images (social sets in each network's size, ad sets, hero and product shots, posters and flyers with print PDFs, email headers, brand graphics) and brand sounds (sonic logos, music beds, loops, effect packs, voice-overs, podcast intros and outros): pass form, with sizes (up to 6, such as instagram-post or linkedin-post) or a voice, and the plan keeps to it.
Plan, then price. plan returns the pieces and one price ("up to N credits, likely about M") and spends nothing. Pass what your agent knows that the workspace may not (the diff it just made, release notes, the doc it has open) as context; the producer reads it next to the team's own context.
Your go-ahead. make spends at most the plan's price, and only after you agree: a client that can ask you (MCP elicitation, or a stateless input_required result) asks you itself; otherwise the agent passes the price you accepted.
Following it. status reports each piece while it waits (with notifications/progress where the call asks for them); a product film takes 13 to 21 minutes. result shows images inline and links video and sound (signed links valid about 15 minutes), with each piece's placard. Brand work comes as files, each with its own link: every size as PNG, JPG and WebP with a ZIP of the set, a print PDF, or WAV and MP3 for the web with a broadcast master and stems, plus alt text, a caption and the checks it was held to.
Revising. revise starts from a made image or sound: a variation (more like it), a revision (it, changed as you say) or a resize (an image in new sizes). Also stop, library, brand and products.
Email, where Create offers it. Campaigns sent through your team's own Resend account. email_draft writes one in your brand from a prompt ("announce our winter sale to customers") and sends nothing; email_audiences, email_campaigns, email_test (to your own address or Resend's test addresses), email_cancel and email_report (a campaign's delivery, opens, clicks, bounces and complaints, or the workspace's trends). email_send goes only with your go: the client asks you when it can; otherwise the agent shows you the campaign and its recipient count and passes the count you agreed to. email_preview gives a link to share that shows the email in Gmail, Outlook and Apple Mail mockups (desktop, tablet and phone, light and dark, images on or off), with the inbox line and what to check. email_revise changes a draft from plain words ("shorter subject") or sets its subject and preview line; email_duplicate makes a draft copy. email_contacts lists, adds (with where they agreed to hear from you) or unsubscribes contacts; erasing one can't be undone, so it is the delete tool's (studio.email_contact_erase), after your go; email_unsubscribes shows the suppression list with why and when, and takes an address off it only with your go. Resend is connected in the studio, never through an agent: the tool refuses anything shaped like a Resend key.
Connector. The hosted path /studio serves only this tool, for Claude.ai or ChatGPT connectors, with OAuth tokens bound to that resource (read:studio, write:studio).

Data controls

Scoped access. Traceable sources. Configurable capture. Indexing sends eligible source contents to ContextStream for hosted search. Transcript saving and local Git metadata capture are on by default and can be turned off. Review data handling and controls before connecting sensitive projects.

Other installation options and troubleshooting

npm (Node.js 20+)

npx -y @contextstream/mcp-server@latest setup

The npm launcher downloads the native Rust binary for your platform and verifies its SHA-256 checksum. Pin an exact package version for production automation.

Hosted MCP without a local process

For clients supporting Streamable HTTP and OAuth, the hosted endpoint is:

https://mcp.contextstream.io/mcp?default_context_mode=fast

Supported clients lists one-line add commands for Claude Code, Codex, Gemini CLI, Qwen Code, Copilot CLI, and Droid, and one-click install for VS Code. Use the MCP documentation for other clients and stdio alternatives. A hosted connection alone does not sync your local checkout.

Preview or diagnose setup

contextstream-mcp setup --dry-run

contextstream-mcp doctor contextstream-mcp doctor --repair

Scripted and CI setup

For automation, wrap the install in pipefail so it fails when the download fails, instead of reporting success after installing nothing:

bash -o pipefail -c 'curl -fsSL https://contextstream.io/scripts/mcp.sh | bash'

setup --yes reads the key from CONTEXTSTREAM_API_KEY or saved credentials, and needs --workspace-id when the account has more than one workspace:

export CONTEXTSTREAM_API_KEY=...   # or: printf %s "$KEY" | contextstream-mcp configure --api-key-stdin

contextstream-mcp setup --yes --editors=claude --workspace-id= --project-path=.

Package Bouncer (opt-in)

A hook for Claude Code and Cursor that checks the packages an install command names against their public registry before the command runs. It covers npm, pnpm, yarn, bun, npx, pip, uv, uvx, pipx, poetry and cargo, including claude mcp add ... -- npx ....

It denies a package the registry does not have, naming the popular package it looks like. An agent may have invented the name, and anyone can register it.
It asks before a barely downloaded lookalike of a popular package.
It allows everything else, including whenever a lookup fails or takes too long.

It skips projects and commands that use a private registry (.npmrc, pip.conf, uv or poetry sources, --registry, --index-url). CONTEXTSTREAM_PACKAGE_BOUNCER=off turns it off.

Claude Code: add this entry to PreToolUse in ~/.claude/settings.json, next to the hooks setup installed. update-hooks leaves it alone.

{ "matcher": "Bash", "hooks": [{ "type": "command", "command": "contextstream-mcp hook package-bouncer", "timeout": 8 }] }

Cursor (~/.cursor/hooks.json):

{ "version": 1, "hooks": { "beforeShellExecution": [{ "command": "contextstream-mcp hook package-bouncer" }] } }

Open source and contributing

This repository contains the MIT-licensed Rust MCP server, client, editor setup, and release tooling. The hosted backend is separate and is not included here. See the architecture, release integrity, and latest release.

cargo build --locked -p mcp-server --bin contextstream-mcp

cargo test --locked --workspace

Use the pinned Rust toolchain. For contribution checks and commit sign-off, read CONTRIBUTING.md. Report vulnerabilities using SECURITY.md. See LICENSE, NOTICE, and GOVERNANCE.md for licensing, trademarks, and project g

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

ContextStream MCP Server

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

Werte, die du selbst einträgst

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

Häufige Fragen

Alternativen

Context7

Codebase Memory

Exa

README vom Entwickler

Your agent knows code. Give it the decisions behind yours.

Start free with MCP

Make the next session useful

Benchmarks

ContextStudio

Data controls

npm (Node.js 20+)

Hosted MCP without a local process

Preview or diagnose setup

Scripted and CI setup

Package Bouncer (opt-in)

Open source and contributing