ContextStream MCP Server
概要
作者による説明(英語の原文)
The context platform for AI agents: code search, team decisions, and grounded project context.
PopNx MCPの3つの柱
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
- 利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
- 私たちの基本チェックi3項目中3項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
- 利用状況i成長中↓ 6280/週 · ★ –
できること
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
- 接続方法: パソコンでもクラウドでも
- トランスポート: stdio, Streamable HTTP
- カテゴリ: 検索・AIの記憶
- 入力が必要なもの:CONTEXTSTREAM_API_KEY
インストール
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
インストールの前に
- 基本チェック:3項目中3項目に合格
- 作者のサーバーで動きます。あなたが頼んだ内容は、作者のサーバーを通ります。
- 自分で入力するもの:
CONTEXTSTREAM_API_KEY,CONTEXTSTREAM_API_URL
「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。
必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:
- Settings → Connectors を開く
- Add custom connector を押す
- 下のアドレスを貼り付けて Add を押す
- サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
https://mcp.contextstream.io/mcpまたは、パソコンで動かす
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"contextstream": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@contextstream/mcp-server"
],
"env": {
"CONTEXTSTREAM_API_KEY": "your-value",
"CONTEXTSTREAM_API_URL": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add --transport http contextstream https://mcp.contextstream.io/mcpまたは、パソコンで動かす
claude mcp add contextstream --env CONTEXTSTREAM_API_KEY=your-value --env CONTEXTSTREAM_API_URL=your-value -- npx -y @contextstream/mcp-server動かす前に、空欄の値を入力してください。
または、設定を自分でコピーする
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"contextstream": {
"url": "https://mcp.contextstream.io/mcp"
}
}
}または、パソコンで動かす
または、設定を自分でコピーする
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"contextstream": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@contextstream/mcp-server"
],
"env": {
"CONTEXTSTREAM_API_KEY": "your-value",
"CONTEXTSTREAM_API_URL": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
または、設定を自分でコピーする
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"contextstream": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.contextstream.io/mcp"
}
}
}または、パソコンで動かす
または、設定を自分でコピーする
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"contextstream": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@contextstream/mcp-server"
],
"env": {
"CONTEXTSTREAM_API_KEY": "your-value",
"CONTEXTSTREAM_API_URL": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
ChatGPTがつなげるのは、インターネット上のサーバーだけです:
- ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
- Create または Add を押す(プランによっては、先に Advanced で Developer mode をオンにする必要があります)
- 下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
- サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
https://mcp.contextstream.io/mcpメニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
自分で入力する値
- ContextStream API key
CONTEXTSTREAM_API_URLenvContextStream API base URL
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
できること
このサーバーは、ツール一覧を表示する前にサインインを求めます。
基本チェックi
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月8日にチェック
- ✓ 合格
作者とリポジトリが一致
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント contextstream で確認済みです
- … 未チェック
今もメンテナンスされている
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
- … 未チェック
ライセンスがある
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
- ✓ 合格
エンドポイントが応答する
214ミリ秒で応答(HTTP 401)
- ✓ 合格
OAuthでサインイン
OAuthでのサインインに対応しているため、AIアプリがログイン画面へ案内してくれます
- … 未チェック
ツールの説明に隠れた指示がない
まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります
検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i
- このカテゴリのほかの5692件のうち0%よりスターが多い
- このカテゴリのほかの5692件のうち99%より最近レジストリに公開
- 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの5692件のうち100%と同じかそれ以上
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
よくある質問
ContextStream MCP Serverは安全ですか?
当てはまる基本チェック3項目のうち3項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
どんなキーやコードが必要ですか?
入力が必要なもの:CONTEXTSTREAM_API_KEY
パソコンで動きますか、それともクラウドですか?
どちらでも使えます。パソコンにインストールしても、クラウド版につないでもかまいません。
今もメンテナンスされていますか?
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.0.72)がレジストリに届いたのは今日です。
どのアプリで使えますか?
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。
代わりに使えるものは?
同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa
代わりの候補
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
Codebase Memory
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Exa
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
作者のREADME
READMEを開く
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
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, withsizes(up to 6, such asinstagram-postorlinkedin-post) or avoice, and the plan keeps to it. - Plan, then price.
planreturns 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) ascontext; the producer reads it next to the team's own context. - Your go-ahead.
makespends at most the plan's price, and only after you agree: a client that can ask you (MCP elicitation, or a statelessinput_requiredresult) asks you itself; otherwise the agent passes the price you accepted. - Following it.
statusreports each piece while it waits (withnotifications/progresswhere the call asks for them); a product film takes 13 to 21 minutes.resultshows 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.
revisestarts from a made image or sound: avariation(more like it), arevision(it, changed as you say) or aresize(an image in newsizes). Alsostop,library,brandandproducts. - Email, where Create offers it. Campaigns sent through your team's own Resend account.
email_draftwrites 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_cancelandemail_report(a campaign's delivery, opens, clicks, bounces and complaints, or the workspace's trends).email_sendgoes 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_previewgives 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_revisechanges a draft from plain words ("shorter subject") or sets its subject and preview line;email_duplicatemakes a draft copy.email_contactslists, adds (with where they agreed to hear from you) or unsubscribes contacts; erasing one can't be undone, so it is thedeletetool's (studio.email_contact_erase), after your go;email_unsubscribesshows 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
/studioserves 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
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