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ContextStream MCP Server

ContextStream MCP Server

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ContextStream MCP Server について

ContextStream MCP Serverは、コード、ドキュメント、会話をつなぎ、AIエージェントが関連ファイルを検索し、セッションをまたいでプロジェクトの決定事項を参照できるようにします。MCP対応エージェントを使う開発者向けで、ホスト型とローカルの接続方法があります。

主な機能

  1. 01コードとプロジェクトファイルの検索
  2. 02保存したプロジェクト決定事項の参照
  3. 03コード、ドキュメント、会話の連携
  4. 04ホスト型とローカルの接続

活用シーン

  1. 01コード変更に関連するファイルの検索
  2. 02過去のセッションでの決定事項の確認

MCP 対応

MCPクライアントにコードコンテキスト検索とプロジェクトメモリ機能を提供します。stdioまたはホスト型Streamable HTTPエンドポイントで接続できます。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
  "mcpServers": {
    "contextstreamio": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@contextstream/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "CONTEXTSTREAM_API_KEY": "<CONTEXTSTREAM_API_KEY>",
        "CONTEXTSTREAM_API_URL": "<CONTEXTSTREAM_API_URL>"
      }
    }
  }
}
起動コマンドnpx -y @contextstream/mcp-server
設定が必要な環境変数
CONTEXTSTREAM_API_KEYシークレットContextStream API key (create one at contextstream.io)
CONTEXTSTREAM_API_URLAPI base URL

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境（Node.js 18 以上など）が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npm@contextstream/mcp-server0.4.81

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

翻訳後に原文が更新されています。最新の内容は原文をご確認ください。

ContextStream

ContextStream MCP サーバー

永続的なメモリ。ミリ秒単位のコード検索。

エージェントはコードを理解しています。あなたの判断の背景も伝えましょう。

コード、ドキュメント、会話を接続すると、エージェントが適切な ファイルを見つけ、保存した判断を思い出し、セッションやツールをまたいで過去の作業を活用できます。

MCP ですぐに無料で開始

毎月10,000クレジット。クレジットカードは不要です。

Claude Code、Cursor、Codex、GitHub Copilot、Gemini CLI、Qwen Code、 Kimi Code、Muse Code、ZCode、Zed、およびその他の MCP クライアントで動作し、 Claude、GPT、Gemini、Kimi、GLM、Qwen などのモデルに対応しています。 MCP のオンボーディング中にアカウントを作成するか、サインインしてください。別途ウェブサイトで登録する必要はありません。

macOS と Linux

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

Windows PowerShell

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

コマンドをターミナルに貼り付け、オンボーディングの手順に従ってプロジェクトと対応エディターを接続してください。 セットアップ後、エディターを再起動してください。

インストールおよびインデックス化される内容 · 対応クライアント · セットアップガイド · ウェブから始めたい場合はこちら

次のセッションを有意義にする

接続済みのエージェントに尋ねます。

ContextStream を使って、次の変更に関連するファイルを探してください。出典を明記し、 作業の指針となる、保存済みのプロジェクト上の判断があれば取得してください。

次に、実際の判断とその理由を保存するよう依頼します。新しいセッションを開始し、 もう一度説明することなく、その判断を取得します。インデックス化によってコードの コンテキストが得られますが、文書化されていない判断をすべて復元できるわけではありません。

実績とデータ管理

公開ベンチマークでのコード検索の中央値は95ミリ秒です。 これは公開された構成で 計測した正常応答の中央値であり、レイテンシを保証するものではありません。 結果、方法、制限事項を見る。

範囲を限定したアクセス。追跡可能な出典。設定可能なキャプチャ。 インデックス化では、対象となるソースの内容がホスト型検索のために ContextStream に送信されます。 トランスクリプトの保存とローカル Git メタデータのキャプチャはデフォルトで有効ですが、 無効にできます。機密性の高いプロジェクトを接続する前に、 データの取り扱いと管理機能をご確認ください。

その他のインストール方法とトラブルシューティング
npm（Node.js 20+）
npx -y @contextstream/mcp-server@latest setup

npm ランチャーは、お使いのプラットフォーム向けのネイティブ Rust バイナリをダウンロードし、 その SHA-256 チェックサムを検証します。本番環境の自動化では、パッケージのバージョンを正確に指定してください。

ローカルプロセスを使わないホスト型 MCP

Streamable HTTP と OAuth に対応するクライアントでは、ホスト型エンドポイントは次のとおりです。

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

対応クライアントには、Claude Code、Codex、Gemini CLI、Qwen Code、Copilot CLI、Droid 用の1行で実行できる追加コマンドと、 VS Code 用のワンクリックインストールが記載されています。その他のクライアントや stdio の代替手段については、 MCP ドキュメントをご利用ください。ホスト型接続だけでは、 ローカルのチェックアウトは同期されません。

セットアップのプレビューまたは診断
contextstream-mcp setup --dry-run
contextstream-mcp doctor --scope=all --only-configured
スクリプトおよび CI のセットアップ

自動化では、ダウンロードに失敗したときに何もインストールされないまま成功を報告するのではなく、 失敗として処理されるよう、インストールを pipefail でラップしてください。

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

setup --yes は CONTEXTSTREAM_API_KEY または保存済みの認証情報からキーを読み込みます。 アカウントに複数のワークスペースがある場合は、--workspace-id が必要です。

export CONTEXTSTREAM_API_KEY=...   # or: printf %s "$KEY" | contextstream-mcp configure --api-key-stdin
contextstream-mcp setup --yes --editors=claude --workspace-id=<UUID> --project-path=.
## オープンソースとコントリビューション

このリポジトリには、MIT ライセンスの Rust MCP サーバー、クライアント、エディターの設定、リリース用ツールが含まれています。ホスト型バックエンドは別途提供されており、ここには含まれていません。 アーキテクチャ、リリースの整合性、最新リリースを参照してください。

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

固定された Rust ツールチェーンを使用してください。コントリビューションのチェックとコミットの署名については、CONTRIBUTING.mdをお読みください。脆弱性はSECURITY.mdを使用して報告してください。ライセンス、商標、プロジェクトのガバナンスについては、LICENSE、NOTICE、GOVERNANCE.mdを参照してください。

人間らしくいきましょう。

ドキュメント · 料金 · インテグレーション · ベンチマーク

任意のプロジェクト詳細学習

新しいアカウントでは、プロジェクト詳細学習は初期状態でオフになっています。contextstream-mcp setup --yesをそのまま実行すると、現在の選択が維持されます。同意内容を確認するには、contextstream-mcp configure --account-learning onを実行し、サインイン後のプライバシーページで確定してください。撤回するには、contextstream-mcp configure --account-learning offを実行してください。エージェントがユーザーに代わって同意することはできません。Doctor と init が表示するのはステータスのみです。データの取り扱いと制御を参照してください。

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AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。