ContextStream MCP Server

Name: ContextStream MCP Server
Author: contextstream

远程服务

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代码仓库访问官网

关于 ContextStream MCP Server

ContextStream MCP Server 为跨会话工作的 AI Agent 提供项目记忆和语义代码搜索。它索引代码、文档与对话，并可检索已保存的项目决策。

主要功能

01语义代码与文件搜索
02检索已保存的项目决策
03跨会话上下文
04可配置的对话记录与 Git 信息采集

适用场景

01查找即将修改代码的相关文件
02检索早期会话中的决策
03为 Agent 提供代码和文档上下文

MCP 相关

它向 MCP 客户端提供托管记忆和项目搜索，并支持 Streamable HTTP 与 OAuth 端点，也提供本地连接的配置方式。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端，复制配置或使用一键安装。

服务地址https://mcp.contextstream.io/mcp

一键复制安装命令

Claude CodeTerminalclaude mcp add --transport http contextstream https://mcp.contextstream.io/mcp

Cursor.cursor/mcp.json{"mcpServers":{"contextstream":{"type":"http","url":"https://mcp.contextstream.io/mcp"}}}在 Cursor 中打开

VS Code.vscode/mcp.json{"servers":{"contextstream":{"type":"http","url":"https://mcp.contextstream.io/mcp"}}}在 VS Code 中打开

Claude Desktopclaude_desktop_config.json{"mcpServers":{"contextstream":{"type":"http","url":"https://mcp.contextstream.io/mcp"}}}

Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json{"mcpServers":{"contextstream":{"serverUrl":"https://mcp.contextstream.io/mcp"}}}

命令在终端中运行；JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

安装包

npm@contextstream/mcp-server1.0.38stdio

工具

详细介绍

ContextStream MCP 服务

面向 AI Agent 的上下文平台。

你的 Agent 了解代码。让它也了解你做决定背后的原因。

连接代码、文档和对话，让 Agent 能在不同会话和工具中找到合适的文件、回忆已保存的决定，并在以往工作的基础上继续推进。

ContextStream 基准测试：LongMemEval-S 96.8%（500 题中答对 484 题），LoCoMo 95.7%，代码搜索的最佳答案在前 10 条结果中的比例为 98.77%，Agent 任务 96%（24 项中完成 23 项；不使用时为 58%）

这些数据、数据来源及其未声称的内容，详见基准测试。

通过 MCP 免费开始

每月 10,000 点额度。无需信用卡。

支持 Claude Code、Cursor、Codex、GitHub Copilot、Gemini CLI、Qwen Code、 Kimi Code、Muse Code、ZCode、Zed，以及更多 MCP 客户端；兼容 Claude、GPT、Gemini、Kimi、GLM、Qwen 等模型。在 MCP 初始设置期间创建账户或登录。无需单独注册网站账户。

macOS 和 Linux

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

Windows PowerShell

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

将命令粘贴到终端，然后按照初始设置流程连接项目和受支持的编辑器。设置完成后，重启编辑器。

安装和索引的内容有哪些？ · 支持的客户端 · 设置指南 · 想先从网页开始？

让下次会话更有价值

向已连接的 Agent 提问：

使用 ContextStream 查找与我接下来要做的更改相关的文件。引用信息来源，并检索任何可能对工作有所指导的已保存项目决定。

然后让它保存一个真实的决定及其原因。开启新会话，并在不再解释的情况下检索该决定。索引可以提供代码上下文，但无法还原所有未记录的决定。

基准测试

每项基准测试都通过生产 API 运行，在读取结果前完成注册，并发布测试方法、置信区间和失误情况。

基准测试	ContextStream	对比结果
LongMemEval-S，全部 500 道题	96.8%（484/500）；未用于调优的半数题目上为 96.0%	在相同的官方 GPT-4o 评审下，高于 Mastra（94.87%）和 supermemory（85.4%）。与 agentmemory 自报的 96.2% 持平，该结果处于我们的 95% 置信区间内
LoCoMo，全部 1,540 道题	95.7%（1474/1540）；未用于调优的题目上为 95.8%；在经审计的答案集上为 97.8%	高于 EverMemOS 论文中相同评审标准下表列出的所有系统：EverMemOS 93.05%、Zep 85.22%、MemOS 80.76%、MemU 66.67%、Mem0 64.20%
代码搜索，177 条经评审的开发者查询	前 10 个结果中，最佳答案占 98.77%；前 10 个结果中，实用文件占 100%	在相同查询和评审下，仅使用嵌入的搜索为 72.84%，ripgrep 为 42.59%
Agent 任务，8 项任务 × 3 次试验	通过 23/24 项（96%）；对于需要团队知识的任务，达到 9/9	仅使用代码仓库时为 14/24（58%），且为 0/9

10 月 27 日生产环境运行中的服务端搜索中位延迟为 61 ms（p95 为 127 ms）。端到端延迟为 223 ms，因为客户端与提供工作区服务的区域不同。你的延迟取决于你与该区域的距离。

竞品数据为各供应商或 EverMemOS 论文发布的数据；我们没有重新运行这些测试，而且各行采用的评审人员和评审标准有所不同。代码搜索基线数据来自 8 月 1 日针对相同查询的运行结果。Agent 任务测试仅使用一个代码仓库和一个 Agent 模型，因此结果仅供参考。结果、方法和局限性。

数据控制

访问范围受限。来源可追溯。采集方式可配置。 索引过程会将符合条件的源内容发送至 ContextStream，以支持托管搜索。默认启用转录保存和本地 Git 元数据采集，但可以关闭。连接敏感项目之前，请先查看数据处理与控制。

其他安装选项与故障排查

npm（Node.js 20+）

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

npm 启动器会为你的平台下载原生 Rust 二进制文件，并验证其 SHA-256 校验和。生产自动化中请固定为确切的软件包版本。

无需本地进程的托管 MCP

对于支持 Streamable HTTP 和 OAuth 的客户端，托管端点为：

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

支持的客户端列出了适用于 Claude Code、Codex、Gemini CLI、Qwen Code、Copilot CLI 和 Droid 的单行添加命令，以及适用于 VS Code 的一键安装方式。其他客户端和 stdio 替代方案请参阅 MCP 文档。仅建立托管连接并不会同步你的本地检出内容。

预览或诊断设置

contextstream-mcp setup --dry-run
contextstream-mcp doctor --scope=all --only-configured

脚本化和 CI 设置

对于自动化，请用 pipefail 包装安装命令，这样下载失败时就会报错，而不会在什么都没安装的情况下仍报告成功：

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

setup --yes 会从 CONTEXTSTREAM_API_KEY 或已保存的凭据中读取密钥；如果账户中有多个工作区，则需要指定 --workspace-id：

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=.

### Package Bouncer（可选启用）

这是一个适用于 Claude Code 和 Cursor 的钩子，会在安装命令运行前，检查命令中指定的软件包是否存在于公共注册表中。支持 npm、pnpm、yarn、bun、npx、pip、uv、uvx、pipx、poetry 和 cargo，也支持 claude mcp add ... -- npx ...。

如果注册表中不存在某个软件包，则会拒绝，并指出它看起来像哪个热门软件包。Agent 可能编造了这个名称，而且任何人都能注册软件包。
如果某个软件包是热门软件包的近似仿冒品，下载量却极低，则会询问。
其他情况一律允许，包括查询失败或耗时过长时。

如果项目或命令使用私有注册表（.npmrc、pip.conf、uv 或 poetry 源、--registry、--index-url），则会跳过检查。设置 CONTEXTSTREAM_PACKAGE_BOUNCER=off 可将其关闭。

Claude Code：将此条目添加到 ~/.claude/settings.json 的 PreToolUse 中，与已安装的钩子配置并列。update-hooks 不会改动此项。

{ "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" }] } }

开源与贡献

此代码库包含采用 MIT 许可证的 Rust MCP 服务、客户端、编辑器配置和发布工具。托管后端独立部署，不包含在此处。请参阅架构、发布完整性和最新发布版本。

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

请使用固定版本的 Rust 工具链。有关贡献检查和提交签署，请阅读 CONTRIBUTING.md。请通过 SECURITY.md 报告漏洞。有关许可、商标和项目治理，请参阅 LICENSE、NOTICE 和 GOVERNANCE.md。

让人类做自己。

文档 · 定价 · 集成 · 基准测试

可选的深度项目学习

新账户默认关闭深度项目学习。直接运行 contextstream-mcp setup --yes 会保留你当前的选择。要查看同意状态，请运行 contextstream-mcp configure --account-learning on，然后在已登录的隐私页面上确认。要撤回同意，请运行 contextstream-mcp configure --account-learning off。 Agent 不能代你同意。Doctor 和 init 只显示状态。请参阅数据处理与控制。

支持 Markdown

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