ContextStream

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远程服务

contextstream.io记忆与知识44今天更新

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关于 ContextStream

ContextStream 是面向 AI 编码助手的托管上下文与记忆平台。其 MCP 服务可索引代码及其他项目资料、查找相关文件，并在不同会话间找回已保存的决策。

主要功能

01索引代码和项目资料
02搜索相关文件
03找回已保存的决策
04跨会话提供上下文
05可配置数据采集

适用场景

01为即将进行的代码修改查找文件
02在新会话中找回项目决策
03为 Agent 提供代码和文档上下文

MCP 相关

MCP 服务向兼容的 MCP 客户端提供 ContextStream 的搜索与记忆能力。它支持本地进程配置和托管 Streamable HTTP 端点；仅连接托管端点不会同步本地代码库。

#memory #code-search #developer-tools

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?default_context_mode=fast

一键复制安装命令

Claude CodeTerminalclaude mcp add --transport http contextstream https://mcp.contextstream.io/mcp?default_context_mode=fast

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

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

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

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

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。

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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