API VEGA

ContextStream MCP Server

Долговременная память, семантический поиск кода и командный контекст для Claude Code, Cursor, VS Code Copilot, Windsurf — и каждого AI-помощника по кодированию, совместимого с MCP.

🏆 90.0% по LongMemEval-S — полный набор из 500 тестов с участием официального судьи.

Обходит supermemory с статистической значимостью; сопоставимо с Zep. Посмотреть бенчмарки →

Документация • Тарифы • ЧАВО

Попробуйте за 30 секунд

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

Эта одна команда распознаёт ваши AI-редакторы, записывает их MCP-конфиги и правила, устанавливает хуки жизненного цикла там, где это поддерживается, индексирует ваш проект в фоне и проверяет всё, что сделано — затем вы перезапускаете редактор, и у вашего AI появляется память. Есть бесплатный тариф.

Автоматизация? Режим Zero-prompt использует всё по умолчанию:

npx --prefer-online -y @contextstream/mcp-server@latest setup --yes

Мы лидируем по памяти — честная оценка

ContextStream набирает 90.0% по полному бэнчу LongMemEval-S, стандартному тесту памяти в рамках ~115k токенов мульти-сессий. Это полный набор из 500 тестов с официальным судьей GPT-4o — 450/500 верно (89.6% в одиночном запуске, 90.0% с самоконсистентностью k=3; Wilson 95% доверительный интервал [87.1%, 92.3%]). Публикация — 14 июня 2026 года.

СистемаLongMemEval-SПримечания
ContextStream90.0%Полные 500 тестов, официальный судья GPT-4o
Zep90.2%Публикация поставщика — статистически близко к ничьей (разница 0.2 п.п. в пределах шумов измерения)
supermemory85.4%Публикация поставщика — ContextStream выигрывает со статистической значимостью

По многосессионному воспоминанию — памяти, которая действительно важна для агента по кодированию, работающего на протяжении нескольких дней — ContextStream показывает 81.2% против 57.9% у Zep в сравнении по семейству. А по бенчмарку памяти проекта-агента то же самое память повышает успешность задач агента с 58% до 96%.

Полная методология, разбор по семействам и примечания к сопоставимости с судьёй (цифры конкурентов приводятся в публикациях самих поставщиков): contextstream.io/benchmarks

Что такое ContextStream?

ContextStream — это MCP server, который обеспечивает AI-помощникам кодирования долговременную память и глубокое понимание кодовой базы. Он индексирует код для семантического поиска, фиксирует ваши решения, уроки и планы на протяжении сессий, строит карту графа зависимостей и подтягивает знания команды из GitHub, Slack и Notion — затем отдаёт именно ту «часть» этого массива вашему AI на каждое сообщение.

Он работает с любым MCP-клиентом: Claude Code, Cursor, VS Code + GitHub Copilot, Windsurf, Cline, Roo Code, Kilo Code, Codex CLI, OpenCode, Aider, Antigravity и Claude Desktop.

Какая среда выполнения ContextStream у меня используется?

ContextStream имеет независимые ветки релизов. В Hosted MCP и в Rust MCP 0.5.x — это разные рантаймы, и это не признак того, что апдейтер сломан.

RuntimeКак определитьВерсионная линияКанонические данные релиза и заметки
Hosted MCPВаша конфигурация редактора использует https://mcp.contextstream.io/mcp. help(action="version") сообщает runtime_type: rust-mcp.Rust MCP 0.5.xhelp(action="version") возвращает заметки релиза inline при публикации и ссылается на machine-readable R2 manifest.
Installed Rust MCPВаш редактор запускает бинарник contextstream-mcp, установленный через https://contextstream.io/scripts/mcp.sh; запустите contextstream-mcp --version.Rust MCP 0.5.xТо же machine-readable R2 manifest; help(action="version") сопоставляет этот рантайм с тем manifest.
Legacy npm MCP (этот репозиторий)Ваш редактор запускает npx ... @contextstream/mcp-server или глобальную npm-инсталляцию. help(action="version") сообщает runtime_type: legacy-typescript-mcp; npm list -g @contextstream/mcp-server показывает установленный пакет.TypeScript MCP 0.4.xВыпуски GitHub и CHANGELOG.md этого репозитория.
ContextStream DesktopПроверьте раздел About/обновления в приложении. Desktop может запускать локальный sync-бридж, но это не меняет MCP runtime, сконфигурированный в вашем редакторе.Desktop 0.3.x (независимый)Встроенное обновление в приложении и публичный JSON-версия Desktop, включающие release_notes и загрузки для платформ.

Значение version, возвращаемое help(action="version"), всегда относится к процессу MCP, обслуживающему этот вызов. Версия Desktop отдельна, даже если Desktop добавил или проиндексировал локальный репозиторий.

Зачем AI-помощникам по кодированию забывать всё?

Потому что каждый диалог начинается с нуля. Ваш AI заново читает одни и те же файлы, воссоздаёт ту же архитектуру, повторяет ошибки прошлой недели и теряет нить, как только окно контекста сжимается. ContextStream устраняет целый класс таких проблем:

Без ContextStreamС ContextStream
AI ищет файлы по одному, тратя токеныСемантический поиск кода ищет по смыслу за миллисекунды
Память теряется, когда диалоги длинныеДо- и после сжатия фиксируется критическое состояние — и восстанавливается после
Повторяются те же ошибки в разных сессияхУроки системы показывают прошлые неудачи, прежде чем ваш AI их повторит
"Почему мы выбрали X?" — никто не помнитРешения и планы сохраняются и всплывают, когда нужно
Знания команды разбросаны по инструментамЗнания из GitHub, Slack и Notion доступны автоматически
Общие ответы без осознавания проектаКонтекст рабочего пространства на каждом сообщении

Что может ваш AI после настройки

🔍 Ищите код по смыслу, а не по ключевым словам

Спросите «где мы обрабатываем аутентификацию?» и получите ранжированные ответы на уровне фрагментов мгновенно. Гибридный поиск по смыслу + по ключевым словам с точной подстановкой токенов, чтобы такая ссылка на символ, как resolveWriteScope, вела к определению — а не к похожим. Поиск доступен с момента завершения настройки: результаты по ключевым словам возвращаются мгновенно, пока семантический индекс строится в фоне.

🧠 Помните всё, что важно

Решения, уроки, предпочтения, планы, задачи, документация, runbooks — фиксируются в ходе работы и автоматически всплывают на следующих этапах, в последующих сессиях, даже после контекстной компрессии. Текст каждой прошлой сессии индексируется и доступен для запросов: «что мы решили насчёт формата id на прошлой неделе?» — работает.

💬 Спрашивайте рабочую область, когда застряли

Встроенный инструмент Agent Q&A позволяет вашему AI спрашивать базу знаний вашей рабочей области — бывшие решения, договорённости, runbooks, гайдлайны — и получать обоснованные ответы с цитатами на каждое утверждение.

🕸️ Видите всю карту связей

«Что зависит от UserService?» «Что ломается, если изменить эту функцию?»* Карта зависимостей, анализ влияния, обнаружение циклических зависимостей и неиспользуемого кода по всей кодовой базе.

📦 Передача контекста между агентами

ContextCapsule упаковывает состояние проекта в переносимый и совместимый снимок — чтобы запустить нового агента, передать другому участнику или получить ссылку с токен-ограничением для внешнего агента.

🛡️ Выживание в длинных сессиях

Потребление токенов отслеживается постоянно (с порогами, соответствующими окну контекста модели). До того как достигнет компрессии, критическое состояние фиксируется; после — контекст восстанавливается.

Какие AI-редакторы и агенты поддерживаются?

Редактор / АгентУправляемые правилаMCP-конфигурацияХуки жизненного цикла
Claude Code✅✅✅
Cursor✅ (.cursor/rules/*.mdc)✅✅
Windsurf✅✅✅
Cline✅✅✅
Roo Code✅✅✅
Kilo Code✅✅правилами
VS Code + GitHub Copilot✅✅ (включая hosted OAuth)правилами
Codex CLI✅✅правилами
OpenCode✅✅правилами
Aider✅✅правилами
Antigravity✅✅правилами
Claude Desktop—✅—

Любой клиент, поддерживающий Model Context Protocol, может подключаться — таблица лишь показывает, что настраивает мастер установки автоматически.

Инструменты

36 инструментов по умолчанию в единообразной области, организованные по доменам, чтобы обходиться примерно на 75% меньше токенов по сравнению с регистрациями по отдельности. Инструменты, которые получает ваш AI:

  • init / context — состояние рабочей области + правильный контекст на каждом сообщении

  • search — семантический, гибридный, ключевые слова, паттерны, исчерпывающий, режимы рефакторинга

  • memory — события, решения, документы, runbooks, задачи, заметки, диаграммы, транскрипты

  • session — захват решений и уроков, воспоминание прошлых сессий, планы, ретроспективный сбор

  • qa — обоснованный Q&A по базе знаний рабочей области, с цитированиями

  • graph — зависимости, анализ влияния, циклические зависимости, неиспользуемый код

  • capsule — переносимые снимки контекста для передачи между агентами

  • entity — таски, инциденты, релизы, спринты, OKR, риски

  • project / workspace — индексация проекта, область, управление рабочим пространством

  • skill — повторно используемые инструкции + наборы действий, переносимые между инструментами

  • media — индекс и поиск изображений, видео, аудио и документов

  • vcs / reminder / integration / help — ссылки на репозитории, напоминания, интеграции, диагностика

Плюс целевые инструменты для записи (capture_plan, memory_create_doc, session_capture_lesson, …), так что агенты, отображающие названия инструментов, показывают, что они делают. Ваш AI использует всё это автоматически — достаточно писать код.

Ежедневные сводки

Ежедневные сводки формируются примерно в 23:00 в вашей настроенной временной зоне, если есть активность. Они не запускаются при закрытии редактора, изменении MCP session_id или старте нового чата, поэтому долгие подключения VS Code/Copilot не подавляют ночную задачу.

  • session(action="list_recaps", workspace_id="<uuid>", limit=30) — выводит завершённые своды в порядке newest-first с метками recap_date и generated_at.

  • session(action="trigger_recap", workspace_id="<uuid>") — ставит в очередь асинхронный ручной свод. После запуска вызовите list_recaps, чтобы проверить завершение.

Эти действия используют ту же историю сводок и сервис генерации, что и дашборд.

Команды CLI

contextstream-mcp setup            # интерактивный мастер настройки
contextstream-mcp setup --yes      # нулевая prompts настройка со здравыми значениями по умолчанию (для CI/dotfiles)
contextstream-mcp doctor           # ✓/✗ диагностика: auth, scope, index health, rules, hooks
contextstream-mcp index [path]     # индексировать папку проекта по запросу

setup --editors=claude,cursor ограничивает конфигурацию указанными редакторами; doctor точно скажет, что не так и как исправить — он автоматически запускается по завершении каждого setup.

Ручная настройка

Пропустите, если вы запустили мастер настройки.

Claude Code

claude mcp add contextstream -- npx --prefer-online -y @contextstream/mcp-server@latest
claude mcp update contextstream -e CONTEXTSTREAM_API_URL=https://api.contextstream.io -e CONTEXTSTREAM_API_KEY=your_key

Cursor / Claude Desktop

{
  "mcpServers": {
    "contextstream": {
      "command": "npx",
      "args": ["--prefer-online", "-y", "@contextstream/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "CONTEXTSTREAM_API_URL": "https://api.contextstream.io",
        "CONTEXTSTREAM_API_KEY": "your_key"
      }
    }
  }
}

Locations: ~/.cursor/mcp.json • ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

OpenCode Локальный сервер:

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "mcp": {
    "contextstream": {
      "type": "local",
      "command": ["npx", "-y", "contextstream-mcp"],
      "environment": {
        "CONTEXTSTREAM_API_KEY": "{env:CONTEXTSTREAM_API_KEY}"
      },
      "enabled": true
    }
  }
}

Удалённый сервер:

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "mcp": {
    "contextstream": {
      "type": "remote",
      "url": "https://mcp.contextstream.com",
      "enabled": true
    }
  }
}

Для локального варианта экспортируйте CONTEXTSTREAM_API_KEY перед запуском OpenCode.

Locations: ./opencode.json • ~/.config/opencode/opencode.json

VS Code + GitHub Copilot Самый простой путь — это Hosted remote MCP с встроенным OAuth — без API-ключа в конфиге:

{
  "servers": {
    "contextstream": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.contextstream.io/mcp?default_context_mode=fast"
    }
  }
}

setup настраивает VS Code/Copilot на этот hosted remote в production cloud. Чтобы принудительно использовать локальный рантайм, запустите setup с CONTEXTSTREAM_VSCODE_MCP_MODE=local, или используйте stdio напрямую:

{
  "servers": {
    "contextstream": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["--prefer-online", "-y", "@contextstream/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "CONTEXTSTREAM_API_URL": "https://api.contextstream.io",
        "CONTEXTSTREAM_API_KEY": "your_key",
        "CONTEXTSTREAM_TOOLSET": "complete"
      }
    }
  }
}

Держите синхронизированными и ~/.copilot/mcp-config.json (использует mcpServers) и .vscode/mcp.json (использует servers) — настройка записывает оба файла.

GitHub Copilot CLI Используйте /mcp add интерактивно, или добавьте в ~/.copilot/mcp-config.json:

{
  "mcpServers": {
    "contextstream": {
      "command": "npx",
      "args": ["--prefer-online", "-y", "@contextstream/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "CONTEXTSTREAM_API_URL": "https://api.contextstream.io",
        "CONTEXTSTREAM_API_KEY": "your_key",
        "CONTEXTSTREAM_TOOLSET": "complete"
      }
    }
  }
}

См. документацию GitHub Copilot CLI: https://docs.github.com/en/copilot/concepts/agents/about-copilot-cli

Unmapped folders (глобальная резервная рабочая область) Папки, не связанные с проектом (ваш домашний каталог, произвольные scratch-директории) всё ещё работают: init переходит к скрытой catch-all рабочей области в режиме только-рабочая область, инструменты памяти/сессии/контекста продолжают работать, а действия, привязанные к проекту, возвращают направленную remediation, а не сырой ошибки. Как только вы входите в mapped проектную папку, реально рабочее пространство/проект übernehmen.

FAQ

Что такое MCP server?

MCP (Model Context Protocol) server предоставляет инструменты и контекст AI-помощникам через стандартный протокол. Claude Code, Cursor, VS Code Copilot, Windsurf и многие современные инструменты кодирования — это MCP-клиенты — установите один сервер, и каждый клиент получит те же возможности.

Работает ли ContextStream с Claude Code / Cursor / Copilot / Windsurf?

Да — со всеми ними, а также с Cline, Roo Code, Kilo Code, Codex CLI, OpenCode, Aider, Antigravity и Claude Desktop. Мастер настройки автоматически настраивает MCP-конфигурацию каждого редактора, управляемые правила и (где редактор поддерживает) хуки жизненного цикла.

Мой код приватный?

Ваш код приватен и securely хранится, изолирован в рамках каждого workspace без доступа между арендаторами. Вы контролируете исключения через .contextstream/ignore (gitignore синтаксис), а project(action="purge") полностью удаляет индексацию проекта по запросу — не трогая зафиксированную память.

Сколько это стоит?

Есть бесплатный тариф для старта. Более объёмные индексы, полноценный граф кода и возможности для команды — на платных планах: смотрите pricing.

Как ContextStream оценивается по памяти?

90.0% по полному набору LongMemEval-S с официальным judge GPT-4o (89.6% в одиночном запуске) — превосходит опубликованный 85.4% у supermemory со статистической значимостью и укладывается в диапазон доверия Zep 90.2%. По многосессионному воспоминанию ContextStream — 81.2% против 57.9% у Zep. Методология и разбор по семействам: contextstream.io/benchmarks.

Чем это отличается от других инструментов памяти для AI?

Большинство инструментов сохраняют заметки. ContextStream объединяет память (решения, уроки, планы, транскрипты сессий), семантический поиск по indexed codebase, граф зависимостей/знаний, обоснованный Q&A с цитатами и интеграции с командой (GitHub, Slack, Notion) за один MCP-сервер — и на каждом сообщении подаёт релевантную часть, не требуя запроса.

Могу ли я использовать это в CI или в скриптовых окружениях?

Да: setup --yes запускает весь мастер-процесс без промптов (установите CONTEXTSTREAM_API_KEY в окружение), --editors=<list> ограничивает конфигурацию, а contextstream-mcp doctor даёт размерные ✓/✗ диагностики для скриптов.

Нужно ли ждать индексацию?

Нет. Индексация проекта идёт в фоне — поиск по ключевым словам работает мгновенно, а семантические результаты заполняются по мере построения индекса. Проверяйте прогресс в любой момент с помощью contextstream-mcp doctor.

Как удалить или отключить это?

Уберите запись contextstream из конфигурации MCP вашего редактора и задайте CONTEXTSTREAM_HOOK_ENABLED=false (или повторно запустите setup), чтобы отключить хуки. project(action="forget_local") открепляет папку локально без удаления данных на сервере.

Ведение журнала ошибок

  • Начинайте с contextstream-mcp doctor — он проверяет auth, доступность API, область папок, здоровье индекса, файлы правил и хуки, с подсказкой по исправлению при неудаче.

  • Уберите дубликаты ContextStream в конфигурациях Workspace и User.

  • Убедитесь, что заданы CONTEXTSTREAM_API_URL и CONTEXTSTREAM_API_KEY; удаляйте устаревшие версии, например @contextstream/mcp-server@0.3.xx.

  • Перезапустите редактор после изменений в конфиге.

  • Hosted HTTP OAuth: удалённая транспортная часть OAuth маршрутизируется через vscode.dev; если доступ блокирован в корпоративной сети, используйте stdio с API-ключом.

  • Совместимость SDK: @modelcontextprotocol/sdk 1.28.0+ содержит несогласованные изменения; этот пакет ограничивает версию >=1.25.1 <1.28.0. Если возникают ошибки Zod на старте, проверьте резолюцию вашего SDK.

Ссылки

Сайт: https://contextstream.io • Документация: https://contextstream.io/docs • Changelog: CHANGELOG.md

Перестаньте учить своего AI повторять одно и то же.

ContextStream позволяет быть выдающимся с первого сообщения.