MCP MeasureMCP Measure

인덱스 관측됨

Context Link

One semantic search across your sites, Drive, Notion, email, files and Basecamp.

사용해야 할까요

품질 및 안전성

A
설명 품질
100%
스키마 완전성
97%
이름 품질
95%
오염 위험
100%
권한 일치
100%
프로토콜 준수
100%

도구 정의와 프로토콜 준수에 대한 자동 분석을 기반으로 합니다.

컨텍스트 비용

~1,196토큰 (도구 정의)
~2.8 KB일반적인 응답 크기
중간 정도의 주의 영향 (128k 컨텍스트의 0.93%)

이는 서버의 도구가 모델의 컨텍스트에 로드될 때마다 소비되는 대략적인 토큰 수입니다. 수치가 높을수록 다른 작업에 사용할 수 있는 주의가 줄어듭니다.

설치

원클릭 설치

`claude_desktop_config.json` 파일에 다음을 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "context-link": {
      "url": "https://www.context-link.ai/mcp"
    }
  }
}

원격 엔드포인트

https://www.context-link.ai/mcpstreamable-http

할 수 있는 일

도구 목록

도구 (4)

🟢 읽기 전용🟡 쓰기🔴 삭제⚪ 알 수 없음
🟢get_context(query, mode, connection_type)

Get context from the user's connected workspaces and websites. The attached widget displays only the list of sources consulted — it does not show the retrieved content, so use the returned context to answer the user directly.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "query": {
      "type": "string"
    },
    "mode": {
      "type": "string",
      "description": "Optional mode to weight results (e.g. 'customer-support')"
    },
    "connection_type": {
      "type": "string",
      "description": "Optional comma-separated list of connection types to restrict retrieval to (e.g. \"site,email\"). Only content from those sources is considered. Valid types: basecamp, custom, email, files, google_doc, memory, monday, notion, one_drive, site, webmention, youtube."
    }
  },
  "required": [
    "query"
  ],
  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema"
}

출력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "sources": {
      "type": "array",
      "items": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "kind": {
            "type": "string",
            "enum": [
              "success",
              "no_content",
              "signup_required"
            ]
          },
          "id": {
            "type": "integer"
          },
          "title": {
            "type": "string"
          },
          "post_titles": {
            "type": "array",
            "items": {
              "type": "string"
            }
          },
          "connection_type": {
            "type": "string"
          },
          "chunks_count": {
            "type": "integer"
          },
          "logo": {
            "type": "string"
          }
        },
        "required": [
          "kind"
        ]
      }
    },
    "context": {
      "type": [
        "string",
        "null"
      ]
    }
  },
  "required": [
    "sources",
    "context"
  ],
  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
  "additionalProperties": false
}
🟢ask_question(query, mode, connection_type)

Ask a question about the user's connected workspaces and websites and receive a concise answer with citations. The attached widget displays only the list of sources consulted — it does not show the answer, so always relay the answer text in your reply.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "query": {
      "type": "string"
    },
    "mode": {
      "type": "string",
      "description": "Optional mode to weight results (e.g. 'customer-support')"
    },
    "connection_type": {
      "type": "string",
      "description": "Optional comma-separated list of connection types to restrict retrieval to (e.g. \"site,email\"). Only content from those sources is considered. Valid types: basecamp, custom, email, files, google_doc, memory, monday, notion, one_drive, site, webmention, youtube."
    }
  },
  "required": [
    "query"
  ],
  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema"
}

출력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "answer": {
      "type": "string",
      "description": "Concise paragraph answer; empty string when success is false"
    },
    "citations": {
      "type": "array",
      "items": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "n": {
            "type": "integer"
          },
          "title": {
            "type": "string"
          },
          "url": {
            "type": [
              "string",
              "null"
            ]
          }
        },
        "required": [
          "n",
          "title"
        ],
        "additionalProperties": false
      }
    },
    "success": {
      "type": "boolean"
    },
    "reason": {
      "type": "string",
      "enum": [
        "ok",
        "no_context",
        "llm_error",
        "empty_input",
        "auth_required",
        "signup_required",
        "pro_required",
        "allowance_exceeded",
        "invalid_connection_type"
      ]
    },
    "sources": {
      "type": "array",
      "items": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "kind": {
            "type": "string",
            "enum": [
              "success",
              "no_content",
              "signup_required"
            ]
          },
          "id": {
            "type": "integer"
          },
          "title": {
            "type": "string"
          },
          "post_titles": {
            "type": "array",
            "items": {
              "type": "string"
            }
          },
          "connection_type": {
            "type": "string"
          },
          "chunks_count": {
            "type": "integer"
          },
          "logo": {
            "type": "string"
          }
        },
        "required": [
          "kind"
        ],
        "additionalProperties": false
      }
    }
  },
  "required": [
    "answer",
    "citations",
    "success",
    "reason",
    "sources"
  ],
  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
  "additionalProperties": false
}
🔴save_memory(content, namespace)

Save content to the user's memory for later retrieval. Use this when the user wants to save information, notes, or conversation content.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "content": {
      "type": "string",
      "description": "The content to save. Can be plain text, markdown, or structured content."
    },
    "namespace": {
      "type": "string",
      "description": "A name/label for this memory (use-dashes-for-spaces). If omitted, a timestamped name is generated."
    }
  },
  "required": [
    "content"
  ],
  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema"
}

출력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "message": {
      "type": "string"
    },
    "namespace": {
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "message",
    "namespace"
  ],
  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
  "additionalProperties": false
}
🟢get_memory(namespace)

Retrieve previously saved memory content by its namespace. Use this when the user wants to recall saved content.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "namespace": {
      "type": "string",
      "description": "The namespace/name of the saved memory to retrieve"
    }
  },
  "required": [
    "namespace"
  ],
  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema"
}

출력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "content": {
      "type": "string"
    },
    "namespace": {
      "type": "string"
    },
    "found": {
      "type": "boolean"
    }
  },
  "required": [
    "content",
    "namespace",
    "found"
  ],
  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
  "additionalProperties": false
}

권장 프롬프트

retrieve_data
Get details about [item] from Context Link
예상 도구: get_context
fetch_info
Fetch [information type] using Context Link
예상 도구: get_context

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