Context7
von upstash
Up-to-date docs for AI agents
Computer oder Cloud★ 64.224MITAktualisiert heute
Installieren
Embedbase
Überblick
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Vector collections and document search backed by a Chroma HTTP service.
Die drei Säulen von PopNx MCP
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
- Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
- Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
- NutzungiNoch nicht gemessen★ –
Was du damit machen kannst
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
- Verbindung: Läuft auf deinem Computer
- Transport: stdio
- Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis
Installation
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Bevor du installierst
- Basischecks: 1 von 1 bestanden
- Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
- Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.
Du brauchst
- npmNode.js installiert (für den Befehl npx)
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"embedbase": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/embedbase",
"mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add embedbase -- npx -y @reneturcios/embedbase mcpOder kopier die Einstellungen selbst
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"embedbase": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/embedbase",
"mcp"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Oder kopier die Einstellungen selbst
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"embedbase": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/embedbase",
"mcp"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Was er kann
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Basischecksi
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026
- ✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto CloudCorpRecords bestätigt, dem das Repo gehört
- … Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
- … Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
- – Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
- – Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
- … Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi
- Mehr Sterne als 0 % der anderen 7251 Server in dieser Kategorie
- Neuer in der Registry veröffentlicht als 84 % der anderen 7251 Server in dieser Kategorie
- Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7251 Server in dieser Kategorie
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Häufige Fragen
Ist Embedbase sicher?
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Welche Schlüssel oder Codes braucht er?
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Wird er noch gepflegt?
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.0) kam vor 7 Tagen in die Registry.
Welche Apps können ihn nutzen?
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js, Docker auf deinem Computer.
Was kann ich stattdessen nutzen?
In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa
Alternativen
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Codebase Memory
von DeusData
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Läuft auf deinem Computer★ 48.148MITAktualisiert vor 20 Tagen
Installieren
Exa
von exa-labs
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
Läuft in der Cloud★ 5.213MITAktualisiert letzten Monat
Installieren
README vom Entwickler
README öffnen
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
embedbase
embedbase gives an agent — or you, at a terminal — a tidy way to work with vector collections: create them, fill them with documents, and query them for the closest matches. It speaks to a Chroma-compatible HTTP service over its v2 REST API, so the embedding store stays a separate process and this tool stays a thin, testable client.
Point it at a running service with CHROMA_URL or EMBEDBASE_URL (without either, it assumes http://localhost:8000). Collections are addressed by name at the MCP and CLI layers; internally the client resolves each name to its server id before calling the id-scoped document endpoints, exactly as the REST API requires.
Install
npx @reneturcios/embedbase listOr run the container image:
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/embedbaseThe container defaults to the MCP server (see below). Pass CLI arguments to use it as a CLI instead.
CLI
# List collections (pagination is optional)embedbase list --limit 20 --offset 0
Inspect one collection, or count its records
embedbase info notes embedbase count notes
Create a collection
embedbase create notes
Start the MCP server
embedbase mcp
embedbase --version
Exit codes: 0 on success, 1 when the service call fails (the error includes the HTTP status), 2 for usage errors.
MCP server
One bin serves both faces. The mcp subcommand starts a stdio MCP server:
npx -y @reneturcios/embedbase mcpMCP client configuration:
{"mcpServers": { "embedbase": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/embedbase", "mcp"], "env": { "CHROMA_URL": "http://localhost:8000" } } } }
Tools
All tools take collection_name (string) unless noted. Optional parameters are omitted from the request when not supplied.
| Tool | Required | Optional | Purpose |
|---|---|---|---|
chroma_list_collections | — | limit, offset (integers) | List collections with pagination. |
chroma_create_collection | collection_name | metadata (object), embedding_function_name (string) | Create a collection. |
chroma_peek_collection | collection_name | limit (integer) | Preview documents in a collection. |
chroma_get_collection_info | collection_name | — | Collection metadata and configuration. |
chroma_get_collection_count | collection_name | — | Number of records in a collection. |
chroma_modify_collection | collection_name | new_name, new_metadata | Rename or re-tag a collection. |
chroma_delete_collection | collection_name | — | Delete a collection and its records. |
chroma_add_documents | collection_name, documents (string array) | metadatas, ids | Add documents; ids are generated deterministically when omitted. |
chroma_query_documents | collection_name, query_texts (string array) | n_results, where, where_document, include | Nearest-neighbour query. |
chroma_get_documents | collection_name | ids, where, limit, offset, include | Fetch documents by id or filter. |
chroma_update_documents | collection_name, ids | documents, metadatas, embeddings | Update existing records. |
chroma_delete_documents | collection_name | ids, where | Delete records by id or filter. |
Requests go to the v2 tenant/database paths (/api/v2/tenants/default_tenant/databases/default_database/collections...). Service errors come back as tool errors carrying the HTTP status — results are never invented.
Development
npm installnpm run build # tsc -> dist/ npm test # node test runner over test/*.test.ts, fake fetch only, no live service npm run dev # run the CLI from source via tsx
The client core sits behind an injectable fetch function, which is what the test suite drives: URL construction, request bodies, id resolution, count unwrapping, and error surfacing are all covered without a running server.
License
MIT — see LICENSE.