Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Search and read the StitchAPI docs: search_docs finds relevant sections, get_doc reads a page.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:
https://stitchapi.dev/api/mcpÖffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"docs": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@stitchapi/docs-mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add --transport http docs https://stitchapi.dev/api/mcpclaude mcp add docs -- npx -y @stitchapi/docs-mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"docs": {
"url": "https://stitchapi.dev/api/mcp"
}
}
}In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"docs": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@stitchapi/docs-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.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"docs": {
"type": "http",
"url": "https://stitchapi.dev/api/mcp"
}
}
}In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"docs": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@stitchapi/docs-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.
ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:
https://stitchapi.dev/api/mcpMenünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.
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.
Die Tool-Liste dieses Servers haben wir noch nicht gelesen; wir prüfen die Endpunkte reihum.
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
Der Registry-Name wurde über die Domain stitchapi.dev bestätigt (die Registry prüft, wem die Domain gehört)
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
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.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Beides geht: Installiere ihn auf deinem Computer oder verbinde dich mit der Cloud-Version.
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.1.0) kam vor 4 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.
In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa
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
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
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.
API stitching: turn any API into a typed, resilient function . Declare an endpoint once — its types, auth, and resilience — and call it like a local function. No server, no codegen, no config files. The same definition answers to your code, the CLI, and an AI agent alike.
📚 stitchapi.dev — documentation, guides & live playground
Zero runtime dependencies · ~21 kB min+gzip — a typical import { stitch } tree-shakes to ~19 kB, and with no transitive tree there is nothing else to install or audit. The cache engine and the OTLP exporter load lazily, on first use, so they are not in those figures. The size is an enforced budget in CI , not an aspiration.
Verifiable supply chain — every package publishes from GitHub Actions over OIDC with a signed npm build-provenance attestation , so you can confirm which commit and which workflow produced the tarball you installed. Each release also ships an SBOM in both SPDX and CycloneDX, and the repo is scored publicly by OpenSSF Scorecard .
Watch more
[!NOTE]
StitchAPI is at `1.0.0-rc.9`. The core runtime is feature-complete, zero-dependency, covered by a green test gate, and already running in production in two projects. We're validating in the wild before stamping a stable
1.0.0— pin an exact version and expect only small, documented changes. Feedback is welcome.
.with()A stitch is StitchAPI's core primitive: it takes a single endpoint and hands back a callable. You declare the contract once — input, output, auth, resilience — and call it like a local function. The same definition your code calls, the CLI runs and an AI agent invokes — and every caller gets a capability, not a credential. A service with more than one endpoint is a seam — a group of stitches that share a base URL, auth, and one runtime (throttle budget, store, trace sink).
import { stitch } from 'stitchapi';
import { z } from 'zod';
const getUser = stitch({ path: 'https://api.example.com/users/{id}', output: z.object({ id: z.number(), name: z.string() }), pick: 'data', });
const user = await getUser({ params: { id: 1 } }); // typed · validated
Keep the fetch or axios you already have — it's the adapter underneath. A stitch sits _above_ the transport and turns an endpoint into a function rather than replacing the call.
In almost every project there's a src/api/ folder of thin functions that fire an HTTP request and pull the payload out of the response. Everything that actually makes an integration reliable — auth lifecycle, retries, rate limits, timeouts, response validation, drift detection, observability — gets re-implemented at every call site, and each wrapper rots independently. fetch hands back opaque bytes, and raw bytes aren't what application code (or an AI agent) needs; both want structured, validated, observable results.
A stitch folds all of that back into the call:
Around raw fetch, you hand-roll… | …a stitch declares it once |
|---|---|
| Opaque bytes you parse and hope are the right shape | Schema-validated, typed results — drift caught on every call |
| A throw on the first failure, then it's on you | Retries with backoff + jitter, honoring Retry-After |
| One coarse timeout, if you remember it | Layered total / per-attempt timeouts with real aborts |
| No rate control — you meet the 429s in production | Proactive throttle: rate + concurrency caps, shared per host |
| A raw byte stream you frame and paginate yourself | SSE framing, delta concatenation, auto-pagination |
| Zero visibility into what the call did | A typed event stream + opt-in traces: latency, retries, drift |
There are plenty of ways to get a typed API client — spec-based generators, hand-authored contract clients, workflow platforms, or a folder of hand-rolled fetch wrappers. StitchAPI sits in a spot none of them cover: it turns one endpoint at a time into a resilient, validated, observable function — no spec, no codegen, no config files, no server; only explicit composition.
undefined three layers downstream.| Alternative | Needs | You maintain | StitchAPI instead |
|---|---|---|---|
| Spec-based codegen (openapi-generator, Orval, Kubb, …) | a complete OpenAPI spec | a generated SDK, regenerated on every API change | one endpoint at a time, validated live at runtime |
| Typed runtime clients (Zodios, ts-rest, …) | a hand-authored contract | your own retry / auth / rate-limit code around it | resilience, auth lifecycle, and drift detection built into the primitive |
| Workflow platforms (Windmill, n8n, …) | a server to deploy | flows inside someone else's runtime | a zero-dependency library; composition is just code |
Hand-rolled fetch wrappers | nothing | bespoke auth, retries, limits — re-solved per project | the same concerns, declared once per stitch |
For the full competitive landscape and positioning, see the Overview.
Knowing what a tool refuses to be is how you trust what it is:
fetch/axios are the substrate underneath; a stitch sits above the transport.No server, no codegen, no config files, no implicit inheritance — only explicit composition.
stitch(url | config) returns a typed callable; a service with more than one endpoint is a `seam` that shares base, auth, throttle budget, store, and trace sink across its members.start → progress → drift → result → done); await is sugar that returns the final validated value.warn / info / verbose finding instead of a silent undefined.Retry-After, proNur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo