Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Search the Cerebrium docs: deployment, cerebrium.toml, hardware, endpoints. Also sends feedback.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:
https://cerebrium.ai/docs/mcp터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add --transport http docs https://cerebrium.ai/docs/mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"docs": {
"url": "https://cerebrium.ai/docs/mcp"
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"docs": {
"type": "http",
"url": "https://cerebrium.ai/docs/mcp"
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:
https://cerebrium.ai/docs/mcp메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
레지스트리 이름이 도메인 cerebrium.ai 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.1)은 2개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.
같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Official Agent Skills and hosted docs MCP for Cerebrium, the serverless GPU and CPU platform for real-time AI workloads. The skills teach a coding agent to write a valid cerebrium.toml, pick hardware and a region, deploy, call the endpoint, and debug the result without leaving the terminal. The MCP gives it live search over the documentation.
Works with Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf, Cline and anything else that reads the Agent Skills format.
Any agent (installs the skills into every detected harness):
npx skills add CerebriumAI/cerebrium-skills -g -y
npx add-mcp https://cerebrium.ai/docs/mcp -n cerebrium-docs -g -y
Claude Code (one plugin bundles the skills and the docs MCP):
/plugin marketplace add CerebriumAI/cerebrium-skills
/plugin install cerebrium@cerebrium
Codex:
codex plugin marketplace add CerebriumAI/cerebrium-skills
Gemini CLI (one extension bundles the skills and the docs MCP):
gemini extensions install https://github.com/CerebriumAI/cerebrium-skills
Cursor loads the repository directly as an Agent Plugin: the root plugin.json and mcp.json are the open-standard manifests, so no Cursor-specific install step is needed.
Or agent-driven: paste this into the agent of your choice.
Install the Cerebrium agent toolkit following instructions from
github.com/CerebriumAI/cerebrium-skills: use npx skills add and npx add-mcp, global and auto-confirmed for all agents (-g -y).
Then create an account and authenticate the CLI once:
# create an account at https://dashboard.cerebrium.ai (also where API keys are created)
pip install cerebrium # or: brew tap cerebriumai/tap && brew install cerebrium cerebrium login
Compute is billed per second: see pricing for current rates and any starting credit.
In CI, skip login and set CEREBRIUM_SERVICE_ACCOUNT_TOKEN instead.
One skill, structured for progressive disclosure: agents load the ~120-line core (skills/cerebrium/SKILL.md, the workflow, the safety rules, the endpoint shapes) when a Cerebrium task appears, and pull in a reference file only when the task needs it.
| Reference | Loaded when the task involves |
|---|---|
references/cli.md | Any cerebrium command: full surface, flags, non-interactive auth, CI/CD, which commands cost money. |
references/config.md | cerebrium.toml: every key, the default the API applies when it is omitted, accepted ranges, rebuild triggers. |
references/hardware.md | The 13 accepted compute identifiers, per-GPU and per-plan limits, preference lists, regional availability, storage. |
references/troubleshooting.md | Failed builds, queueing, reverted settings, the cold-start playbook. |
The docs MCP (hosted at https://cerebrium.ai/docs/mcp) searches and reads the published documentation, and accepts documentation feedback: search_cerebrium, query_docs_filesystem_cerebrium, and submit_feedback. No account access, no key needed. It is declared twice on purpose, because the two formats are not interchangeable: .mcp.json is the Claude Code convention, and mcp.json at the repository root is the path the Agent Plugins standard requires, with that standard's streamable-http transport name.
The plugin metadata is likewise declared per host: .claude-plugin/ for Claude Code, .agents/plugins/ for Codex, root plugin.json for Agent Plugins clients such as Cursor, and gemini-extension.json for the Gemini CLI. server.json is the MCP registry entry.
.md to the URLhttps://cerebrium.ai/docs/llms.txtEvery default, enum, flag and signature here was read out of the CLI source and the API validator rather than copied from a docs page. See CONTRIBUTING.md for where to check each kind of claim, and keep it that way.
MIT licensed.