Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者提供的说明(英文原文)
Vector collections and document search backed by a Chroma HTTP service.
这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。
我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。
选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。
你需要
你用的是哪个应用?
在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。
打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config,把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"embedbase": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/embedbase",
"mcp"
]
}
}
}在终端中运行这条命令
claude mcp add embedbase -- npx -y @reneturcios/embedbase mcp粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"embedbase": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/embedbase",
"mcp"
]
}
}
}浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。
粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json
{
"servers": {
"embedbase": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/embedbase",
"mcp"
]
}
}
}浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。
这个服务器在你的电脑上运行,而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。
你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。
这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。
它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。
我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月7日
注册名称已通过 GitHub 账户 CloudCorpRecords 验证,该账户拥有此仓库
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
它在你的电脑上运行,没有互联网端点
在你的电脑上运行,改用本地设置
它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表
与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。
它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。
注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。
它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。
GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(0.1.0)于7天前进入注册中心。
支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Node.js, Docker。
同一分类中有:Context7, Codebase Memory, Exa
同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。
如何看卡片:★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i
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.
按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。
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.
npx @reneturcios/embedbase list
Or run the container image:
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/embedbase
The container defaults to the MCP server (see below). Pass CLI arguments to use it as a CLI instead.
# List collections (pagination is optional)
embedbase list --limit 20 --offset 0
embedbase info notes embedbase count notes
embedbase create notes
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.
One bin serves both faces. The mcp subcommand starts a stdio MCP server:
npx -y @reneturcios/embedbase mcp
MCP client configuration:
{
"mcpServers": { "embedbase": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/embedbase", "mcp"], "env": { "CHROMA_URL": "http://localhost:8000" } } } }
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.
npm install
npm 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.
MIT — see LICENSE.