Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Cross-project knowledge graph for MCP — map features across mobile, backend, and admin codebases.
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.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"project-knowledge": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"project-knowledge-mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add project-knowledge -- npx -y project-knowledge-mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"project-knowledge": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"project-knowledge-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": {
"project-knowledge": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"project-knowledge-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.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026
Der Herausgeber (batook22) ist nicht der Repo-Inhaber (punic-pillars); vielleicht hat jemand anderes ihn eingetragen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 0 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.
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).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.0.6) kam vor 6 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
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.
A cross-project knowledge graph for the Model Context Protocol (MCP). Map features across mobile, backend, and admin codebases so your AI agent has full-stack context when testing, writing code, debugging, or adding features.
npx -y project-knowledge-mcp --knowledge-file ./project-knowledge.json
Then add to your MCP settings:
{
"mcpServers": { "project-knowledge": { "command": "npx", "args": [ "-y", "project-knowledge-mcp", "--knowledge-file", "C:\\projects\\project-knowledge.json" ], "autoApprove": [] } } }
When working on a project with multiple codebases — for example, a React Native mobile app, a NestJS backend, and a Next.js admin panel — the AI agent has no awareness of how a single feature flows across all three. This leads to incomplete context, missed dependencies, and breaking changes that could have been caught earlier.
This MCP server stores a knowledge graph of your features, mapping each workflow step to the relevant screens, endpoints, controllers, and files in every project. The AI agent can then query this graph to understand end-to-end feature flows, detect cross-project impacts before editing files, and keep type definitions synchronized across codebases.
ProductCreateDto ↔ ProductFormSchema)npm install --save-dev project-knowledge-mcp
Or run directly without installing:
npx -y project-knowledge-mcp --knowledge-file ./project-knowledge.json
git clone https://github.com/punic-pillars/project-knowledge-mcp.git
cd project-knowledge-mcp npm install npm run build
All configuration is provided via CLI arguments. No environment variables or configuration files are required.
| Flag | Description | Default |
|---|---|---|
--backend-path | Absolute path to the backend project | — |
--backend-framework | Backend framework (nestjs, nextjs, react-native, or auto) | auto |
--backend-name | Custom name for the backend project | backend |
--mobile-path | Absolute path to the mobile project | — |
--mobile-framework | Mobile framework | auto |
--mobile-name | Custom name for the mobile project | mobile |
--admin-path | Absolute path to the admin project | — |
--admin-framework | Admin framework | auto |
--admin-name | Custom name for the admin project | admin |
--knowledge-file | Absolute path to persist the knowledge JSON | ./project-knowledge.json |
Basic setup — register projects at runtime via tools:
{
"mcpServers": { "project-knowledge": { "command": "npx", "args": [ "-y", "project-knowledge-mcp", "--knowledge-file", "C:\\projects\\project-knowledge.json" ], "autoApprove": [] } } }
Bootstrap setup — pre-register projects at startup:
{
"mcpServers": { "project-knowledge": { "command": "npx", "args": [ "-y", "project-knowledge-mcp", "--knowledge-file", "C:\\projects\\project-knowledge.json", "--backend-path", "C:\\projects\\backend", "--mobile-path", "C:\\projects\\mobile", "--admin-path", "C:\\projects\\admin" ], "autoApprove": [] } } }
The knowledge file is a plain JSON file that stores all registered projects, feature workflows, and type mappings. Understanding where it lives is essential for maintaining a consistent knowledge graph.
If your fullstack projects live in separate directories (e.g., backend/, mobile/, admin/), each IDE window starts the MCP server from a different working directory. Without --knowledge-file, each instance creates its own fragment:
backend/
└── project-knowledge.json ← only backend context
mobile/ └── project-knowledge.json ← only mobile context
admin/ └── project-knowledge.json ← only admin context
This defeats the purpose of cross-project awareness. Always use `--knowledge-file` with an absolute path to point all IDE windows to the same file:
projects/
├── project-knowledge.json ← single source of truth ├── backend/ ├── mobile/ └── admin/
Use the same `--knowledge-file` path in every IDE window, regardless of which sub-project you have open. All instances read and write to the same file, keeping the knowledge graph complete and consistent.
The default path (no --knowledge-file) is only safe when you open the monorepo root — the single directory containing all sub-projects:
my-monorepo/ ← open this in your IDE
├── project-knowledge.json ← created here, covers everything ├── backend/ ├── mobile/ └── admin/
If your projects are in separate repositories or directories, always use --knowledge-file.
Since the knowledge file is plain JSON, you can commit it to version control and share it with your team:
# Track the knowledge graph
git add project-knowledge.json git commit -m "chore: add project knowledge graph"
echo "project-knowledge.json" >> .gitignore
Guideline: One fullstack project = one knowledge file. Use
--knowledge-filewith an absolute path whenever your projects live in separate directories.
| Tool | Description |
|---|---|
register_project | Register a project with name, path, and framework |
remove_project | Remove a registered project |
scan_project | Auto-discover endpoints, screens, or pages from a project |
| Tool | Description |
|---|---|
register_feature | Define a feature with its multi-project workflow steps |
remove_feature | Remove a feature |
get_feature | Retrieve full feature details (compact or verbose, with optional health check) |
| Tool | Description |
|---|---|
search | Search across features, endpoints, files, and screens |
reverse_lookup | Find all cross-project references to a file (graph-registered + scan-discovered), plus which features reference it |
get_context | Retrieve cross-project context for a feature or step (with optional impact analysis) |
| Tool | Description |
|---|---|
register_type_mappings | Register one or more type mappings (accepts single object or array) |
check_type_mapping | Find all files across projects that define or reference a type |
suggest_type_mappings | Auto-detect potential type mappings by scanning all projects |
| Tool | Description |
|---|---|
get_architecture | Explore a project's directory tree with optional filter (path keyword), highlight (content keyword with ★ marker), and showAll (full tree with matches marked) |
| Tool | Description |
|---|---|
validate_knowledge | Check all registered file paths for stale entries; optionally auto-fix with fix=true |
| Tool | Description |
|---|---|
export_knowledge | Confirm the knowledge file path and trigger an explicit save (auto-persist handles this after every mutation) |
import_knowledge | Load knowledge from a JSON file (merge or replace, with preview) |
This walkthrough demonstrates the core workflow using a real multi-project setup (NestJS backend, React Native mobile, Next.js admin panel). Domain names have been anonymized — "products" instead of "stations", "orders" instead of "reports" — but every command shown was run against actual projects.
register_project { name: "backend", path: "C:/projects/backend", framework: "nestjs" }
register_project { name: "mobile", path: "C:/projects/mobile", framework: "react-native" } register_project { name: "admin", path: "C:/projects/admin", framework: "auto" }
Discover endpoints, screens, and pages automatically:
scan_project { projectName: "backend" }
scan_project { projectName: "mobile" } scan_project { projectName: "admin" }
The scanners discover 150+ endpoints, 200+ screens, and multiple admin pages across all registered projects.
Register an auth feature — a straightforward flow that touches all three projects:
register_feature {
name: "auth", description: "Authentication flow — login, register, forgot password, email confirmation", workflow: [ { step: 1, name: "Login", description: "User logs in with email and password", mobile: { screen: "LoginScreen", api: "POST /api/v1/auth/email/login" }, backend: { endpoint: "POST /api/v1/auth/email/login", controller: "AuthController", file: "src/auth/auth.controller.ts" }, admin: { page: "/login", file: "src/pages/Login" } }, { step: 2, name: "Register", description: "User registers a new account", mobile: { screen: "RegisterScreen", api: "POST /api/v1/auth/email/register" }, backend: { endpoint: "POST /api/v1/auth/email/register", controller: "AuthController", file: "src/auth/auth.controller.ts" } }, { step: 3, name: "Email Confirmation", description: "Confirm email address", mobile: { api: "POST /api/v1/auth/email/confirm" }, backend: { endpoint: "POST /api/v1/auth/email/confirm", controller: "AuthController", file: "src/auth/auth.controller.ts" } }, { step: 4, name: "Forgot Password", description: "Request password reset", mobile: { screen: "ForgotPasswordScreen", api: "POST
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo