Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Fast per-repo documentation indexer and full-text search MCP server for 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": {
"docdex": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"docdex"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add docdex -- npx -y docdexIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"docdex": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"docdex"
]
}
}
}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": {
"docdex": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"docdex"
]
}
}
}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 Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto bekirdag bestätigt, dem das Repo gehört
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 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.
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 (0.2.101) kam heute 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.
Turn your repository into fast, private context that humans and AI can trust.
Docdex is a local-first indexer and search daemon for documentation and source code. It sits between your raw files and your AI assistant, providing deterministic search, code intelligence, and persistent memory without ever uploading your code to a cloud vector store.
Most AI tools rely on "grep" (fast but dumb) or hosted RAG (slow and requires uploads). Docdex runs locally, understands code structure, and gives your AI agents a persistent memory.
| Problem | Typical Approach | The Docdex Solution |
|---|---|---|
| Finding Context | grep/rg (Noisy, literal matches) | Ranked, structured results based on intent. |
| Code Privacy | Hosted RAG (Requires uploading code) | Local-only indexing. Your code stays on your machine. |
| Siloed Search | IDE-only search bars | Shared Daemon serving CLI, HTTP, and MCP clients simultaneously. |
| Code Awareness | String matching | AST & Impact Graph to understand dependencies and definitions. |
Project map: context into OpenAI-compatible chat completions.Install once, point your agent at Docdex, and it keeps working in the background.
Requires Node.js >= 18. This will download the correct binary for your OS (macOS, Linux, Windows).
npm i -g docdex
[!WARNING]
Windows requirement: Docdex uses the MSVC runtime. Install the Microsoft Visual C++ Redistributable 2015-2022 (x64) before running
docdex/docdexd.
- Winget:
winget install --id Microsoft.VCRedist.2015+.x64
- Manual: download
vc_redist.x64.exefrom Microsoft: https://aka.ms/vs/17/release/vc_redist.x64.exe
- If
docdexdexits with0xC0000135, the runtime is missing.
If you have any of the following clients installed, Docdex automatically configures them to use the local MCP endpoint (daemon HTTP/SSE):
Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Cline, Roo Code, Continue, VS Code, PearAI, Void, Zed, Codex.
*Note: Restart your AI client after installation.*
Run this once to build the index and graph data.
docdexd index --repo /path/to/my-project
Start the shared server. This handles HTTP requests and MCP connections.
docdex start
You can chat directly from the terminal.
docdexd chat --repo /path/to/my-project --query "how does auth work?"
Docdex is designed to be the "brain" for your AI agents. It exposes an MCP endpoint that agents connect to.
flowchart LR
Repo[Repo on disk] --> Indexer[Docdex Indexer] Indexer --> Daemon[Docdex Daemon] Daemon -->|HTTP + SSE| MCPClient[MCP Client] MCPClient --> Host[AI Agent / Editor]
Use the daemon HTTP/SSE endpoint. For sandboxed clients, Docdex can also serve MCP over local IPC (Unix socket or Windows named pipe), while HTTP/SSE remains the default for most MCP clients.
If you need to configure your client manually:
JSON (Claude/Cursor/Continue):
{
"mcpServers": { "docdex": { "url": "http://127.0.0.1:28491/v1/mcp/sse" } } }
Claude Code (CLI) JSON (`~/.claude.json` or project `.mcp.json`):
{
"mcpServers": { "docdex": { "type": "http", "url": "http://127.0.0.1:28491/v1/mcp" } } }
TOML (Codex):
[mcp_servers.docdex]
url = "http://127.0.0.1:28491/v1/mcp" tool_timeout_sec = 300 startup_timeout_sec = 300
Don't just find the string "addressGenerator"; find the definition and what it impacts.
# Find definition
curl "http://127.0.0.1:28491/v1/ast?name=addressGenerator&pathPrefix=src"
curl "http://127.0.0.1:28491/v1/graph/impact?file=src/app.ts&maxDepth=3"
Docdex allows you to store "facts" that retrieval helps recall later.
Repo Memory (Project specific):
# Teach the repo a fact
docdexd memory-store --repo . --text "Payments retry up to 3 times with backoff."
docdexd memory-recall --repo . --query "payments retry policy"
Agent Memory (User preference):
# Set a style preference
docdexd profile add --agent-id "default" --category style --content "Use concise bullet points."
Conversation memory is repo-scoped by default and optional. Repo-less sessions must use an explicit conversation namespace so they never silently reuse a repo archive. The subsystem imports transcripts, stores episodic summaries and working memory, derives diary entries and temporal KG facts into knowledge.db, and keeps recall under a strict wake-up budget.
The CLI archive, diary, and hook commands are HTTP-backed wrappers, so start docdex start or docdexd daemon first.
# Archive and inspect transcripts
docdexd conversations import --repo . ./session.txt --format plain_text --agent-id codex docdexd conversations list --repo . --agent-id codex docdexd conversations search --repo . "timeline_index" docdexd conversations read --repo .
docdexd conversations import --conversation-namespace shared-team ./session.txt --format plain_text --agent-id codex docdexd conversations search --conversation-namespace shared-team "timeline_index"
docdexd diary write --repo . --agent-id codex "Wake-up rollout validated against knowledge.db timeline output." docdexd diary read --repo . --agent-id codex
docdexd hook conversation --repo . \ --action session_close_summarization \ --source codex \ --agent-id codex \ --transcript ./session.txt \ --format plain_text \ --wait-for-processing
curl -X POST http://127.0.0.1:28491/v1/wakeup \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"agent_id":"codex","query":"timeline_index","max_tokens":96}'
curl -X POST http://127.0.0.1:28491/v1/wakeup \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "x-docdex-conversation-namespace: shared-team" \ -d '{"agent_id":"codex","query":"timeline_index","max_tokens":96}'
curl "http://127.0.0.1:28491/v1/kg/query?q=knowledge.db&limit=10" curl "http://127.0.0.1:28491/v1/kg/search/nodes?q=knowledge&limit=10" curl "http://127.0.0.1:28491/v1/kg/neighborhood?entity=knowledge.db&limit=10" curl "http://127.0.0.1:28491/v1/kg/timeline?entity=knowledge.db&limit=10"
curl -X POST http://127.0.0.1:28491/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "fake-model", "messages": [{"role": "user", "content": "What changed around knowledge.db?"}], "docdex": { "agent_id": "codex", "limit": 6, "include_libs": true, "dag_session_id": "session-123" } }'
Docdex detects supported local LLM services before it suggests installing anything. It can reuse Ollama, vLLM, llama.cpp-compatible OpenAI endpoints, LM Studio, LocalAI, SGLang, TGI-compatible deployments, and healthy local mcoda agents when they are already present. Ollama remains the recommended fallback because it is the easiest guided setup path.
docdex setup for an interactive wizard that lists detected services, models, embedding candidates, and local delegation agents.docdexd llm detect --json or docdexd llm diagnostics --json to see why a service/model was selected, skipped, or marked unhealthy.ollama pull nomic-embed-text.DOCDEX_OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434 docdex start --host 127.0.0.1 --port 28491
Docdex runs as a local daemon serving:
docdexd chat/search, /v1/capabilities, /v1/search/rerank, /v1/search/batch, /v1/chat/completions, /v1/ast, /v1/graph/impact, /v1/conversations/*, /v1/diary/*, /v1/hooks/conversation, /v1/wakeup, /v1/kg/*/v1/mcp and /v1/mcp/ssedocdex_capabilities, docdex_rerank, docdex_batch_search, docdex_conversation_*, docdex_diary_*, docdex_conversation_hook, docdex_wakeup, docdex_kg_*Run a single daemon and mount additional repos on demand.
docdex start --port 28491
curl -X POST "http://127.0.0.1:28491/v1/initialize" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"rootUri":"file:///path/to/repo-a"}'
curl -X POST "http://127.0.0.1:28491/v1/initialize" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"rootUri":"file:///path/to/repo-b"}'
Notes:
x-docdex-repo-id: on HTTP requests.initialize.rootUri and reuse that repo automatically.127.0.0.1 is accessible without TLS for local agents.--expose and --auth-token.docs/usage.mddocs/http_api.mddocs/mcp/errors.md