Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
AI code research platform. Search, analyze, and extract insights from any GitHub repository.
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.
GITHUB_TOKENAls geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.
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": {
"octocode": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"octocode-mcp"
],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add octocode --env GITHUB_TOKEN=your-value -- npx -y octocode-mcpTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"octocode": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"octocode-mcp"
],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}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": {
"octocode": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"octocode-mcp"
],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}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 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto bgauryy 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.
Das musst du eintragen: GITHUB_TOKEN
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 (7.0.9) kam vor 12 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.
Evidence-first code research for AI agents and developers.
Octocode researches your local code and external code alike (GitHub repositories, PRs, npm) with one toolset: ripgrep + AST search, trees, precise reads, and LSP. Use it as a CLI or MCP server, backed by a Rust engine for fast, token-efficient results across single files or mega-repos.
Prerequisites: Node.js 20.12+
1. Run the Octocode CLI with `npx`
npx octocode --help
2. Authenticate with GitHub - optional, but unlocks private repositories and higher API rate limits:
npx octocode auth login
npx octocode status # verify the active token source
3. Choose your interface. Same tools and Rust engine on both. (Clone is on by default in the CLI, opt-in for MCP.)
🖥️ CLI - research straight from your terminal:
npx octocode
🤖 MCP - one-click install:
Show more install options (Windsurf, Kiro, Goose, LM Studio, Claude Code)
Claude Code:
claude mcp add-json octocode --scope user '{"command":"npx","type":"stdio","args":["octocode-mcp@latest"]}'
Any other client: npx octocode install
Add to your MCP client config (or use a one-click install above):
{
"octocode": { "command": "npx", "type": "stdio", "args": ["octocode-mcp@latest"] } }
Put a GitHub token and options under env (see Configuration).
Run npx octocode and agents figure out the rest. The bare command prints built-in usage and the full tool catalog, so any coding agent knows how to drive it out of the box, no MCP client or extra wiring required.
npx octocode # self-describing usage for agents
npx octocode tools # list every tool npx octocode tools localSearchCode --scheme # inspect a tool's schema
Every MCP tool is also a plain command: JSON in, token-efficient YAML out. Local paths route to local tools; owner/repo[/path] routes to GitHub.
npx octocode tools localSearchCode \
--queries '{"path":".","searchText":"authenticate","maxFiles":20}'
```yaml
results:
Learn more at [octocode.ai](https://octocode.ai).
Agents code better from evidence than from guesses. Octocode researches two worlds with one flow, your local code and external code on GitHub and npm, and hands back compact, citable context before an agent changes, reviews, or explains code. *Code is truth; context is the map.*
Most tools do one slice (web search, or grep your repository) and hand back a fixed blob. Octocode covers the whole loop and lets the agent decide what data it needs next:
What you can do (whenever the next step needs proven context, not a guess):
| Need | Use Octocode to |
|---|---|
| Codebase questions | Search local or GitHub code, read exact regions, browse trees, and carry file/line anchors into the answer. |
| Implementation research | Compare patterns across repositories, npm packages, pull requests, commits, and local files before changing code. |
| Semantic navigation | Resolve definitions, references, callers/callees, call hierarchy, hovers, symbols, diagnostics, and type relationships through LSP. |
| Structural matching | Run AST-shaped searches with patterns or YAML rules so comments and strings do not become false positives. |
| Large-file context | Minify, skeletonize, or paginate code so agents spend tokens on relevant structure instead of boilerplate. |
| Agent workflows | Same engine through MCP, CLI, and Agent Skills. |
A blind, head-to-head test on research-oriented flows rather than plain lookups (multi-hop traces, dependency/call-graph chains, commit ranges, blast-radius, PR reviews across repositories).
How it works: 30 GitHub questions × 3 passes; Octocode vs gh, gh+Headroom, and gh+RTK on identical questions (only the CLI differs). A blind judge (gpt-5.5) grades correctness; the metric is characters through the model, counted from instrumented logs (characters, not tokens). Result: at near-parity correctness, Octocode answers with ~2.0× fewer characters than plain `gh`, ~2.6× fewer than `gh`+Headroom, and ~3.2× fewer than `gh`+RTK in the local-build headline runs.
▶ [Open the interactive report](https://raw.githack.com/bgauryy/octocode/main/packages/octocode-benchmark/results/index.html) · [run it / method](https://github.com/bgauryy/octocode/tree/main/packages/octocode-benchmark/skills/octocode-benchmark) · questions · all reports
17 tools in the full catalog. How many register depends on the surface and the flags you set:
| Surface | Registers | What that set is |
|---|---|---|
| MCP, no flags | 8 | GitHub search and read, plus npmSearch |
MCP, ENABLE_LOCAL=true | 14 | Adds the five local tools and lspGetSemantics |
MCP, + ENABLE_CLONE=true | 15 | Adds ghCloneRepo |
MCP, + ENABLE_TOOLS allowlist | 17 | Adds ghListReleases and ghSearchDiscussions |
| CLI, no flags | 15 | Local tools and clone are on by default |
CLI, + ENABLE_RELEASES=1 ENABLE_DISCUSSIONS=1 | 17 | Adds the same two GitHub tools |
ghListReleases and ghSearchDiscussions need two settings on MCP, not one: ENABLE_RELEASES=1 or ENABLE_DISCUSSIONS=1 puts the tool in the catalog, and ENABLE_TOOLS="ghListReleases,ghSearchDiscussions" registers it. Either setting alone leaves the tool unregistered, because both carry isDefault: false and the MCP registration filter admits only default or explicitly allowlisted tools. The CLI needs only the ENABLE_RELEASES and ENABLE_DISCUSSIONS flags. ENABLE_LOCAL and ENABLE_CLONE accept true or 1; ENABLE_RELEASES and ENABLE_DISCUSSIONS also accept yes and on. Flags: Configuration.
Token knobs. concise:true returns path/title-only lists. minify controls file read density: symbols = skeleton with line numbers, standard = comments/blanks stripped (default), none = exact bytes.
| Tool | What it does | Knob |
|---|---|---|
ghSearchCode | Code and path search across GitHub by owner, repository, path, filename, extension, and match filters. Accepts 1 to 5 parallel queries. | concise |
ghGetFileContent | Read a GitHub file or region: full file, line range, match slice, or paginated chars. |
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo