Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
An MCP server that validates content against MCP specification using semantic search and AI
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.
OPENAI_API_KEYDu 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": {
"factcheck": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"OPENAI_API_KEY",
"ghcr.io/carlisia/mcp-factcheck:v1.0.0"
],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add factcheck --env OPENAI_API_KEY=your-value -- docker run -i --rm -e OPENAI_API_KEY ghcr.io/carlisia/mcp-factcheck:v1.0.0Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"factcheck": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"OPENAI_API_KEY",
"ghcr.io/carlisia/mcp-factcheck:v1.0.0"
],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "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": {
"factcheck": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"OPENAI_API_KEY",
"ghcr.io/carlisia/mcp-factcheck:v1.0.0"
],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "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 8. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto carlisia 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: OPENAI_API_KEY
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 (1.0.0) kam vor 13 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Docker 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.
An MCP Server for validating code or content against the official Model Context Protocol (MCP) specification to ensure technical accuracy and prevent the spread of misinformation.
📦 [View in MCP Registry](https://registry.modelcontextprotocol.io/?q=mcp-factcheck) - Available in the official MCP Registry
📋 [View Project Roadmap](ROADMAP.md) - See planned features and development progress
🏗️ [Design Documentation](DESIGN.md) - Technical design and implementation details
The MCP Fact-Check MCP Server helps ensure technical accuracy when coding or writing about MCP by comparing content against official specifications. It uses:
Parameters:
current_version (required): Source MCP specification version (e.g., "2024-11-05", "2025-06-18")target_version (required): Target MCP specification version to migrate to (e.g., "draft")update_scope (optional): Determines how aggressive the migration should becritical_only: Fix only critical inaccuracies and breaking changes (minimal changes)enhancement_focused: Fix issues and improve clarity, align with best practicescomprehensive: Complete review with all improvements and enhanced claritycomprehensiveThe MCP Fact-Check server is available through the Model Context Protocol registry. Install it directly from your MCP client:
For Claude Desktop and other MCP clients:
That's it! The server will be automatically configured and ready to use.
For developers: If you need to build from source or contribute to the project, see INSTALL.md for development setup instructions.
For a beautiful, AI-focused trace visualization UI, set up Arize Phoenix:
# Install Phoenix
pipx install arize-phoenix
phoenix serve
{
"mcpServers": { "mcp-factcheck": { "command": "/path/to/bin/mcp-factcheck-server", "args": [ "--data-dir", "/path/to/data/embeddings", "--telemetry", "--otlp-endpoint", "http://localhost:6006" ], "env": { "OPENAI_API_KEY": "your-api-key" } } } }
What you'll see in Phoenix:
Phoenix is specifically designed for AI/ML observability and provides a much more user-friendly experience than traditional tracing tools.
# Build all components
go build -o bin/mfc ./cmd/server go build -o bin/specloader ./utils/cmd
go test ./...
The project includes pre-extracted MCP specifications and embeddings for all versions. To check when the draft specification was last updated, see data/SPEC_METADATA.json:
# View draft update information
cat data/SPEC_METADATA.json | jq '.specs.draft'
To update the draft specification:
./bin/specloader spec --version draft
./bin/specloader embed --version draft ./bin/specloader embed --version draft-fine
To add a new specification version:
./bin/specloader spec --version 2025-12-15
./bin/specloader embed --version 2025-12-15 ./bin/specloader embed --version 2025-12-15-fine
All specification extraction dates and source commits are automatically tracked in data/SPEC_METADATA.json.
Test the server using the included test client:
# Build test client
go build -o bin/factcheck-curl ./cmd/factcheck-curl
./bin/factcheck-curl --cmd ./bin/mfc --data-dir ./data/embeddings tools/list ./bin/factcheck-curl --cmd ./bin/mfc --data-dir ./data/embeddings tools/call validate_content '{"content":"MCP is a protocol"}'
./bin/factcheck-curl --cmd ./bin/mfc --data-dir ./data/embeddings prompts/list
./bin/factcheck-curl --cmd ./bin/mfc --data-dir ./data/embeddings prompts/get migrate-mcp-content '{"current_version":"2024-11-05","target_version":"draft"}'
./bin/factcheck-curl --cmd ./bin/mfc --data-dir ./data/embeddings prompts/get migrate-mcp-content '{ "current_version": "2024-11-05", "target_version": "2025-06-18", "update_scope": "critical_only" }'
See DESIGN.md for the complete architecture documentation.
OPENAI_API_KEY - Required for embedding generation and content validationGITHUB_TOKEN - Optional, for higher GitHub API rate limits when extracting specsMIT License. See LICENSE for details.