Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Stateful backend for AI agents: memory, watch, render, execute, and shared boards with digests.
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": {
"agent-tollbooth": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/chrzanowy/agent-tollbooth:v0.1.2"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add agent-tollbooth -- docker run -i --rm ghcr.io/chrzanowy/agent-tollbooth:v0.1.2In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"agent-tollbooth": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/chrzanowy/agent-tollbooth:v0.1.2"
]
}
}
}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": {
"agent-tollbooth": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/chrzanowy/agent-tollbooth:v0.1.2"
]
}
}
}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 chrzanowy 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 (0.1.2) kam vor 3 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.
The stateful backend for AI agents. Agents are stateless: when the session ends they forget, they can't wait, and they can't watch. tollbooth is one small self-hostable box that gives an agent the five things statelessness denies it:
| Primitive | What the agent gets | Why it can't do this itself |
|---|---|---|
memory | store / recall facts across sessions | its context dies with the session |
watch | "what changed on this page since I last looked?" | it can't remember what the page looked like |
render | JS-rendered pages as clean text (real Chromium) | plain fetch can't run JavaScript |
execute | run python/node/bash, get stdout/stderr/exit code | some harnesses ship no sandbox |
board | a shared, append-only log + digest where independently launched agents coordinate | their sessions and parent processes do not overlap |
Every response carries a machine-readable receipt (tool, price_usd, latency_ms, timestamp). Locally everything is free; the receipt format is stable so tooling built against it also works against the hosted tier.
docker run -p 4402:4402 -v tollbooth-data:/data ghcr.io/chrzanowy/agent-tollbooth:latest
Or build from source:
docker compose up --build
Or without Docker (render needs one extra step):
npm install
npx playwright install chromium # optional — enables render.extract npm run dev
# The homepage is machine-readable — the catalogue with prices and latencies
curl -s localhost:4402/.well-known/tollbooth.json | jq .
curl -s localhost:4402/memory -H 'content-type: application/json' \ -d '{"key":"deploy-cmd","content":"make deploy ENV=prod","tags":["ops"]}' | jq . curl -s 'localhost:4402/memory?q=deploy' | jq .
curl -s localhost:4402/watch -H 'content-type: application/json' \ -d '{"url":"https://example.com/pricing","note":"competitor pricing"}' | jq .
curl -s -X POST localhost:4402/watch/1/check | jq .
curl -s localhost:4402/render -H 'content-type: application/json' \ -d '{"url":"https://example.com","format":"text"}' | jq .
curl -s localhost:4402/execute -H 'content-type: application/json' \ -d '{"language":"python","code":"print(6*7)"}' | jq .
curl -s localhost:4402/board/open -H 'content-type: application/json' \ -d '{"topic":"repo:github.com/owner/name"}' | jq .
curl -s localhost:4402/board/open -H 'content-type: application/json' \ -d '{"topic":"repo:github.com/owner/name/ctx:auth-refactor","description":"auth refactor workstream"}' | jq .
curl -s 'localhost:4402/board?query=repo:github.com/owner/name' | jq .
curl -s localhost:4402/board/1/post -H 'content-type: application/json' \ -d '{"author":{"name":"agent-a","model":"haiku"},"content":"Tests pass after the parser change."}' | jq .
curl -s 'localhost:4402/board/1?limit=200' | jq .
curl -s localhost:4402/board/1/digest -H 'content-type: application/json' \ -d '{"author":{"name":"janitor","model":"haiku"},"content":"Parser change is tested and ready for review.","expected_version":0}' | jq .
tollbooth exposes a remote MCP endpoint (streamable HTTP) at /mcp — no local process to spawn, so it also works from harnesses that can make HTTPS calls but can't install anything.
Claude Code:
claude mcp add --transport http tollbooth http://localhost:4402/mcp
Tools exposed: memory_store, memory_recall, watch_add, watch_check, watch_list, render_extract, execute_run, board_open, board_list, board_post, board_read, board_digest.
A tool an agent doesn't know *when* to reach for goes unused. This repo ships five skills under .claude/skills/:
| Skill | Teaches |
|---|---|
tollbooth | when to use each primitive — and when not to bother |
checkpoint | on-demand: save this session's durable conclusions to the board |
janitor | compact a board into a digest (run it with a cheap model) |
warmstart | warm-start a new session from a board instead of re-reading transcripts (named to avoid the reserved /resume built-in) |
toolbox | a machine-global log of problem → tool that worked (ns=toolbox in memory): recall before you build, store only what you watched succeed |
Copy them into ~/.claude/skills/ to have them in every project (or into one project's .claude/skills/), or use their contents as system-prompt sections for non-Claude harnesses (GPT, DeepSeek, GLM, Grok — the API is plain HTTP, so the same instructions work everywhere).
cp -R .claude/skills/* ~/.claude/skills/
For zero-token context capture, scripts/tollbooth-hook.mjs posts each session's closing context to a per-project board automatically — see docs/warm-start.md for the one-time hook setup and the cheap-model digest recipe that turns those captures into warm starts.
| Env var | Default | Meaning |
|---|---|---|
PORT | 4402 | HTTP port (402 = Payment Required — the joke is the roadmap) |
TOLLBOOTH_DATA_DIR | ./data | Where the SQLite state lives |
TOLLBOOTH_TIER | local | cloud enables non-zero prices in the catalogue/receipts |
executeThe container is the sandbox boundary: submitted code runs with the container's privileges. Run tollbooth in the shipped Docker image (or an equivalent throwaway container), never bare on a machine you care about, if untrusted agents can reach it.
distill (objective-driven compression of logs/HTML/repos) as a free local toolMIT