Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Local codebase search for agents: hybrid keyword/semantic search, locate, expand, related code.
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": {
"repofind": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/repofind",
"mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add repofind -- npx -y @reneturcios/repofind mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"repofind": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/repofind",
"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": {
"repofind": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/repofind",
"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 Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto CloudCorpRecords 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 (0.1.0) kam vorgestern in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js, 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.
Finding code in a repository you have never opened usually starts with a guess: a word to grep, a filename to try. repofind replaces the guessing with an index. Point it at a local directory and it walks the tree — skipping .git, node_modules, files over a megabyte, and anything outside a source-and-text extension allowlist — splits each file into consecutive 40-line chunks, and ranks those chunks against your question. One call returns the five best places to look, each with its file, line range, the chunk text, and a score.
Ranking is hybrid. A pinned BM25 scorer (k1 = 1.2, b = 0.75) over the chunk texts always runs. When a TAKARA_API_KEY is present in the environment, an embeddings step joins in: the query and the chunks are embedded through an OpenAI-compatible endpoint and each chunk's final score becomes bm25 + 10 * max(0, cosine). Without a key — or if the embedder fails — the result says so plainly in its notes and ranks by keyword alone. By default only the best hit per file is kept, so five hits mean five different files to open.
The other tools cover the rest of the exploration loop. locate finds an exact substring — an env var, a symbol, an error code — and reports it as a count, a file list, bare locations, or full lines. expand takes a hit you already have and returns its chunk plus the neighbouring chunks in the same file. find_related takes the same anchor and ranks chunks from every other file against it. read_benchmark rolls up saved benchmark-mode queries into a token-savings total. The original product's auth tool is not part of this rebuild: its interactive device login and AWS-profile validation cannot be reproduced from the published spec, so the surface here is five of the six tools.
npx @reneturcios/repofind search '{"query": "retry backoff logic", "repo": "."}'
npx @reneturcios/repofind locate '{"literal": "DATABASE_URL", "mode": "locations"}' npx @reneturcios/repofind expand '{"file_path": "src/client.ts", "anchor_line": 83}' npx @reneturcios/repofind find_related '{"file_path": "src/client.ts", "anchor_line": 83}' npx @reneturcios/repofind read_benchmark '{}' npx @reneturcios/repofind --version
Each tool subcommand takes the tool's arguments as one JSON string and prints the result as JSON. Exit codes: 0 on success, 1 on a runtime error, 2 on a usage error.
Environment variables: TAKARA_API_KEY enables the semantic half; MIRU_OPENAI_BASE_URL (default https://infer.takara.ai/v1) and MIRU_OPENAI_EMBEDDING_MODEL (default ds1-miru-int8) configure the embeddings endpoint; MIRU_MAX_INDEX_FILES caps the index (default 10000); MIRU_BENCHMARK_HISTORY_PATH overrides the benchmark history location.
npx -y @reneturcios/repofind mcp
MCP client config:
{
"mcpServers": { "repofind": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/repofind", "mcp"] } } }
search — Hybrid semantic + keyword search over an indexed local codebase. Default for code exploration — one call per question.query (string, required) — natural language or code queryrepo (string, optional) — local directory to index; defaults to the working directoryinclude / exclude (string arrays, optional) — gitignore-style glob patterns against repo-relative pathsdedupe_by_file (boolean, default true) — keep the best hit per fileReturns {hits, ranking, notes} with at most 5 hits; each hit is {file_path, absolute_path, start_line, end_line, anchor_line, truncated, snippet, score} with the score rounded to 4 decimals.
locate — Find exact substrings (env vars, symbols, error codes) in an indexed local codebase.literal (string, required); mode one of count, files, locations, lines (default lines); limit caps locations/lines; ignore_case (default false); repo, include, exclude as in search.expand — Return more context in the same file around a search hit: the anchor chunk plus neighbouring chunks.file_path and anchor_line (required); before / after chunk counts (default 1 each).find_related — Find similar code in other files, from a hit's file_path and anchor_line. Returns the same {hits, ranking, notes} shape as search, with the source file excluded.read_benchmark — Cumulative token-savings rollup from saved benchmark-mode queries. Returns {queries, total_tokens_saved, average_tokens_saved}; a missing history file is a zero rollup, not an error.docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/repofind
docker run --rm ghcr.io/cloudcorprecords/repofind locate '{"literal": "TODO"}'
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # tsx --test test/*.test.ts (temp fixture repos, fake embedder, no network) npm run dev # run the CLI from source
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