Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Local code graph and solution memory for coding agents via CLI and MCP.
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": {
"codeagent-memory": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add codeagent-memory -- docker run -i --rm ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"codeagent-memory": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6"
]
}
}
}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": {
"codeagent-memory": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6"
]
}
}
}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 HanochZhu 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 (0.1.6) kam vor 7 Tagen 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.
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Code graph + memory · surgical reads · 100% local · MCP + CLI
Kernel written in Rust
Guides: Interactive Showcase (Website) · Main Agent vs Subagent · MCP Configs by IDE · 中文说明
When an AI coding agent explores a repository, it usually rediscovers structure the slow way — running grep, glob, and full-file Read one file at a time — and forgets everything in the next session.
`cam` gives the agent two local retrieval planes in a single binary:
| Plane | What it stores | How the agent uses it | |
|---|---|---|---|
| Code Graph | Tree-sitter symbols (functions, types, methods) as a virtual filesystem + 1-hop callers/callees | ls, find, read src/file.rs/symbol, `ref symbol --dir in\ | out` — surgical symbol reads instead of whole-file dumps |
| Memory Tree | Project facts, architecture decisions, debugging write-ups, and user habits | recall (Vector + BM25 fused with RRF) and add (with branching --parent and revision --supersedes) |
One binary, two interfaces: The main agent calls
camover MCP (cam mcp); subagents (which rarely inherit MCP tools) call the exact same CLI (cam --json …). Both share.cam/cam.dbon disk, 100% local, zero API cost.
Paste this prompt directly into your coding agent (Cursor, Claude Code, Codex, Windsurf, GitHub Copilot, Cline, etc.) and let it install, index, and wire cam for you:
Install cam from https://github.com/HanochZhu/codeagent_memory: require a working Rust toolchain (rustup), run `cargo install --git https://github.com/HanochZhu/codeagent_memory --locked`, ensure ~/.cargo/bin (or %USERPROFILE%\.cargo\bin on Windows) is on PATH, then verify with `cam --help`. In this repo run `cam index`. For the main agent, register MCP stdio: command `cam`, args `["mcp"]` (Cursor: .cursor/mcp.json; Claude Code: .mcp.json). Subagents call `cam --json` in the shell. Do not add extra docs.
How each IDE / agent handles this prompt
| Environment | What to do |
|---|---|
| Cursor / Windsurf / Claude Code / Codex | Paste into Agent / Chat; the agent runs the terminal install, builds .cam/cam.db, and writes the MCP config |
| VS Code (Copilot / Continue / Cline) | Paste into Agent / Chat mode with terminal access enabled |
| JetBrains (IntelliJ / RustRover / GoLand) | Paste into AI Assistant, or run cargo install in the built-in terminal |
Note: cargo install places cam in ~/.cargo/bin (Windows: %USERPROFILE%\.cargo\bin). Restart your terminal or IDE if cam is not immediately found on PATH.
Requires a Rust toolchain:
cargo install --git https://github.com/HanochZhu/codeagent_memory --locked
cam --help
Alternative: Build from local clone or run via Docker
From a local clone:
git clone https://github.com/HanochZhu/codeagent_memory.git
cd codeagent_memory cargo install --path . --locked
Docker (no Rust toolchain required):
docker pull ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6
docker run -i --rm -v "$PWD:/work" -w /work ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6
Or build locally: docker build -t cam https://github.com/HanochZhu/codeagent_memory.git
cd your-project
cam index # parse repo into .cam/cam.db
cam ls src/ # list files or symbols in a file cam read src/main.rs/main # read a single symbol body cam ref main --dir in # 1-hop callers (in) or callees (out)
cam recall "how does hybrid recall fuse BM25 and vectors" cam add --summary "..." < notes.md
cam auto-initializes .cam/ on first use. Run cam watch in the background if you want live incremental graph updates as files change.
Add cam mcp to your host's MCP configuration (e.g. .cursor/mcp.json or .mcp.json):
{
"mcpServers": { "cam": { "command": "cam", "args": ["mcp"] } } }
See docs/mcp.md for host-specific config paths and docs/agents.md for main-agent / subagent prompt rules.
The first recall or add downloads the default embedding model (potion-multilingual-128M to ~/.cam/models/) and falls back to a lexical hash embedder if offline.
| Feature | Details |
|---|---|
| SQLite Code Graph | Tree-sitter parses functions, types, and call edges into .cam/cam.db for instant symbol-level navigation |
| Virtual Paths | src/main.rs addresses a file outline; src/main.rs/main addresses the symbol body directly |
| Live Incremental Sync | cam sync hashes file contents; cam watch keeps the graph updated on save |
| Hybrid Recall (RRF) | Combines local dense embeddings (model2vec) + identifier-aware BM25 via Reciprocal Rank Fusion ($k=60$) |
| Revision Chains & Tree | --parent builds branching topic hierarchies; --supersedes links linear revisions and folds older entries automatically |
| Ebbinghaus Retention | Retention $R = e^{-t / S}$ gently weights ranking ($\le 10\%$) and flags stale / needs_update memories without deleting history |
| Dual Interface (MCP + CLI) | Main agent uses cam_* MCP tools; subagents run cam --json … in the shell |
| 100% Local & Private | Zero external API keys; runs entirely on local SQLite and on-disk embeddings |
| 9 Languages | Rust, Python, TypeScript, JavaScript, Go, Java, C, C++, C# |
tree-sitter walks the workspace and stores symbol definitions and call edges in .cam/cam.db.ls → find → read → ref). Reading a file returns its symbol outline; reading file/symbol returns only that symbol's source slice.recall takes an English query, embeds it locally, runs identifier-aware BM25 (splitting snake_case, kebab-case, camelCase + English stemming), prunes low-confidence tails, and fuses both lists with RRF ($k=60$) scaled by $0.9 + 0.1 \times R$. Superseded revisions are automatically expanded to their newest replacement.add stores only one fact (English summary; body supports non-Latin characters). Related facts are connected via --link / links into a knowledge graph (inspected via mem show; recall does not traverse graph links yet). --parent attaches a memory to a structural topic; --supersedes replaces an outdated memory while preserving lineage.Architecture deep dive (Chinese): DESIGN.md.
Every coding task follows the same four-step loop:
cam_recall / cam recall in English before grepping. Reuse a hit if it is latest and not needs_update.not_indexed, run cam_index / cam index once for the project.find or ls, read symbol bodies with read / , and trace callers/callees with ref --dir in|out.cam_add / cam add as atomic facts (one fact per memory, English summary; body supports non-Latin characters), linking related facts with links / --link.| Role | Interface | Typical Usage |
|---|---|---|
| Main Agent (Chat / IDE session) | MCP (cam mcp) | Calls cam_recall, cam_find, cam_ls, cam_read, cam_ref, cam_add, cam_mem_tree, cam_mem_show directly |
| Subagent (Task / explore / CLI) | CLI (cam --json) | Runs cam --json --project in the shell (subagents rarely inherit MCP tools) |
Full agent rules & copy-paste system prompts: docs/agents.md.
| Command | Description | |
|---|---|---|
cam index | Parse the project with tree-sitter into .cam/cam.db (creates .cam/ if needed) | |
cam sync | Incrementally update the graph for modified files using content hashes | |
cam watch [--debounce-ms N] | Watch source files and auto-sync (--json streams one JSON report per sync) | |
cam ls [virt_path] | List directories, files, or symbols inside a file | |
cam read [--full] | Read a file's symbol outline, a specific symbol body (path/symbol), or the --full file | |
cam find [--kind K] [--file S] [--scope D] [--limit N] | Case-insensitive substring search over symbol names (exact matches first, then prefixes) | |
| `cam ref --dir in\ | out [--file S] [--kind K] [--scope D]` | 1-hop callers (in / --callers) or callees (out / --callees). Returns ranked candidates on ambiguous names |
| Command | Description |
|---|
| cam recall " " [--limit N] [--no-expand] [--include-superseded] [--snippets] | Hybrid RRF recall (English query). --no-expand skips newest-revision expansion; --include-superseded keeps old revis
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo