Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Local-first MCP server giving AI agents contextual knowledge about the people in your life
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": {
"people-context": {
"command": "uvx",
"args": [
"people-context"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add people-context -- uvx people-contextIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"people-context": {
"command": "uvx",
"args": [
"people-context"
]
}
}
}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": {
"people-context": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"people-context"
]
}
}
}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 JinyangWang27 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 (1.5.0) kam gestern in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) 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.
English | 简体中文
Your agent already remembers your codebase. Now it can remember your people.
people-context is a local-first MCP server and CLI that gives AI agents durable memory about the people in your life: who someone is, how you know them, what you last agreed, and how they like to be talked to. One SQLite file on your machine. No account, no cloud, no network calls.
Ask an assistant "how should I approach Priya about the reporting delay?" and it has nothing: it does not know which Priya, that she is your counterpart at a partner org, that you agreed a new deadline last week, or that she prefers a short email over a call. That knowledge lives in your head, your inbox, and a notes file the agent cannot see.
people-context keeps it in one place the agent can query through narrow tools:
It is opinionated about trust: writes are audited, forget is a real delete, sensitive records sit behind an operator-only gate that a prompt cannot open, and ordinary commands never touch the network.
A packaged fictional dataset is the fastest way to see identity resolution, graph traversal, and bounded context without touching real data:
uvx --from people-context pctx demo --reset
The demo always writes its own dedicated database at {XDG_DATA_HOME or ~/.local/share}/people-context/demo.db. It ignores --db, PEOPLE_CONTEXT_DB, the config file, and --reset replaces only that file plus its -wal/-shm companions, so a real database is never read or modified. Seeding writes audited fictional people, handles, affiliations, facts, interactions, and a connected relationship graph, then prints the path-targeted server command and concrete tool calls that use the ids it just created:
Demo database: /home/you/.local/share/people-context/demo.db
Start MCP server: people-context-mcp --db /home/you/.local/share/people-context/demo.db resolve_person {"query": "Amina Hassan"} get_relationship_graph {"person_id": " ", "depth": 2} find_connection {"person_a": " ", "person_b": " "}
Person ids are generated per seed, so the printed values differ from the placeholders above. Start the printed server command in an MCP client and run the printed calls verbatim. See docs/cli.md.
Requires Python 3.11+ and uv. Pick your client; each is one step.
Claude Code
claude plugin marketplace add JinyangWang27/people-context
claude plugin install people-context@people-context-plugins
Restart Claude Code or run /reload-plugins. You get the server plus /people-context:who, /people-context:remember, and /people-context:reminders. Details: docs/claude-code-plugin.md.
Claude Desktop
Download people-context.mcpb from the latest release and open it. Claude Desktop installs the pinned release with its own uv runtime. Details: docs/desktop-and-editors.md.
Codex
codex plugin marketplace add JinyangWang27/people-context
codex plugin add people-context@people-context-plugins
Start a new Codex session. Details: docs/codex-plugin.md.
Cursor, Windsurf, VS Code, or any MCP client
Add the stdio server to your client's MCP config (.cursor/mcp.json, ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json, .vscode/mcp.json, ...):
{
"mcpServers": { "people-context": { "command": "uvx", "args": ["--from", "people-context", "people-context"] } } }
Or let the CLI write it: uvx --from people-context pctx setup cursor (also windsurf, vscode, claude-desktop; add --dry-run to preview). VS Code uses a servers key with "type": "stdio". Per-editor snippets: docs/desktop-and-editors.md.
OpenClaw
openclaw plugins install clawhub:openclaw-plugin-people-context
The native plugin talks to the opt-in loopback HTTP server. Details: docs/openclaw-plugin.md.
CLI only
uv tool install people-context
pctx init # seed your own record, optionally import a vCard, then connect a client pctx --help
people-context and people-context-mcp are the server commands; pctx is the human-operated CLI.
Then try, in your agent:
Who is Amina?
Remember that Amina from Open City Lab prefers short emails and hates surprise calls.
What should I know before my meeting with Daniel tomorrow?
The second one is a single remember tool call: the name is resolved, the person is created only if nobody matches, and the affiliation and preference are recorded in one audited transaction. Ambiguous names come back as candidates, never a guess.
Or, without an agent: pctx remember "Amina Hassan" "prefers short emails" --org "Open City Lab" and pctx brief "Amina Hassan". Five worked scenarios live in docs/use-cases.
Prefer a table to a terminal? pctx browse --open opens a local page over the same database:
It binds 127.0.0.1 only, every request needs the per-launch token printed in its URL, and every write goes through the same audited use cases as the CLI and MCP tools. Sensitive records stay hidden unless the operator enables them. It runs until you press Done or Ctrl-C. See docs/cli.md.
| It remembers | It never does |
|---|---|
| Names, nicknames, aliases, and handles | Upload anything, anywhere |
| Relationships with a canonical, extensible vocabulary | Store raw imported emails, chats, or files |
| Organisations, roles, and time-bounded affiliations | Let a model enable sensitive disclosure or full export |
| Durable facts, observations, and traits with evidence | Commit imported or agent-extracted data without your review |
| Concise interaction summaries and a per-person timeline | Log private values or keep a soft-deleted copy after forget |
| Reminders, follow-ups, and your communication philosophy | Make a network request outside pctx reindex --semantic |
people-context | Assistant memory (ChatGPT, Claude) | Memory platforms (Mem0 and similar) | |
|---|---|---|---|
| Where data lives | One SQLite file you own | Vendor account | Vendor platform or your own deployment |
| Works offline | Yes | No | Self-hosted only |
| Knows *people* as first-class records | Identity, relationships, roles, graph, guidance | Free-text notes | Free-text or vector memories |
| Explains a match | Ranked candidates with a reason; ambiguity is surfaced | No | Similarity score |
| Import review gate | Stage, review, commit | n/a | Automatic extraction |
| Deletion | Hard delete plus audit redaction in one transaction | Request to vendor | API delete |
| Backup and move | pctx sync push / pull bundle | n/a | Deployment-specific |
The dated, sourced version with vendor documentation links is in docs/privacy-and-safety.md.
This project executes local Python with the launching user's filesystem permissions. Ordinary MCP discovery excludes elevated sensitive context and full export. Operator-gated tools require process environment flags; models cannot enable them through arguments. Vault export is intentionally CLI-only.
The database is plaintext SQLite by default. On Unix-like systems a new one is created 0600, so other local accounts cannot read it. That is a boundary between accounts, not encryption, so pair it with full-disk encryption or opt into SQLCipher at-rest encryption (uv sync --extra encrypted, key read only from PEOPLE_CONTEXT_DB_KEY). See database file permissions and optional at-rest encryption.
people-context-mcp --http --host 127.0.0.1 --port 8765. Unauthenticated and local-only by design; prefer stdio. See docs/cli.md.uv sync --extra semantic && pctx reindex --semantic downloads a pinned multilingual Model2Vec model once; server startup and search stay cache-only.pctx export-vault --output ~/PeopleVault writes a deterministic, browsable vault, and a read-only Obsidian plugin renders live briefs. See docs/obsidian-plugin.md.pctx import stage SOURCE PATH then review and commit, over email, mbox, vCard, .ics, LinkedIn, Outlook, and WhatsApp exports. Agents can stage extracted candidates the same way. See [docs/import.md](dNur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo