Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Local-first knowledge vaults for project docs and specs. Tagged, versioned, full-text searchable.
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.
LOREDOCS_PROAls geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.
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": {
"loredocs": {
"command": "uvx",
"args": [
"loredocs"
],
"env": {
"LOREDOCS_PRO": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add loredocs --env LOREDOCS_PRO=your-value -- uvx loredocsTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"loredocs": {
"command": "uvx",
"args": [
"loredocs"
],
"env": {
"LOREDOCS_PRO": "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": {
"loredocs": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"loredocs"
],
"env": {
"LOREDOCS_PRO": "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 6. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto labyrinth-analytics 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: LOREDOCS_PRO
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 (0.1.32) kam vor 8 Tagen 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.
Your AI project's knowledge base. Organized, searchable, version-tracked.
LoreDocs gives Claude persistent access to your project documentation -- specs, guides, architecture decisions, reference docs -- so it never loses context between sessions. Works with Claude Code, Cowork, Cursor, OpenAI Codex, and Hermes Agent.
Install directly from Claude Code's plugin marketplace, or via PyPI:
uvx loredocs
Prerequisites: uv (fast Python package manager).
# Install uv: https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/
cd /path/to/loredocs uv sync
For detailed installation instructions, see INSTALL.md.
Using the Claude Agent SDK directly? git clone the public repo and point the SDK's local-directory plugin loader at it -- the repo root is a self-contained plugin directory (.claude-plugin/plugin.json + .mcp.json). No separate SDK-installable bundle exists or is needed.
claude --plugin-dir /path/to/loredocs
Or inside an existing session:
/plugin add /path/to/loredocs
Once loaded, Claude has access to all 49 LoreDocs MCP tools automatically. Ask Claude to "create a vault for this project" or "find the architecture doc" and it uses the tools on its own.
loredocs source folderShared Database Access: Cowork runs in a sandboxed VM. To access docs saved from Claude Code, ask Claude:
"Mount my ~/.loredocs folder"
For Hermes Agent users, add LoreDocs as an MCP server under mcp_servers: in ~/.hermes/config.yaml (see INSTALL.md for the full entry), then restart Hermes.
All 49 LoreDocs MCP tools are then available in your Hermes sessions.
When using LoreDocs with Hermes Agent:
loredocs version you pin from PyPI via uvx. There is no automatic self-update.~/.loredocs/ in SQLite format. No data is sent to cloud services or external servers.BAAI/bge-small-en-v1.5 embedding model from Hugging Face once, on first use. The optional Notion import calls the Notion API with a token you provide. LoreDocs makes no other network calls.LoreDocs organizes knowledge into vaults -- named containers for related documents. Each vault can hold specs, guides, decisions, checklists, or any text you want Claude to remember.
~/.loredocs/loredocs.db <-- SQLite database (metadata, search index)
~/.loredocs/vaults/ / <-- Document files on disk
Key concepts:
LoreDocs works through MCP tools when they are available and falls back to bundled scripts automatically when they are not. Your vault documents are safe regardless of MCP status -- the same add, search, and retrieve operations work either way. You do not need to configure anything; the plugin skill handles the switch silently.
After installing, verify LoreDocs is working by asking Claude:
"Run
vault_listand show me the results."
If you see a list of vaults (or an empty list if this is your first time), LoreDocs is connected. If you get an error about missing tools, re-run uv sync and reload the plugin.
For the best experience, add the following snippet to your ~/.claude/CLAUDE.md (global) or your project's CLAUDE.md. This tells Claude how to use LoreDocs consistently across sessions.
## LoreDocs (persistent project knowledge)
At session start:
vault_list to see available knowledge vaults.vault_inject_summary for any vaults relevant to the current project.During the session:
vault_add_doc.vault_tag_doc.At session end:
For Cowork users: Cowork does not run hooks automatically. Add instructions to call vault_list and vault_inject_summary at session start in your project CLAUDE.md.
In multi-agent environments, different tools and agents often create improvised mirrors of shared skill or configuration content -- playbooks, style guides, shared reference docs. Those mirrors drift. One agent updates the source; the other keeps reading the stale copy. Two agents in the same project end up operating from divergent knowledge with no visible signal that anything is wrong.
LoreDocs prevents this by making the vault the single canonical source that every agent reads. Instead of each agent loading a local file copy, every agent calls vault_inject_by_tag at session start and gets the same vault-managed version.
Store shared content (playbooks, team guidelines, shared specs) as vault documents rather than as local files that agents copy or mirror.
Agents load the content at session start:
vault_inject_by_tag: team-playbook
All agents -- regardless of surface (Claude Code, Cowork, CLI, or any future AI tool) -- call the same vault and receive the same current version. Updating the content requires editing the vault document once; all agents pick up the change on their next session start.
Local files (.claude/skills/, .agents/, or any surface-specific config) become pointers or bootstrap stubs only -- not the authoritative content. The vault is the source of truth.
# Session start for any agent on the team:
vault_inject_by_tag("team-playbook")
vault_inject_by_tag("project-architecture")
To store the shared content in the vault (one time, or on each update):
# Store (or update) the shared playbook:
vault_update_doc(vault="team-knowledge", doc_id="playbook-id", content=open("PLAYBOOK.md").read())
vault_add_doc(vault="team-knowledge", name="Team Playbook", path="/absolute/path/to/PLAYBOOK.md", tags=["team-playbook"])
Any agent that calls vault_inject_by_tag("team-playbook") reads the same document. No copies, no mirrors, no drift.
LoreDocs is local-first and free to use. Pro ($9/mo) removes the storage limits and unlocks semantic (meaning-based) retrieval. Everything runs on your machine on either plan -- Pro does not add any cloud component.
| Free | Pro ($9/mo) | |
|---|---|---|
| Vaults | 3 | Unlimited |
| Documents per vault | 50 | Unlimited |
| Storage | 500 MB | Unlimited |
| Version history per document | 5 versions | Unlimited |
| Full-text search (FTS5) | Yes | Yes |
| Core MCP tools (create, search, version, tag, inject, import/export) | Yes | Yes |
| Local-first, no cloud, no telemetry | Yes | Yes |
Semantic search (vault_search semantic=true, vault_rebuild_index) | -- | Yes |
Embedding-based document relationships (vault_find_related) | Keyword co-occurrence only | Keyword + embedding auto-links |
Cross-product session linking (vault_link_session + 2 more) | -- | Yes (also requires LoreConvo Pro) |
After checkout, your license key is emailed automatically to the address you used at checkout, usually within a few minutes. Questions: info@labyrinthanalyticsconsulting.com.
Free tier limits are enforced before writes; Pro removes them. Check your current tier and usage anytime with vault_tier_status. Activate a Pro license with vault_set_tier.
The Pro semantic features use a local embedding model (BGE-small-en-v1.5) and the
LanceDB index -- still no data leaves your machine.
vault_find_related returns both keyword co-occurrence and embedding-based auto-links for Pro users. Uses BGE-small-en-v1.5, cosine >= 0.75, same-vault scoped. Embedding links are archived if you downgrade from Pro to Free.vault_link_session, vault_get_session_links, vault_get_linked_sessions. Requires both LoreDocs Pro and LoreConvo Pro.LoreDocs provides 49 MCP tools by default (50 with the notion extra installed; 51 with LOREDOCS_ENABLE_CAP_TOOLS=1 and the notion extra) organized by function:
| Tool | What it does |
|---|---|
vault_create | Create a new vault with name and description |
vault_list | List all vaults with doc counts and sizes |
vault_info | Get detailed vault information |
vault_archive | Archive a vault (preserves data, hides from listing) |
vault_delete | Permanently delete a vault and all its documents |
vault_link_project | Link a vault to a project directory |
vault_open_workspace | Open or create the vault scoped to a directory path |
loredocs_onboard | Set up workspace with starter vaults on first install |
| Tool | What it does |
|---|---|
vault_add_doc | Add a new document to a vault (inline content or from file path) |
vault_update_doc | Update document content (creates version history) |
vault_remove_doc | Remove a document from a vault |
vault_get_doc | Retrieve a document with full content |
vault_list_docs | List documents in a vault with filtering and sorting |
vault_copy_doc | Copy a document to another vault |
vault_move_doc | Move a document to another vault |
vault_doc_history | View version history of a document |
vault_doc_restore | Restore a document to a previous version |
| Tool | What it does |
|---|---|
vault_search | Full-text search across all vaults |
vault_search_by_tag | Find documents by tag across all vaults |
| vault_find_related | Discover documents related to a given doc (Pro
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo