Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Fast semantic code search for AI agents — find symbols, references, and callers across any codebase
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": {
"codeix": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"codeix"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add codeix -- npx -y codeixIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"codeix": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"codeix"
]
}
}
}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": {
"codeix": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"codeix"
]
}
}
}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 montanetech 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 (0.5.0) kam vor 9 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js, 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.
[codeix.dev](https://codeix.dev) · Fast semantic code search for AI agents — find symbols, references, and callers across any codebase.
codeix # start MCP server, watch for changes
codeix build # parse source files, write .codeindex codeix -r ~/project build # build from a specific directory
AI coding agents spend most of their token budget *finding* code before they can *work on* it. They grep, read files, grep again, backtrack. On a large codebase the agent might burn thousands of tokens just locating the right function — or worse, miss it entirely and hallucinate.
Codeix gives the agent a pre-built map of your codebase. One structured query returns the symbol name, file, line range, signature, and parent — no scanning, no guessing.
| Problem | What happens today |
|---|---|
| No structure | grep finds text matches, not symbols. The agent can't distinguish a function definition from a comment mentioning it. |
| Slow re-parsing | Python-based indexers re-parse everything on startup. On large codebases, you wait. |
| Not shareable | Indexes are local caches — ephemeral, per-machine. A new developer or CI runner starts from scratch. |
| No composition | Monorepo with 10 packages? Dependencies with useful APIs? No way to query across boundaries. |
| Prose is invisible | TODOs, docstrings, error messages — searchable by grep but not *selectively*. You can't search only comments without also matching code. |
.codeindex directory you commit with your code. Clone the repo, the index is already there. No re-indexing..codeindex in their npm/PyPI/crates.io package. Consumers get instant navigation of dependencies.search --scope text targets comments, docstrings, and string literals specifically. Find TODOs, find the error message a user reported, find what a function's docstring says — without noise from code..codeindex formatAn open, portable format for structured code indexing. Plain JSONL files you commit alongside your code — git-friendly diffs, human-readable with grep and jq, no binary blobs.
.codeindex/
index.json # manifest: version, name, languages files.jsonl # one line per source file (path, lang, hash, line count) symbols.jsonl # one line per symbol (functions, classes, imports, with signatures) texts.jsonl # one line per comment, docstring, string literal
Any tool that can parse JSON can consume a .codeindex. Codeix builds it using tree-sitter, and AI agents query it through MCP (Model Context Protocol).
Example — symbols.jsonl:
{"file":"src/main.py","name":"os","kind":"import","line":[1,1]}
{"file":"src/main.py","name":"Config","kind":"class","line":[22,45]} {"file":"src/main.py","name":"Config.init","kind":"method","line":[23,30],"parent":"Config","sig":"def init(self, path: str, debug: bool = False)"} {"file":"src/main.py","name":"main","kind":"function","line":[48,60],"sig":"def main(args: list[str]) -> int"}
Include .codeindex in your package and every developer who depends on you gets instant navigation of your API — no setup, no re-indexing.
Works with Git repos, npm, PyPI, and crates.io.
Seven tools, zero setup. The agent queries immediately — no init, no config, no refresh.
| Tool | What it does |
|---|---|
explore | Explore project structure: metadata, subprojects, files grouped by directory |
search | Unified full-text search across symbols, files, and texts (FTS5, BM25-ranked) with scope/kind/path/project filters |
get_file_symbols | List all symbols in a file |
get_children | Get children of a class/module |
get_callers | Find all places that call or reference a symbol |
get_callees | Find all symbols that a function/method calls |
flush_index | Flush pending index changes to disk |
Launch codeix from any directory. It walks downward and treats every directory containing .git/ as a separate project — each gets its own .codeindex.
Works uniformly for single repos, monorepos, sibling repos, and git submodules. No config needed.
Tree-sitter grammars, feature-gated at compile time:
| Language | Feature flag | Default | Extensions |
|---|---|---|---|
| Python | lang-python | yes | .py .pyi .pyw |
| Rust | lang-rust | yes | .rs |
| JavaScript | lang-javascript | yes | .js .mjs .cjs .jsx |
| TypeScript | lang-typescript | yes | .ts .mts .cts .tsx |
| Go | lang-go | yes | .go |
| Java | lang-java | yes | .java |
| C | lang-c | yes | .c .h |
| C++ | lang-cpp | yes | .cpp .cc .cxx .hpp .hxx |
| Ruby | lang-ruby | yes | .rb .rake .gemspec |
| C# | lang-csharp | yes | .cs |
| Markdown | lang-markdown | yes | .md .markdown |
Markdown files are parsed for headings (both ATX # and Setext underline styles) which are indexed as section symbols with hierarchical parent-child relationships — enabling TOC extraction and document structure navigation.
Fenced code blocks are extracted as code text entries, parented to their containing section.
HTML, Vue, Svelte, and Astro files are preprocessed to extract embedded blocks, which are then parsed with the JavaScript or TypeScript grammar:
| Format | Extensions | Script detection |
|---|---|---|
| HTML | .html .htm | tags, with optional lang="ts" |
| Vue | .vue | and , with optional lang="ts" |
| Svelte | .svelte | , with optional lang="ts" |
| Astro | .astro | --- frontmatter (always TypeScript) + optional tags |
Line numbers in the index point to the original file, not the extracted script block.
# npm / npx — run without installing
npx codeix
uvx codeix
cargo install codeix
brew install codeix
git clone https://github.com/montanetech/codeix.git cd codeix cargo build --release
All channels install the same single binary. No runtime dependencies.
# Build the index for the current project
codeix build
codeix -r ~/projects build
codeix
codeix serve codeix serve --no-watch
codeix -r ~/projects serve
Add to your MCP client config (e.g. Claude Desktop, Cursor):
{
"mcpServers": { "codeix": { "command": "codeix" } } }
See docs/architecture.md for the full set of architecture decision records.
MIT OR Apache-2.0