Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Validate tool-call args before execution. Returns LLM-friendly retry hints.
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": {
"agentvet": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mukundakatta/agentvet-mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add agentvet -- npx -y @mukundakatta/agentvet-mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"agentvet": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mukundakatta/agentvet-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": {
"agentvet": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mukundakatta/agentvet-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 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto MukundaKatta 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 vor 6 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa
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So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
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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.
MCP server for [`@mukundakatta/agentvet`](https://www.npmjs.com/package/@mukundakatta/agentvet). Lets Claude Desktop, Cursor, Cline, Windsurf, Zed, or any other MCP client validate LLM-generated tool-call args before execution and produce LLM-friendly retry messages when something's wrong.
npx -y @mukundakatta/agentvet-mcp
Three tools:
{ valid, error?, retry_hint? } where retry_hint is a ready-to-send LLM feedback message.ToolArgError.toLLMFeedback() formatting.Edit ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):
{
"mcpServers": { "agentvet": { "command": "npx", "args": ["-y", "@mukundakatta/agentvet-mcp"] } } }
Same shape for Cursor (~/.cursor/mcp.json), Cline, Windsurf, Zed.
`validate_tool_args`:
{
"tool_name": "send_email", "args": { "to": "a@b.com" }, "shape": { "to": "string", "subject": "string", "body": "string" } }
Returns:
{
"valid": false, "error": "missing required field: subject", "retry_hint": "send_email rejected your args: missing required field: subject. Please call again with the corrected arguments." }
`lint_tool_definition`:
{
"tool": { "name": "BadName", "inputSchema": { "type": "object", "properties": { "x": { "type": "string" } } } } }
Returns warnings about non-snake_case name, missing description, missing field descriptions, and no required fields.
`generate_retry_message`:
{
"tool_name": "send_email", "validation_error": "missing required field: subject", "attempted_args": { "to": "a@b.com" } }
Returns the canonical retry feedback string the runtime callers see — so you can prepare retry text outside the live agent loop.
@mukundakatta/agentvet is a zero-dependency JavaScript library. This MCP server makes its validation primitives accessible from any MCP-aware AI assistant. Useful for quickly auditing a registry of tools, or asking the assistant "is this args object valid for my send_email tool?" without leaving the chat.
For runtime arg validation in your agent loop, use @mukundakatta/agentvet directly inside your Node process (it wraps your tool fn and throws ToolArgError synchronously).
Part of the agent-stack series:
@mukundakatta/agentfit-mcp — *Fit it.*@mukundakatta/agentguard-mcp — *Sandbox it.*@mukundakatta/agentsnap-mcp — *Test it.*@mukundakatta/agentvet-mcp — *Vet it.* (this)@mukundakatta/agentcast-mcp — *Validate it.*MIT