Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Turn any OpenAPI spec into an executable agent interface using graphs and semantic search.
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.
OPENAI_API_KEYAls 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": {
"jitapi": {
"command": "uvx",
"args": [
"jitapi"
],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add jitapi --env OPENAI_API_KEY=your-value -- uvx jitapiTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"jitapi": {
"command": "uvx",
"args": [
"jitapi"
],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "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": {
"jitapi": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"jitapi"
],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "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 nk3750 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: OPENAI_API_KEY
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 (0.1.1) kam vor 10 Monaten 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.
Point Claude at any API. JitAPI figures out which endpoints to call and in what order — automatically.
JitAPI is an MCP server that lets Claude interact with *any* API from its OpenAPI spec. Instead of dumping hundreds of endpoints into context, JitAPI uses semantic search and a dependency graph to surface only what's needed — then Claude plans and executes the calls.
https://github.com/user-attachments/assets/53f72f89-a41a-4a9c-a688-ec876ea05fbd
Stripe has 300+ endpoints. GitHub has 800+. Loading the full spec into Claude's context wastes tokens and causes hallucinations. Writing a custom MCP server for every API you use doesn't scale.
JitAPI solves this: register any OpenAPI spec once, then ask for what you need in plain English. It finds the right endpoints, resolves dependencies between them, and lets Claude execute the calls.
pip install jitapi
Add to your Claude Code config (.mcp.json):
{
"mcpServers": { "jitapi": { "command": "uvx", "args": ["jitapi"] } } }
That's it. No API keys required — JitAPI uses local embeddings out of the box.
Then in Claude:
You: Register the GitHub API from https://raw.githubusercontent.com/github/rest-api-description/main/descriptions/api.github.com/api.github.com.json
Claude: ✓ Registered GitHub v3 REST API — 1,107 endpoints indexed
You: List my repos
Claude: [searches for "list repositories for authenticated user" → finds GET /user/repos → executes] Here are your repositories: ...
The killer feature: register multiple APIs and ask questions that span them. JitAPI searches across all registered APIs and Claude chains the calls.
You: Register the TMDB API and OpenWeatherMap API
Claude: ✓ Registered both APIs
You: Find the top popular movie on TMDB, then get the weather where it was filmed
Claude: [searches TMDB → GET /movie/popular → GET /movie/{id} for production locations → searches OpenWeather → GET /data/2.5/weather with the city]
The #1 popular movie is "Inception", filmed in Los Angeles. Current weather in LA: 72°F, partly cloudy.
Register API Ask a question
│ │ ▼ ▼ Parse OpenAPI spec Embed query → vector search │ │ ▼ ▼ Build dependency graph Find relevant endpoints │ │ ▼ ▼ Embed all endpoints Expand with dependencies │ │ ▼ ▼ Store in vector DB Return schemas → Claude executes
| Tool | Description |
|---|---|
register_api | Register an API from an OpenAPI spec URL |
list_apis | List all registered APIs and their endpoint counts |
search_endpoints | Semantic search across endpoints using natural language |
get_workflow | Find relevant endpoints with dependency resolution and full schemas |
get_endpoint_schema | Get the complete schema for a specific endpoint |
call_api | Execute a single API call with auth, path params, query params, and body |
set_api_auth | Configure authentication (API key header, API key query param, or bearer token) |
delete_api | Remove a registered API and all its data |
Create .mcp.json in your project directory (or ~/.claude.json for global access):
{
"mcpServers": { "jitapi": { "command": "uvx", "args": ["jitapi"] } } }
Add to your Claude Desktop config:
| OS | Config path |
|---|---|
| macOS | ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json |
| Windows | %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json |
| Linux | ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json |
{
"mcpServers": { "jitapi": { "command": "uvx", "args": ["jitapi"] } } }
JitAPI works out of the box with local embeddings (fastembed) — no API keys needed. For better search quality on large APIs, you can add a cloud embedding provider:
| Provider | Quality | Setup |
|---|---|---|
| Local (default) | Good | Nothing — works immediately |
| Voyage AI (recommended) | Excellent | pip install jitapi[voyage] + set VOYAGE_API_KEY |
| OpenAI | Excellent | pip install jitapi[openai] + set OPENAI_API_KEY |
| Cohere | Very good | pip install jitapi[cohere] + set COHERE_API_KEY |
Set the API key in your MCP config's env block:
{
"mcpServers": { "jitapi": { "command": "uvx", "args": ["jitapi"], "env": { "VOYAGE_API_KEY": "your-key-here" } } } }
Provider is auto-detected from available environment variables. Priority: Voyage AI > OpenAI > Cohere > local.
Configure API authentication after registering. Supported auth types: bearer, api_key (custom header), and api_key_query (query parameter). The recommended approach uses environment variables so secrets are never written to disk:
{
"mcpServers": { "jitapi": { "command": "uvx", "args": ["jitapi"], "env": { "GITHUB_TOKEN": "ghp_...", "OPENWEATHER_API_KEY": "your-key-here" } } } }
Then tell Claude to use the env var:
You: Set bearer auth for GitHub using env var GITHUB_TOKEN
Claude: [calls set_api_auth with auth_type="bearer", env_var="GITHUB_TOKEN"] ✓ Auth configured for github (from env var $GITHUB_TOKEN)
With env_var, JitAPI reads the secret from the environment at request time — only the env var *name* is persisted, never the credential itself.
You can also pass credentials directly (they'll be stored in ~/.jitapi/auth.json with 0600 permissions):
You: Set API key auth for OpenWeather with param name "appid"
Claude: [calls set_api_auth with auth_type="api_key_query", credential="...", param_name="appid"] ✓ Auth configured for openweather
Supported auth types: bearer, api_key (custom header, default X-API-Key), api_key_query (query parameter).
Security note: When using
env_var, credentials are resolved at runtime and never touch the filesystem. When passingcredentialdirectly, secrets are stored as plaintext JSON at~/.jitapi/auth.json(file permissions0600, directory0700). For production use, prefer theenv_varapproach.
| Variable | Required | Description |
|---|---|---|
VOYAGE_API_KEY | No | Voyage AI API key (recommended cloud provider) |
OPENAI_API_KEY | No | OpenAI API key (alternative cloud provider) |
COHERE_API_KEY | No | Cohere API key (alternative cloud provider) |
JITAPI_STORAGE_DIR | No | Data directory (default: ~/.jitapi) |
JITAPI_LOG_LEVEL | No | DEBUG, INFO, WARNING, ERROR (default: INFO) |
git clone https://github.com/nk3750/jitapi.git
cd jitapi pip install -e ".[dev]" pytest ruff check src/
MIT
Built by Neelabh Kumar — AI engineer and builder.