Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
On-demand access to 150+ specialist AI agent templates — search, browse, and spawn agents
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.
AGENCY_AGENTS_PATH, AGENCY_REPO_URL, AGENCY_AUTO_UPDATE, AGENCY_UPDATE_INTERVALDu 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": {
"agency": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agency-mcp-server"
],
"env": {
"AGENCY_AGENTS_PATH": "your-value",
"AGENCY_REPO_URL": "your-value",
"AGENCY_AUTO_UPDATE": "your-value",
"AGENCY_UPDATE_INTERVAL": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add agency --env AGENCY_AGENTS_PATH=your-value --env AGENCY_REPO_URL=your-value --env AGENCY_AUTO_UPDATE=your-value --env AGENCY_UPDATE_INTERVAL=your-value -- npx -y agency-mcp-serverTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"agency": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agency-mcp-server"
],
"env": {
"AGENCY_AGENTS_PATH": "your-value",
"AGENCY_REPO_URL": "your-value",
"AGENCY_AUTO_UPDATE": "your-value",
"AGENCY_UPDATE_INTERVAL": "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": {
"agency": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agency-mcp-server"
],
"env": {
"AGENCY_AGENTS_PATH": "your-value",
"AGENCY_REPO_URL": "your-value",
"AGENCY_AUTO_UPDATE": "your-value",
"AGENCY_UPDATE_INTERVAL": "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.
AGENCY_AGENTS_PATH envAGENCY_REPO_URL envAGENCY_AUTO_UPDATE envAGENCY_UPDATE_INTERVAL envDiese 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 npupko 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 (0.2.2) kam vor 7 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
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.
One MCP config entry. 150+ specialist agents on demand. No manual setup.
Your AI assistant is a generalist. Sometimes you need a specialist -- a game economy designer, a security auditor, a technical writer. This MCP server gives your assistant instant access to 150+ expert agent templates. Describe what you need, it finds the right agent and spawns it.
You: "Help me design a balanced game economy"
Claude: [searches -> finds Game Economy Designer -> spawns it -> expert response]
Templates auto-fetch on first run from agency-agents and stay updated. You don't touch a thing.
You can. The agency-agents install script copies all 160+ agent files directly into your tool's config directory (e.g. ~/.claude/agents/). It works -- but every agent's name and description is loaded into the context window of every conversation, whether you use them or not.
We measured it:
| Approach | Context cost | When |
|---|---|---|
Installed agents (~/.claude/agents/) | ~8,300 tokens | Every conversation, always |
| MCP server (idle) | ~55 tokens | Every conversation |
| MCP server (searching) | ~350 tokens | Only when you search |
| MCP server (using an agent) | ~2,700 tokens | Only when you spawn one (median) |
That's a 150x reduction in baseline context usage. You get the same 160+ agents, but you only pay for the one you're actually using.
How we measured this
Installed agents (8,300 tokens): We ran the agency-agents install script (install.sh --tool claude-code), which copied 162 agent files to ~/.claude/agents/. Then opened a fresh Claude Code session and ran /context. Claude Code reported "Custom agents: 8.3k tokens" -- loaded into every conversation regardless of whether any agent is used.
MCP idle (55 tokens): With the MCP server configured instead, /context shows only the two deferred tool names (agency_search, agency_browse) and a brief server description in the system prompt. No agent data is loaded.
MCP searching (350 tokens): Measured by tokenizing the full JSON tool schemas that get loaded when the assistant calls ToolSearch to resolve the agency_search and agency_browse tools. Counted with @anthropic-ai/tokenizer.
MCP using an agent (2,700 tokens): The median token count across all 145 agent files, measured with @anthropic-ai/tokenizer. Only the single agent file you're actually using gets loaded into context. The range is 383–12,724 tokens depending on the agent (p25: 1,549, p75: 3,584).
As a plugin:
/plugin marketplace add npupko/agency-mcp-server
/plugin install agency@agency-mcp-server
Or via CLI:
claude mcp add agency -- npx -y agency-mcp-server
Add to your MCP config:
{
"mcpServers": { "agency": { "command": "npx", "args": ["-y", "agency-mcp-server"] } } }
That's it. First launch clones templates to ~/.cache/agency-mcp-server/ and pulls updates every 24 hours.
Ask your assistant:
"Search for a game economy designer agent"
You should see results from the agency_search tool. If it's the first run, templates will auto-download (~30 seconds).
Your assistant gets four tools:
When you ask for help with something specific, your assistant calls agency_search, picks the best match, and spawns a subagent with that specialist's full system prompt. You get an expert response without ever touching a config file.
Agents are organized into divisions:
| Division | Examples |
|---|---|
| Engineering | Software Architect, DevOps Engineer, Technical Writer |
| Design | UI Designer, UX Researcher, Design Systems |
| Game Development | Game Economy Designer, Game Mechanics Designer |
| Marketing | Content Strategist, SEO Specialist, Email Marketing |
| Security & Specialized | Security Auditor, Data Scientist, Legal Analyst |
| ...and more | Academic, Sales, Strategy, Support, Testing, Spatial Computing |
All configuration is through environment variables in your MCP config:
| Variable | Default | Description |
|---|---|---|
AGENCY_AGENTS_PATH | ~/.cache/agency-mcp-server/agency-agents | Path to agent templates. Set this to use your own templates instead of auto-cloning |
AGENCY_REPO_URL | https://github.com/msitarzewski/agency-agents.git | Git repo to clone templates from. Point at your fork |
AGENCY_AUTO_UPDATE | true | Set to false to disable automatic pulls |
AGENCY_UPDATE_INTERVAL | 24 | Hours between update checks |
Point at a local directory:
{
"mcpServers": { "agency": { "command": "npx", "args": ["-y", "agency-mcp-server"], "env": { "AGENCY_AGENTS_PATH": "/path/to/your/agent-templates" } } } }
Or clone from your own repo:
{
"mcpServers": { "agency": { "command": "npx", "args": ["-y", "agency-mcp-server"], "env": { "AGENCY_REPO_URL": "https://github.com/yourorg/custom-agents.git" } } } }
Each agent is a Markdown file with YAML front-matter, organized by division:
engineering/
software-architect.md devops-engineer.md design/ ui-designer.md game-development/ game-economy-designer.md
---
name: Software Architect description: Expert software architect specializing in system design...
Full agent system prompt goes here.
The server indexes the name and description fields for search. The full Markdown body becomes the agent's system prompt when spawned.
npm install
npm run build
node dist/index.js
AGENCY_AGENTS_PATH=./my-agents node dist/index.js
npm run typecheck
npm run inspect
Agent templates from agency-agents by @msitarzewski.
MIT