Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
A semantic search engine for files and code.
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.
VEXOR_API_KEY, VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY, VEXOR_CONFIG_JSONAls 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": {
"vexor": {
"command": "uvx",
"args": [
"vexor",
"mcp"
],
"env": {
"VEXOR_API_KEY": "your-value",
"VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY": "your-value",
"VEXOR_CONFIG_JSON": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add vexor --env VEXOR_API_KEY=your-value --env VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY=your-value --env VEXOR_CONFIG_JSON=your-value -- uvx vexor mcpTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"vexor": {
"command": "uvx",
"args": [
"vexor",
"mcp"
],
"env": {
"VEXOR_API_KEY": "your-value",
"VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY": "your-value",
"VEXOR_CONFIG_JSON": "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": {
"vexor": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"vexor",
"mcp"
],
"env": {
"VEXOR_API_KEY": "your-value",
"VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY": "your-value",
"VEXOR_CONFIG_JSON": "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.
VEXOR_CONFIG_JSON 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 scarletkc 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: VEXOR_API_KEY, VEXOR_REMOTE_RERANK_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 (0.31.0) kam vor 9 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.
Vexor is a semantic search engine that builds reusable indexes over files and code. It supports configurable embedding and reranking providers, and exposes the same core through a Python API, a CLI tool, and an MCP server.
Vexor Demo Video
Vexor has been recognized and featured by the community:
When you remember what a file *does* but forget its name or location, Vexor finds it instantly—no grep patterns or directory traversal needed.
Designed for both humans and AI coding assistants, enabling semantic file discovery in autonomous agent workflows.
Download standalone binary from releases (no Python required), or:
pip install vexor # also works with pipx, uv
vexor init
The wizard also runs automatically before the first interactive operational command when no config exists. Configuration-management (vexor config), MCP, help, and version commands run directly.
vexor "api client config" # defaults to search current directory
vexor search "api client config" --path ~/projects/demo --top 5
vexor search "api client config" --no-cache
Vexor auto-indexes on first search. Example output:
Vexor semantic file search results
──────────────────────────────────
1 0.923 ./src/config_loader.py - config loader entrypoint 2 0.871 ./src/utils/config_parse.py - parse config helpers 3 0.809 ./tests/test_config_loader.py - tests for config loader
vexor index # indexes current directory
vexor index --path ~/projects/demo --mode code
Useful for CI warmup or when `auto_index` is disabled.
Vexor can also be imported and used directly from Python:
from vexor import index, search
index(path=".", mode="head") response = search("config loader", path=".", mode="name")
for hit in response.results: print(hit.path, hit.score)
Configuration follows the same global and project-level resolution as the CLI. For runtime overrides, cache controls, and per-call options, see docs/api/python.md.
This repo includes a skill for AI agents to use Vexor effectively:
vexor install --skills claude # Claude Code
vexor install --skills codex # Codex
Skill source: plugins/vexor/skills/vexor-cli
[!NOTE]
The Agent Skill and the MCP server provide the same core capability — pick one per agent.
The skill teaches shell-capable agents (Claude Code, Codex) to drive the full CLI and assumes
vexoris installed on PATH; the MCP server exposes search as native tools, works in any MCP client (Cursor, Windsurf, Zed, ...), and can bootstrap without prior setup viauvxand environment variables.
Vexor ships a built-in MCP stdio server, so any MCP-capable agent can use semantic file search as a native tool:
claude mcp add vexor -- vexor mcp # Claude Code
codex mcp add vexor -- vexor mcp # Codex
Or configure manually in any MCP client, optionally supplying the API key and any config overrides via env (no vexor init needed):
{
"mcpServers": { "vexor": { "command": "vexor", "args": ["mcp"], "env": { "VEXOR_API_KEY": "sk-...", "VEXOR_CONFIG_JSON": "{\"provider\": \"gemini\", \"rerank\": \"bm25\"}" } } } }
The server exposes two tools: vexor_search (semantic file search, returning the matching source text so an agent rarely needs a follow-up file read) and vexor_index (explicit index warm-up). No extra dependencies are required. Vexor is listed on the official MCP registry as io.github.scarletkc/vexor. See docs/mcp.md for tool schemas, environment variables, and client setup details.
vexor init # guided setup (recommended)
vexor config --set-api-key "YOUR_KEY" # or env: VEXOR_API_KEY / OPENAI_API_KEY / ... vexor config --set-provider openai # default; also gemini/voyageai/custom/local vexor config --rerank hybrid # optional: fuse exact keyword + semantic ranking vexor config --show # view effective settings and origins
Global config lives in ~/.vexor/config.json; the nearest /.vexor/config.json can override a restricted set of behavior fields for that project. Non-secret fields can also be injected via VEXOR_CONFIG_JSON (useful for MCP clients and CI), and fully offline use is supported through local embedding models.
See docs/configuration.md for the complete reference: project config fields and precedence, all config commands, API keys and environment variables, rerank strategies (hybrid / BM25 / FlashRank / remote), remote vs local providers, embedding dimensions, and offline local model setup.
Everyday usage fits in vexor "query", vexor search, and vexor index (see Quick Start). The full command table, common flags, index modes (--mode auto/name/head/brief/full/code/outline), .vexorignore files, project-local indexes (vexor index --local), cache behavior, and porcelain output format are documented in docs/cli.md.
Contributions, issues, and PRs welcome! Commit messages and PR titles follow Conventional Commits (e.g. feat(mcp): add stdio server). Star if you find it helpful.