Context7
von upstash
Up-to-date docs for AI agents
Computer oder Cloud★ 64.224MITAktualisiert vor 3 Tagen
Installieren
Trail
Überblick
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Issue tracker and durable project memory for your coding agent, scoped to the folder you open.
Die drei Säulen von PopNx MCP
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
- Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
- Unsere Basischecksi0 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
- NutzungiNoch nicht gemessen★ –
Was du damit machen kannst
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
- Verbindung: Läuft auf deinem Computer
- Transport: stdio
- Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis
Installation
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Bevor du installierst
- Basischecks: 0 von 1 bestanden
- Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
- Das trägst du selbst ein:
TRAIL_API_URL,TRAIL_PROJECT
Du brauchst
- npmNode.js installiert (für den Befehl npx)
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": {
"trail": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"usetrail"
],
"env": {
"TRAIL_API_URL": "your-value",
"TRAIL_PROJECT": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add trail --env TRAIL_API_URL=your-value --env TRAIL_PROJECT=your-value -- npx -y usetrailTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
Oder kopier die Einstellungen selbst
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"trail": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"usetrail"
],
"env": {
"TRAIL_API_URL": "your-value",
"TRAIL_PROJECT": "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.
Oder kopier die Einstellungen selbst
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"trail": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"usetrail"
],
"env": {
"TRAIL_API_URL": "your-value",
"TRAIL_PROJECT": "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.
Werte, die du selbst einträgst
TRAIL_API_URLenvOnly for a self-hosted Trail. Left unset, the connector points at the hosted service.TRAIL_PROJECTenvOverrides the project name, which otherwise comes from the folder you have open.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Was er kann
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Basischecksi
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
- ! Vorsicht
Entwickler passt zum Repo
Der Herausgeber (usetrail.dev) ist nicht der Repo-Inhaber (arsprengel); vielleicht hat jemand anderes ihn eingetragen
- … Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
- … Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
- – Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
- – Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
- … Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi
- Mehr Sterne als 0 % der anderen 7241 Server in dieser Kategorie
- Neuer in der Registry veröffentlicht als 44 % der anderen 7241 Server in dieser Kategorie
- Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 35 % der anderen 7241 Server in dieser Kategorie
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Häufige Fragen
Ist Trail sicher?
Er hat 0 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.
Welche Schlüssel oder Codes braucht er?
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?
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).
Wird er noch gepflegt?
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.29.1) kam vor 2 Monaten in die Registry.
Welche Apps können ihn nutzen?
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
Was kann ich stattdessen nutzen?
In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa
Alternativen
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
Codebase Memory
von DeusData
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Läuft auf deinem Computer★ 48.148MITAktualisiert vor 20 Tagen
Installieren
Exa
von exa-labs
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
Läuft in der Cloud★ 5.213MITAktualisiert vor 44 Tagen
Installieren
README vom Entwickler
README öffnen
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.
usetrail
The MCP server for [Trail](https://usetrail.dev) - it gives your coding agent your team's tracker and the project's durable memory, scoped to the folder you have open.
Your agent stops working blind. It reads what is open, writes what it did, and records what it learned the hard way - in the same board your team looks at, not in a scratch file that only that session can see.
This package is the client. It talks to your Trail account over the REST API; there is no database here. Dependencies are @modelcontextprotocol/sdk, zod and the built-in fetch.
Quick start
# 1. connect this machine to your Trail account (opens your browser; no token to copy)npx -y usetrail@latest login
2. register it with your agent - this example is Claude Code
claude mcp add trail -s user -- npx -y usetrail@latest
No account yet? Create one at usetrail.dev - the free plan covers three projects and three people.
Not tied to one agent. This is a plain MCP server over stdio, speaking the three protocol versions in use today. Any MCP-compatible client can run it; only the registration command differs, and each client documents its own.
Prefer a local checkout? Clone it instead, and the connector keeps itself up to date on its own (see Updating):
git clone https://github.com/arsprengel/trail-mcp.git ~/.trail-mcpnpm --prefix ~/.trail-mcp install --omit=dev node ~/.trail-mcp/bin.js login claude mcp add trail -s user -- node ~/.trail-mcp/bin.js
On Windows, write the real path instead of ~: the registration stores the argument verbatim and Node does not expand it.
What your agent gets
The tracker - list_items, get_item, add_item, update_item, move_item, get_next, delete_item. Real items on your team's board, with type, status, priority, assignees and history. Work the agent picks up shows as in progress and closes when it is done, so the board is not a story someone has to retell.
Project memory - list_memory, get_memory, add_memory, update_memory, review_memory. The durable knowledge of a project: the deploy that has a trap in it, the decision nobody should relitigate, the command that is not in any README. Shared by everyone on the project, human or agent. A new session reads it before acting instead of rediscovering it.
Reminders - add_reminder, list_reminders, update_reminder, delete_reminder. Things with a date that must not be silently missed - and the agent closes or reschedules them itself once the date arrives.
Attachments - add_attachment, get_attachment. Files that belong to an item.
Which project it writes to
Trail holds many projects. The connector uses the folder you have open as the project - the folder name, or whatever a .trail file next to it says, or the TRAIL_PROJECT variable. So the agent writes to the right project without being told, and two repositories never bleed into each other. To reach across, the agent passes project explicitly on the tool.
Session hook (Claude Code, Gemini CLI, Antigravity)
Installed for you, once, when you log in - and on the connector's first run, which covers people who paste a token into the registration instead of logging in through the browser. Every session that starts in a project with a tracker gets the open items and the project memory in context from the first message - the agent starts knowing, instead of depending on someone remembering to ask. Fail-silent by design: no login or no network and the hook stays quiet.
Each tool keeps this in its own place, so the connector writes to the one that tool actually reads:
- Claude Code - a session-start hook in
~/.claude/settings.json. - Gemini CLI - a session-start hook in
~/.gemini/settings.json. - Antigravity - the tools are registered in
~/.gemini/config/mcp_config.json, which is the file it actually reads: `gemini mcp add` does not connect Trail in Antigravity, because that command writes to~/.gemini/settings.jsoninstead. Field-tested on Antigravity 2.11 (Windows), of the three things that live in that config folder only the tool registration is honored - the opening-summary hook is not run, and a plugin folder placed exactly where its own documentation says is not read. So on Antigravity the agent gets the tools and the server's working rules, and fetches the project summary itself on the first turn instead of receiving it. The plugin path is built and tested behind a switch, waiting for that to change.
usetrail status tells you, per tool found on this machine, whether it is on - so you never have to go digging through settings files to find out.
It never fights you. A tool that isn't on the machine gets nothing created for it, and hooks install will not fabricate a config for a program you don't have. If you remove it with hooks uninstall, it does not come back on its own - put it back with:
npx -y usetrail@latest hooks installClients without a hook mechanism are covered too: the server's own instructions tell the agent to fetch the summary itself before acting.
Your own Trail
Point it at your server once and it stays pointed:
TRAIL_API_URL=https://your-trail npx -y usetrail@latest loginWithout that variable, login goes to the hosted service.
Commands
npx -y usetrail@latest # start the MCP server over stdio - what your agent runsnpx -y usetrail@latest login # connect this machine (browser confirmation, no token copying) npx -y usetrail@latest status # server address, current project, whether a token is present npx -y usetrail@latest logout # delete the saved token npx -y usetrail@latest doctor # find the install on this machine and unstick auto-updates
The token is stored at ~/.config/trail/token.json (mode 600). Revoke it whenever you want from the "AI token" panel in the app.
Configuration
| Variable | What it does |
|---|---|
TRAIL_API_URL | Your own Trail's address. Saved after the first login. Defaults to the hosted service. |
TRAIL_PROJECT | Forces the project name (default: the open folder). |
TRAIL_API_TOKEN | A token directly, skipping the browser login. Useful in CI. |
TRAIL_LANG | Language of what the connector prints on screen: pt or en. Without it, your system's language, and English when your system states none. Never changes what the agent reads. |
The former names (TETHER_*) keep working, with no deadline - the product used to be called Tether, and nothing anyone already configured has to change.
Updating
The `@latest` is not decoration. Registered as npx -y usetrail@latest, the connector resolves the published version every time your agent starts a session, so a new release reaches you without anyone doing anything. Registered as bare npx usetrail, npm reuses whatever copy it cached the first time - and that machine stays on that version forever. Use @latest.
The cost of @latest is about a second at session start, and a network call. Neither matters in practice: the connector talks to Trail over the network anyway.
A cloned install updates itself differently: on startup it fires a quiet fast-forward pull in the background, at most every six hours. The running session keeps the version it loaded; the next one starts updated. No network or a local conflict and nothing happens, silently.
Stuck on an old version? npx -y usetrail@latest doctor finds the install, reports the version and unsticks it.
Requirements
Node 18 or newer.
License
MIT. This package is the client - the connector you run on your own machine. Use it, fork it, adapt it. The Trail service it talks to is a separate, hosted product.