Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
MCP server for real-time LLM API documentation — stop hallucinations
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.
Der Entwickler hat in der Registry keine Installationsangaben gemacht. Sieh dir unten die README des Entwicklers an.
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 zero-abd 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 (1.2.0) kam vor 9 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code.
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.
🌐 Website: https://llmmcp.vercel.app
🎥 Demo:
https://github.com/user-attachments/assets/eaad8d05-b7a8-4bf0-86c6-4fe2726da628
Stop LLM hallucinations and outdated code patterns.
llmmcp is a Model Context Protocol (MCP) server that provides real-time, up-to-date documentation for major LLM providers (OpenAI, Anthropic, and Google Gemini). It ensures your AI agents—like Cursor, Claude Desktop, or Windsurf—base their work on current official documentation instead of stale training data or deprecated library patterns.
LLMs frequently hallucinate about their own latest versions, feature availability (e.g., tool use in certain models), and pricing. llmmcp fixes this by providing:
You can use llmmcp immediately in your favorite AI tools without local installation.
Add a new MCP server in Settings > Models > MCP Servers:
llmmcpcommandnpx -y llmmcp@latestAdd the following to your claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "llmmcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "llmmcp@latest"] } } }
search_docsSearch the latest official documentation for specific technical details. *Example: "What are the tool use parameters for Gemini 1.5 Pro?"*
list_providersGet a dynamically updated list of available providers (OpenAI, Anthropic, Google) and their currently promoted models.
llmmcp is designed for speed and reliability:
This project is open-source. If you'd like to run your own instance of the backend:
Developed by Abdullah Al Mahmud
MIT