Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
Invoke deployed LLMGraph no-code LLM workflows (chat, RAG, automations) as MCP tools.
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
LLMGRAPH_ENDPOINT, LLMGRAPH_API_KEYLos valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.
Necesitas
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"llmgraph": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@llmgraph/mcp-server"
],
"env": {
"LLMGRAPH_ENDPOINT": "your-value",
"LLMGRAPH_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add llmgraph --env LLMGRAPH_ENDPOINT=your-value --env LLMGRAPH_API_KEY=your-value -- npx -y @llmgraph/mcp-serverCompleta los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"llmgraph": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@llmgraph/mcp-server"
],
"env": {
"LLMGRAPH_ENDPOINT": "your-value",
"LLMGRAPH_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"llmgraph": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@llmgraph/mcp-server"
],
"env": {
"LLMGRAPH_ENDPOINT": "your-value",
"LLMGRAPH_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 6 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub abahocodes, dueña del repo
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
Debes completar: LLMGRAPH_ENDPOINT, LLMGRAPH_API_KEY
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.1.1) llegó al registro hace 4 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.
En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
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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.
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
A Model Context Protocol (MCP) server that exposes your LLMGraph workflow deployments as MCP tools. Connect it to Claude Desktop, Claude Code, Cursor, or any other MCP client, and your assistant can invoke the workflows you built and deployed on LLMGraph.
Each configured deployment becomes one MCP tool. The server runs over stdio and is designed to be launched with npx, so there is nothing to install permanently.
https://llmgraph.ai/api/ / ) and an API key from the LLMGraph dashboardAll configuration is via environment variables.
| Variable | Required | Description |
|---|---|---|
LLMGRAPH_ENDPOINT | yes | Full deployment endpoint URL copied from the dashboard |
LLMGRAPH_API_KEY | yes | Secret API key for the deployment |
LLMGRAPH_TOOL_NAME | no | Tool name shown to the client (default: invoke_workflow) |
LLMGRAPH_TOOL_DESCRIPTION | no | Tool description shown to the model |
LLMGRAPH_SCHEMA_MODE | no | input (default) or chat, see below |
LLMGRAPH_TIMEOUT_MS | no | Request timeout in milliseconds, positive integer (default: 180000). Applies in both single and multiple deployment modes. |
Set LLMGRAPH_DEPLOYMENTS to a JSON array; each entry becomes one tool. When set, it takes precedence over the single-deployment variables.
[
{ "name": "summarize_document", "description": "Summarizes a document with the LLMGraph summarizer workflow", "endpoint": "https://llmgraph.ai/api/abc123/production", "apiKey": "your-api-key" }, { "name": "support_bot", "description": "Asks the support assistant workflow a question", "endpoint": "https://llmgraph.ai/api/def456/production", "apiKey": "your-other-api-key", "inputSchema": "chat" } ]
input (default): the tool takes { "input": } and the object is passed through unchanged as the POST body, so it works with any workflow input shape.chat: for chat-style workflows. The tool takes { "user_input": , "history": [{"role": "user"|"assistant", "content": }] } (history optional) and sends it in the shape chat workflows expect.Add to claude_desktop_config.json (Settings, Developer, Edit Config):
{
"mcpServers": { "llmgraph": { "command": "npx", "args": ["-y", "@llmgraph/mcp-server"], "env": { "LLMGRAPH_ENDPOINT": "https://llmgraph.ai/api/abc123/production", "LLMGRAPH_API_KEY": "your-api-key", "LLMGRAPH_TOOL_NAME": "summarize_document", "LLMGRAPH_TOOL_DESCRIPTION": "Summarizes a document with my LLMGraph workflow" } } } }
Restart Claude Desktop and the tool appears in the tools menu.
claude mcp add llmgraph \
--env LLMGRAPH_ENDPOINT=https://llmgraph.ai/api/abc123/production \ --env LLMGRAPH_API_KEY=your-api-key \ -- npx -y @llmgraph/mcp-server
Add to ~/.cursor/mcp.json (or .cursor/mcp.json in your project):
{
"mcpServers": { "llmgraph": { "command": "npx", "args": ["-y", "@llmgraph/mcp-server"], "env": { "LLMGRAPH_ENDPOINT": "https://llmgraph.ai/api/abc123/production", "LLMGRAPH_API_KEY": "your-api-key" } } } }
Non-200 responses from the LLMGraph API are returned to the client as MCP tool errors carrying the API's error message:
| Status | Meaning |
|---|---|
| 400 | invalid request body |
| 401 | missing or invalid API key |
| 402 | subscription blocked |
| 403 | API disabled or origin not allowed |
| 404 | unknown deployment or wrong API key |
| 422 | workflow run failed |
| 429 | rate or budget limited |
| 504 | workflow timed out |
x-api-key header of requests to your configured endpoint, and never writes it to stdout, stderr, or error messages.claude_desktop_config.json store the key in plain text on your machine; treat them accordingly.npm install
npm run build # compiles TypeScript to dist/ npm test # builds, then runs unit tests (node --test), no network calls
MIT, see LICENSE.