Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
Evidence-first entity and knowledge graph MCP server for AI agents to verify claims.
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.
El creador no incluyó detalles de instalación en el registro. Consulta el README del creador más abajo.
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 7 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub AI-BuildInfra, 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.
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
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 (1.0.0) llegó al registro hace 42 días.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code.
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
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.
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.
Verify Claims • Trace Provenance • Understand Entities • Retrieve 90% Less Context
Published by [AI Build Infra](https://aibuildinfra.com/) • Official MCP Identifier: io.github.AI-BuildInfra/proof-graph
Explore Features • Quick Start • MCP Tools • Token Benchmark • Architecture
Traditional Retrieval-Augmented Generation (RAG) dumps 5,000 to 20,000 unverified tokens of noisy HTML, sidebars, and duplicate paragraphs into LLM prompts. This causes context bloat, higher token costs, latency spikes, and hallucination amplification.
ProofGraph replaces fuzzy text dumping with Minimum Sufficient Context backed by Cryptographic Provenance:
Question ──► Entity Resolution ──► Claim Verification ──► Evidence Ranking ──► Token Optimizer ──► Compact Proof Packet
🎯 ProofGraph retrieves proof, not just text.
| Feature | Description | Benefit |
|---|---|---|
| 🛡️ Evidence-First Verification | Cryptographic SHA-256 hashes & timestamped citations | Eliminates unsupported hallucinations |
| 🔍 Multi-Signal Entity Resolution | Combines Jaro-Winkler, domain, GitHub org & npm scope | Resolves aliases without false-positive merges |
| ⚡ Token Budget Optimizer | Enforces strict budget caps (500–5,000 tokens) | ~90.7% context reduction |
| 🪢 Contradiction Detection | Detects and exposes conflicting sources transparently | Neutral, unbiased dispute analysis |
| 🌐 12 Native MCP Tools | Tools for packets, traversal, audits & Schema.org JSON-LD | Instant drop-in for Claude, Antigravity, Cursor |
| 🔒 Enterprise SSRF Protection | Blocks loopback, RFC 1918 subnets, and cloud metadata | Safe for automated agentic execution |
npxNo installation required:
npx -y @aibuildinfra/proofgraph
npm install -g @aibuildinfra/proofgraph
Add ProofGraph to your MCP configuration file (claude_desktop_config.json or Antigravity/Cursor MCP settings):
{
"mcpServers": { "proofgraph": { "command": "npx", "args": ["-y", "@aibuildinfra/proofgraph"] } } }
ProofGraph equips AI agents with 12 powerful verification and retrieval tools:
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PROOFGRAPH MCP TOOLS │ ├─────────────────────────┬──────────────────────────────────────────────────┤ │ get_evidence_packet │ Primary retrieval: Minimal sufficient proof │ │ search_entities │ Multi-signal fuzzy & alias entity matching │ │ get_entity │ Canonical record, relationships & Schema.org │ │ verify_claim │ Verify assertions against cryptographic proof │ │ find_evidence │ Token-budgeted evidence extraction for a claim │ │ find_relationships │ 1-hop, 2-hop, 3-hop graph traversal paths │ │ explain_entity │ Concise factual entity profile & key edges │ │ trace_claim │ Step-by-step provenance audit trail │ │ compare_claims │ Impartial discrepancy detection across claims │ │ analyze_web_presence │ Digital footprint analysis across 8 platforms │ │ audit_entity_consistency│ Detect mismatches in names, domains & metadata │ │ export_graph │ Export graph to JSON, JSON-LD, CSV, GraphML │ └─────────────────────────┴──────────────────────────────────────────────────┘
When an AI agent queries:
{
"question": "Is AI Build Infra associated with HumanCraft and ProofGraph?" }
ProofGraph returns a compact, citation-grounded evidence packet:
{
"entities": [ { "id": "entity:organization:ai-build-infra", "name": "AI Build Infra", "canonical_url": "https://aibuildinfra.com/" } ], "claims": [ { "claim": "AI Build Infra develops MCP servers and open-source agent tooling.", "status": "supported", "confidence": 0.98 } ], "relationships": [ { "source_id": "entity:organization:ai-build-infra", "relationship": "DEVELOPS", "target_id": "entity:project:proofgraph" }, { "source_id": "entity:organization:ai-build-infra", "relationship": "DEVELOPS", "target_id": "entity:project:humancraft" } ], "evidence": [ { "source": "MCP Registry", "url": "https://registry.modelcontextprotocol.io/servers/io.github.AI-BuildInfra/humancraft-ui", "excerpt": "Server identifier io.github.AI-BuildInfra/humancraft-ui registered under AI Build Infra publisher identity.", "confidence": 0.99 } ], "provenance": [ { "source_id": "source:registry:mcp-official", "content_hash": "10c56a410a5b22e6f3037126be38073b20e950c2ded2ee36815f20072041b889", "retrieved_at": "2026-09-25T12:00:00Z" } ], "metrics": { "raw_estimated_tokens": 4500, "returned_tokens": 485, "compression_ratio": 0.108 } }
ProofGraph dramatically cuts LLM context consumption without sacrificing retrieval precision:
| Benchmark Query | Traditional Raw RAG | ProofGraph Packet | Token Savings | Verified Citations |
|---|---|---|---|---|
| "Who is AI Build Infra?" | ~4,500 tokens | 999 tokens | 77.8% | 4 primary proofs |
| "What is HumanCraft?" | ~4,500 tokens | 219 tokens | 95.1% | Grounded profile |
| "What evidence connects HumanCraft to AI Build Infra?" | ~4,500 tokens | 221 tokens | 95.1% | Relationship path |
| "Is AI Build Infra associated with ProofGraph?" | ~4,500 tokens | 485 tokens | 89.2% | Direct proof + rels |
| "What services does AI Build Infra provide?" | ~4,500 tokens | 164 tokens | 96.4% | Grounded service claim |
| Cumulative Total | ~22,500 tokens | 2,088 tokens | 90.7% Context Reduction | 100% Traceable |
Run the benchmark locally anytime:
proofgraph benchmark
flowchart TD
Agent[AI Agent / Claude / Antigravity / Cursor] <--> MCP[ProofGraph MCP Protocol Layer]
subgraph Engine [Deterministic Verification Engine] MCP <--> Optimizer[Token Budget & Deduplication Engine] MCP <--> Resolver[Multi-Signal Entity Resolver] MCP <--> Verifier[Claim & Contradiction Verifier] MCP <--> Traversal[1/2/3 Hop Graph Traversal] end
subgraph Storage [Cryptographic Provenance Store] Entities[(Canonical Entities)] Claims[(Verified Claims)] Evidence[(Evidence & SHA-256 Hashes)] Sources[(Authoritative Sources)] Relationships[(Typed Graph Multigraph)] end
Engine <--> Storage
subgraph Security [Security & Safety Boundary] SafeFetch[SSRF Protection\nBlocks RFC1918 & Cloud Metadata] Robots[Robots.txt & Rate Limiting] end
Engine <--> Security
# Initialize seed graph
proofgraph init
proofgraph search "AI Build Infra"
proofgraph verify "AI Build Infra develops MCP servers"
proofgraph trace "AI Build Infra develops MCP servers"
proofgraph audit "AI Build Infra"
proofgraph discoverability "AI Build Infra"
proofgraph export jsonld
Explore graph topologies, entities, claims, and audit diagnostics visually:
npm run dashboard
ProofGraph is built under strict open-source safety principles:
127.0.0.0/8, 10.0.0.0/8, 172.16.0.0/12, 192.168.0.0/16), link-local IPs, and Cloud Metadata (169.254.169.254, metadata.google.internal).ProofGraph is developed and maintained by [AI Build Infra](https://aibuildinfra.com/).