Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
Author rules from policy docs, then decide: a Rete engine gives the verdict, an LLM explains why.
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.
AI_RETE_RAG_API_KEY, AI_RETE_RAG_API_URL, AuthorizationLos 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 …”.
Esta dirección necesita una clave en un header de la solicitud, y el menú para agregar conectores no puede ponerla. Usa Claude Code, Cursor o VS Code.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"ai-rete-rag": {
"command": "uvx",
"args": [
"ai-rete-rag-mcp"
],
"env": {
"AI_RETE_RAG_API_KEY": "your-value",
"AI_RETE_RAG_API_URL": "your-value"
}
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add --transport http ai-rete-rag https://ai-rete-rag.com/mcp --header 'Authorization: your-value'claude mcp add ai-rete-rag --env AI_RETE_RAG_API_KEY=your-value --env AI_RETE_RAG_API_URL=your-value -- uvx ai-rete-rag-mcpCompleta los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"ai-rete-rag": {
"url": "https://ai-rete-rag.com/mcp",
"headers": {
"Authorization": "your-value"
}
}
}
}Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"ai-rete-rag": {
"command": "uvx",
"args": [
"ai-rete-rag-mcp"
],
"env": {
"AI_RETE_RAG_API_KEY": "your-value",
"AI_RETE_RAG_API_URL": "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": {
"ai-rete-rag": {
"type": "http",
"url": "https://ai-rete-rag.com/mcp",
"headers": {
"Authorization": "your-value"
}
}
}
}Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"ai-rete-rag": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"ai-rete-rag-mcp"
],
"env": {
"AI_RETE_RAG_API_KEY": "your-value",
"AI_RETE_RAG_API_URL": "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.
Esta dirección necesita una clave en un header de la solicitud, y el menú para agregar conectores no puede ponerla. Usa Claude Code, Cursor o VS Code.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
AI_RETE_RAG_API_URL envAuthorization secreto HTTP headerEsta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Todavía no hemos leído la lista de herramientas de este servidor; revisamos los endpoints por turnos.
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 el dominio ai-rete-rag.com (el registro comprueba quién es dueño del dominio)
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos
Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos
Aún sin revisar; leemos la lista de herramientas cuando revisamos el endpoint
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: AI_RETE_RAG_API_KEY, Authorization
Funciona de las dos formas: instálalo en tu computadora o conéctate a la versión en la nube.
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.11.0) llegó al registro hace 21 días.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. Se conecta por URL, así que también funcionan las apps que aceptan servidores MCP remotos, como ChatGPT en modo desarrollador.
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.
Use ai·rete·rag — deterministic rule-based decisions with RAG-powered explanations — from Claude Code, Claude Desktop, or any MCP client.
The verdict always comes from the Rete rule engine (auditable, reproducible); the LLM only explains *why*, grounded in your ingested policy documents.
| Tool | What it does |
|---|---|
decide | Make a decision in a domain — structured facts and/or free text, with optional Pattern 01 (rules scope retrieval) and Pattern 02 (retrieval into working memory). as_of reads the policy documents in force on an earlier day |
get_parameters | The facts a domain's rules decide on (from your account's own rules), most decisive first — what to collect before decide |
list_rules | Inspect a domain's rules — conditions, verdicts, salience, overlaps |
get_rule_source | Fetch a domain's rule set as editable YAML |
import_policy_rules | Turn a written policy document into draft rules, each citing the sentence it encodes (nothing is saved — review, then put_rules) |
put_rules | Create or replace a domain's rule set from YAML (dry_run to validate) |
ingest_text | Add policy text to a domain's knowledge base, optionally dated (effective_from, effective_until) or replacing an earlier version (supersedes) |
list_documents | Browse a domain's ingested documents |
get_usage | Check your plan and remaining monthly decision quota |
decide_caseAn agent workflow for deciding a case in any domain on your account, including your own: it calls get_parameters to learn which facts the rules decide on, reads the case — text, photos, document scans, voice notes or video (the agent reads the media itself; the API only receives the facts) — maps it onto those exact fields, calls decide with fact_sources recording which file each fact came from (kept in the decision's audit trail), and — while the result's missing_parameters is non-empty (facts that could still change the verdict) — asks you for them, most decisive first, and decides again. The verdict always comes from the rules.
The server is also hosted, which is the only route for clients that connect to a URL and have no field for a static header — claude.ai and Claude Desktop custom connectors, in particular.
| URL | Auth | Reaches |
|---|---|---|
https://ai-rete-rag.com/mcp/auth | Sign in with Google, once, in the browser | Your account — your domains, your plan quota |
https://ai-rete-rag.com/mcp | None, or Authorization: Bearer ik_... | Shared demo domains anonymously; your account with a key |
Add https://ai-rete-rag.com/mcp/auth as a custom connector and approve the prompt. Connections are listed under Settings → Connected apps, and disconnecting one takes effect immediately.
No install needed with uv — uvx ai-rete-rag-mcp fetches and runs the server on demand (see the config snippets below).
Alternatively, install it as a package:
pip install ai-rete-rag-mcp # from PyPI
pip install . # or from source, in this repo
First create an API key: sign in at ai-rete-rag.com, open Settings → API Keys, and create a key (ik_... — shown once).
claude mcp add ai-rete-rag -e AI_RETE_RAG_API_KEY=ik_your-key-here -- uvx ai-rete-rag-mcp
(If you installed via pip, use -- ai-rete-rag-mcp instead of -- uvx ai-rete-rag-mcp.)
Or skip the install entirely and point it at the hosted endpoint with your key:
claude mcp add --transport http ai-rete-rag https://ai-rete-rag.com/mcp \
--header "Authorization: Bearer ik_your-key-here"
{
"mcpServers": { "ai-rete-rag": { "command": "uvx", "args": ["ai-rete-rag-mcp"], "env": { "AI_RETE_RAG_API_KEY": "ik_your-key-here" } } } }
(With a pip install, set "command": "ai-rete-rag-mcp" and drop "args".)
Environment variables:
| Variable | Default | Purpose |
|---|---|---|
AI_RETE_RAG_API_KEY | *(none)* | Your API key — authenticates calls and ties them to your plan quota |
AI_RETE_RAG_API_URL | https://ai-rete-rag.com | API base URL — point at http://localhost:8000 for local dev |
Without a key you can still explore the shared demo domains (loan, fraud, clinical, …) subject to free-tier limits.
"Use ai·rete·rag to decide whether this loan application should be approved:
credit score 645, annual income $52k, requested amount $30k."
Claude calls decide(domain="loan", facts={...}) and returns the rule-derived verdict plus a plain-English explanation citing the underwriting policy.