Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
Fast per-repo documentation indexer and full-text search MCP server for codebases.
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.
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": {
"docdex": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"docdex"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add docdex -- npx -y docdexPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"docdex": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"docdex"
]
}
}
}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": {
"docdex": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"docdex"
]
}
}
}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 bekirdag, 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 (0.2.99) llegó al registro hace 2 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
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.
Turn your repository into fast, private context that humans and AI can trust.
Docdex is a local-first indexer and search daemon for documentation and source code. It sits between your raw files and your AI assistant, providing deterministic search, code intelligence, and persistent memory without ever uploading your code to a cloud vector store.
Most AI tools rely on "grep" (fast but dumb) or hosted RAG (slow and requires uploads). Docdex runs locally, understands code structure, and gives your AI agents a persistent memory.
| Problem | Typical Approach | The Docdex Solution |
|---|---|---|
| Finding Context | grep/rg (Noisy, literal matches) | Ranked, structured results based on intent. |
| Code Privacy | Hosted RAG (Requires uploading code) | Local-only indexing. Your code stays on your machine. |
| Siloed Search | IDE-only search bars | Shared Daemon serving CLI, HTTP, and MCP clients simultaneously. |
| Code Awareness | String matching | AST & Impact Graph to understand dependencies and definitions. |
Project map: context into OpenAI-compatible chat completions.Install once, point your agent at Docdex, and it keeps working in the background.
Requires Node.js >= 18. This will download the correct binary for your OS (macOS, Linux, Windows).
npm i -g docdex
[!WARNING]
Windows requirement: Docdex uses the MSVC runtime. Install the Microsoft Visual C++ Redistributable 2015-2022 (x64) before running
docdex/docdexd.
- Winget:
winget install --id Microsoft.VCRedist.2015+.x64
- Manual: download
vc_redist.x64.exefrom Microsoft: https://aka.ms/vs/17/release/vc_redist.x64.exe
- If
docdexdexits with0xC0000135, the runtime is missing.
If you have any of the following clients installed, Docdex automatically configures them to use the local MCP endpoint (daemon HTTP/SSE):
Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Cline, Roo Code, Continue, VS Code, PearAI, Void, Zed, Codex.
*Note: Restart your AI client after installation.*
Run this once to build the index and graph data.
docdexd index --repo /path/to/my-project
Start the shared server. This handles HTTP requests and MCP connections.
docdex start
You can chat directly from the terminal.
docdexd chat --repo /path/to/my-project --query "how does auth work?"
Docdex is designed to be the "brain" for your AI agents. It exposes an MCP endpoint that agents connect to.
flowchart LR
Repo[Repo on disk] --> Indexer[Docdex Indexer] Indexer --> Daemon[Docdex Daemon] Daemon -->|HTTP + SSE| MCPClient[MCP Client] MCPClient --> Host[AI Agent / Editor]
Use the daemon HTTP/SSE endpoint. For sandboxed clients, Docdex can also serve MCP over local IPC (Unix socket or Windows named pipe), while HTTP/SSE remains the default for most MCP clients.
If you need to configure your client manually:
JSON (Claude/Cursor/Continue):
{
"mcpServers": { "docdex": { "url": "http://127.0.0.1:28491/v1/mcp/sse" } } }
Claude Code (CLI) JSON (`~/.claude.json` or project `.mcp.json`):
{
"mcpServers": { "docdex": { "type": "http", "url": "http://127.0.0.1:28491/v1/mcp" } } }
TOML (Codex):
[mcp_servers.docdex]
url = "http://127.0.0.1:28491/v1/mcp" tool_timeout_sec = 300 startup_timeout_sec = 300
Don't just find the string "addressGenerator"; find the definition and what it impacts.
# Find definition
curl "http://127.0.0.1:28491/v1/ast?name=addressGenerator&pathPrefix=src"
curl "http://127.0.0.1:28491/v1/graph/impact?file=src/app.ts&maxDepth=3"
Docdex allows you to store "facts" that retrieval helps recall later.
Repo Memory (Project specific):
# Teach the repo a fact
docdexd memory-store --repo . --text "Payments retry up to 3 times with backoff."
docdexd memory-recall --repo . --query "payments retry policy"
Agent Memory (User preference):
# Set a style preference
docdexd profile add --agent-id "default" --category style --content "Use concise bullet points."
Conversation memory is repo-scoped by default and optional. Repo-less sessions must use an explicit conversation namespace so they never silently reuse a repo archive. The subsystem imports transcripts, stores episodic summaries and working memory, derives diary entries and temporal KG facts into knowledge.db, and keeps recall under a strict wake-up budget.
The CLI archive, diary, and hook commands are HTTP-backed wrappers, so start docdex start or docdexd daemon first.
# Archive and inspect transcripts
docdexd conversations import --repo . ./session.txt --format plain_text --agent-id codex docdexd conversations list --repo . --agent-id codex docdexd conversations search --repo . "timeline_index" docdexd conversations read --repo .
docdexd conversations import --conversation-namespace shared-team ./session.txt --format plain_text --agent-id codex docdexd conversations search --conversation-namespace shared-team "timeline_index"
docdexd diary write --repo . --agent-id codex "Wake-up rollout validated against knowledge.db timeline output." docdexd diary read --repo . --agent-id codex
docdexd hook conversation --repo . \ --action session_close_summarization \ --source codex \ --agent-id codex \ --transcript ./session.txt \ --format plain_text \ --wait-for-processing
curl -X POST http://127.0.0.1:28491/v1/wakeup \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"agent_id":"codex","query":"timeline_index","max_tokens":96}'
curl -X POST http://127.0.0.1:28491/v1/wakeup \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "x-docdex-conversation-namespace: shared-team" \ -d '{"agent_id":"codex","query":"timeline_index","max_tokens":96}'
curl "http://127.0.0.1:28491/v1/kg/query?q=knowledge.db&limit=10" curl "http://127.0.0.1:28491/v1/kg/search/nodes?q=knowledge&limit=10" curl "http://127.0.0.1:28491/v1/kg/neighborhood?entity=knowledge.db&limit=10" curl "http://127.0.0.1:28491/v1/kg/timeline?entity=knowledge.db&limit=10"
curl -X POST http://127.0.0.1:28491/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "fake-model", "messages": [{"role": "user", "content": "What changed around knowledge.db?"}], "docdex": { "agent_id": "codex", "limit": 6, "include_libs": true, "dag_session_id": "session-123" } }'
Docdex detects supported local LLM services before it suggests installing anything. It can reuse Ollama, vLLM, llama.cpp-compatible OpenAI endpoints, LM Studio, LocalAI, SGLang, TGI-compatible deployments, and healthy local mcoda agents when they are already present. Ollama remains the recommended fallback because it is the easiest guided setup path.
docdex setup for an interactive wizard that lists detected services, models, embedding candidates, and local delegation agents.docdexd llm detect --json or docdexd llm diagnostics --json to see why a service/model was selected, skipped, or marked unhealthy.ollama pull nomic-embed-text.DOCDEX_OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434 docdex start --host 127.0.0.1 --port 28491
Docdex runs as a local daemon serving:
docdexd chat/search, /v1/capabilities, /v1/search/rerank, /v1/search/batch, /v1/chat/completions, /v1/ast, /v1/graph/impact, /v1/conversations/*, /v1/diary/*, /v1/hooks/conversation, /v1/wakeup, /v1/kg/*/v1/mcp and /v1/mcp/ssedocdex_capabilities, docdex_rerank, docdex_batch_search, docdex_conversation_*, docdex_diary_*, docdex_conversation_hook, docdex_wakeup, docdex_kg_*Run a single daemon and mount additional repos on demand.
docdex start --port 28491
curl -X POST "http://127.0.0.1:28491/v1/initialize" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"rootUri":"file:///path/to/repo-a"}'
curl -X POST "http://127.0.0.1:28491/v1/initialize" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"rootUri":"file:///path/to/repo-b"}'
Notes:
x-docdex-repo-id: on HTTP requests.initialize.rootUri and reuse that repo automatically.127.0.0.1 is accessible without TLS for local agents.--expose and --auth-token.docs/usage.mddocs/http_api.mddocs/mcp/errors.md