Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
AI code research platform. Search, analyze, and extract insights from any GitHub repository.
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.
GITHUB_TOKENLos 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": {
"octocode": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"octocode-mcp"
],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add octocode --env GITHUB_TOKEN=your-value -- npx -y octocode-mcpCompleta los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"octocode": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"octocode-mcp"
],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "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": {
"octocode": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"octocode-mcp"
],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "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 7 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub bgauryy, 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: GITHUB_TOKEN
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 (7.0.9) llegó al registro hace 12 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.
Evidence-first code research for AI agents and developers.
Octocode researches your local code and external code alike (GitHub repositories, PRs, npm) with one toolset: ripgrep + AST search, trees, precise reads, and LSP. Use it as a CLI or MCP server, backed by a Rust engine for fast, token-efficient results across single files or mega-repos.
Prerequisites: Node.js 20.12+
1. Run the Octocode CLI with `npx`
npx octocode --help
2. Authenticate with GitHub - optional, but unlocks private repositories and higher API rate limits:
npx octocode auth login
npx octocode status # verify the active token source
3. Choose your interface. Same tools and Rust engine on both. (Clone is on by default in the CLI, opt-in for MCP.)
🖥️ CLI - research straight from your terminal:
npx octocode
🤖 MCP - one-click install:
Show more install options (Windsurf, Kiro, Goose, LM Studio, Claude Code)
Claude Code:
claude mcp add-json octocode --scope user '{"command":"npx","type":"stdio","args":["octocode-mcp@latest"]}'
Any other client: npx octocode install
Add to your MCP client config (or use a one-click install above):
{
"octocode": { "command": "npx", "type": "stdio", "args": ["octocode-mcp@latest"] } }
Put a GitHub token and options under env (see Configuration).
Run npx octocode and agents figure out the rest. The bare command prints built-in usage and the full tool catalog, so any coding agent knows how to drive it out of the box, no MCP client or extra wiring required.
npx octocode # self-describing usage for agents
npx octocode tools # list every tool npx octocode tools localSearchCode --scheme # inspect a tool's schema
Every MCP tool is also a plain command: JSON in, token-efficient YAML out. Local paths route to local tools; owner/repo[/path] routes to GitHub.
npx octocode tools localSearchCode \
--queries '{"path":".","searchText":"authenticate","maxFiles":20}'
```yaml
results:
Learn more at [octocode.ai](https://octocode.ai).
Agents code better from evidence than from guesses. Octocode researches two worlds with one flow, your local code and external code on GitHub and npm, and hands back compact, citable context before an agent changes, reviews, or explains code. *Code is truth; context is the map.*
Most tools do one slice (web search, or grep your repository) and hand back a fixed blob. Octocode covers the whole loop and lets the agent decide what data it needs next:
What you can do (whenever the next step needs proven context, not a guess):
| Need | Use Octocode to |
|---|---|
| Codebase questions | Search local or GitHub code, read exact regions, browse trees, and carry file/line anchors into the answer. |
| Implementation research | Compare patterns across repositories, npm packages, pull requests, commits, and local files before changing code. |
| Semantic navigation | Resolve definitions, references, callers/callees, call hierarchy, hovers, symbols, diagnostics, and type relationships through LSP. |
| Structural matching | Run AST-shaped searches with patterns or YAML rules so comments and strings do not become false positives. |
| Large-file context | Minify, skeletonize, or paginate code so agents spend tokens on relevant structure instead of boilerplate. |
| Agent workflows | Same engine through MCP, CLI, and Agent Skills. |
A blind, head-to-head test on research-oriented flows rather than plain lookups (multi-hop traces, dependency/call-graph chains, commit ranges, blast-radius, PR reviews across repositories).
How it works: 30 GitHub questions × 3 passes; Octocode vs gh, gh+Headroom, and gh+RTK on identical questions (only the CLI differs). A blind judge (gpt-5.5) grades correctness; the metric is characters through the model, counted from instrumented logs (characters, not tokens). Result: at near-parity correctness, Octocode answers with ~2.0× fewer characters than plain `gh`, ~2.6× fewer than `gh`+Headroom, and ~3.2× fewer than `gh`+RTK in the local-build headline runs.
▶ [Open the interactive report](https://raw.githack.com/bgauryy/octocode/main/packages/octocode-benchmark/results/index.html) · [run it / method](https://github.com/bgauryy/octocode/tree/main/packages/octocode-benchmark/skills/octocode-benchmark) · questions · all reports
17 tools in the full catalog. How many register depends on the surface and the flags you set:
| Surface | Registers | What that set is |
|---|---|---|
| MCP, no flags | 8 | GitHub search and read, plus npmSearch |
MCP, ENABLE_LOCAL=true | 14 | Adds the five local tools and lspGetSemantics |
MCP, + ENABLE_CLONE=true | 15 | Adds ghCloneRepo |
MCP, + ENABLE_TOOLS allowlist | 17 | Adds ghListReleases and ghSearchDiscussions |
| CLI, no flags | 15 | Local tools and clone are on by default |
CLI, + ENABLE_RELEASES=1 ENABLE_DISCUSSIONS=1 | 17 | Adds the same two GitHub tools |
ghListReleases and ghSearchDiscussions need two settings on MCP, not one: ENABLE_RELEASES=1 or ENABLE_DISCUSSIONS=1 puts the tool in the catalog, and ENABLE_TOOLS="ghListReleases,ghSearchDiscussions" registers it. Either setting alone leaves the tool unregistered, because both carry isDefault: false and the MCP registration filter admits only default or explicitly allowlisted tools. The CLI needs only the ENABLE_RELEASES and ENABLE_DISCUSSIONS flags. ENABLE_LOCAL and ENABLE_CLONE accept true or 1; ENABLE_RELEASES and ENABLE_DISCUSSIONS also accept yes and on. Flags: Configuration.
Token knobs. concise:true returns path/title-only lists. minify controls file read density: symbols = skeleton with line numbers, standard = comments/blanks stripped (default), none = exact bytes.
| Tool | What it does | Knob |
|---|---|---|
ghSearchCode | Code and path search across GitHub by owner, repository, path, filename, extension, and match filters. Accepts 1 to 5 parallel queries. | concise |
ghGetFileContent | Read a GitHub file or region: full file, line range, match slice, or paginated chars. |
Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo