Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
Workflow planner, wave dispatcher, persistent swarm memory, and deploy preflight for AI agents.
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": {
"graphyloop": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"graphyloop",
"mcp"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add graphyloop -- npx -y graphyloop mcpPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"graphyloop": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"graphyloop",
"mcp"
]
}
}
}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": {
"graphyloop": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"graphyloop",
"mcp"
]
}
}
}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 chadixearth, 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 (0.6.5) llegó al registro hace 4 días.
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.
GraphyLoop is a one-command agentic workflow kit for AI coding agents: it wires Claude Code, OpenCode, Codex, Cursor, Gemini CLI, Oh My Pi and DeepSeek Harness with Workflow v3 (inline-first, one parallel wave, proof before done), a 25-agent squad, persistent memory, Agent Skills and an MCP server. It also ships as a Claude Code plugin and an MCP Registry server. Zero dependencies.
Landing page · npm · Harness guide · Reference · llms.txt
Pick one of three install channels:
npx installer (all 7 harnesses)npx graphyloop # a bare command installs — it wires every harness it detects
/chadi-init
Requires Node.js ≥ 20. On a fresh machine with no harness yet, GraphyLoop wires all seven so you are ready whichever one you open first. Target specific ones with --harness claude,omp. Nothing is written into your workspace — everything lives in your home config (~/.graphyloop/ plus each harness's own directory).
Inside Claude Code:
/plugin marketplace add chadixearth/graphyloop
/plugin install graphyloop@graphyloop
/graphyloop:chadi-init
The marketplace manifest is .claude-plugin/marketplace.json and the plugin lives at integrations/claude-code/ (15 /graphyloop:chadi-* commands, 26 agents, 3 core skills, and the graphyloop MCP server). Use the plugin OR `npx graphyloop --harness claude` for Claude Code, not both (installing both registers duplicate tools and agents).
Server name: `io.github.chadixearth/graphyloop` (server.json). Any MCP client that resolves from the official MCP Registry runs the graphyloop npm package over stdio via:
npx -y graphyloop mcp
| Harness | --harness | Detected when | How GraphyLoop wires it | Start the workflow |
|---|---|---|---|---|
| OpenCode | opencode | ~/.config/opencode/ | plugin (graphyloop_* tools) + 26 agents + 15 /chadi-* commands + AGENTS.md | /chadi-init |
| Claude Code | claude | ~/.claude/ or ~/.claude.json | MCP server + 26 agents + 15 commands + ~/.claude/rules/graphyloop-workflow.md (or install the Claude Code plugin instead) | /chadi-init (plugin: /graphyloop:chadi-init) |
| Codex | codex | ~/.codex/ | MCP server + 15 prompts + bundled skills in ~/.agents/skills/ + AGENTS.md | /prompts:chadi-init |
| Cursor / Windsurf | cursor | ~/.cursor/ | MCP server + bundled skills in ~/.agents/skills/ (workflow loads from graphyloop-workflow skill; project init writes /AGENTS.md) | ask: "run the graphyloop workflow init" |
| DeepSeek Harness | dsh | ~/.dsh/ or $DSH_HOME | MCP server + 26 role prompts + graphyloop-squad skill + AGENTS.md | load the graphyloop-squad skill |
| Oh My Pi | omp | ~/.omp/ | MCP server in ~/.omp/agent/mcp.json + 26 squad agents + skills; AGENTS.md only if you have none | ask: "run the graphyloop workflow init" |
| Gemini CLI | gemini | ~/.gemini/ | MCP server in ~/.gemini/settings.json + /chadi-* TOML commands + bundled skills in ~/.gemini/skills/; GEMINI.md only if you have none | /chadi-init |
Per-harness file locations, verification, dsh notes, and the Gemini CLI sign-in change (personal Google sign-ins stopped working on June 18, 2026; an API key still works): docs/harnesses.md.
Paste the block below into your AI harness — it installs, verifies (GRAPH_LOOP_DOCTOR_OK), and reports on its own. Raw copy: docs/SETUP-PROMPT.md.
You are setting up GraphyLoop (github.com/chadixearth/graphyloop, npm package `graphyloop`) — a one-command agentic workflow kit for AI coding agents: a 25-agent squad, parallel wave planning, persistent memory, a harness-neutral workflow and an MCP server that works in any harness. Zero dependencies.
Goal: install it for THIS machine's harness(es), verify the install actually works, and report. Do NOT edit any config file by hand — run only the installer. Do NOT run npm publish, npm login, or anything unrelated.
Steps:
node --version — must be 20 or newer. If older, tell the user to install Node.js 20+ and stop there.dsh), ~/.omp/ (Oh My Pi / omp), ~/.gemini/ (Gemini CLI). On Windows, ~ = %USERPROFILE%.graphyloop is the install command: it wires every detected harness, or all 7 on a fresh machine.)npx graphyloop --harness claude, not both): inside Claude Code run /plugin marketplace add chadixearth/graphyloop then /plugin install graphyloop@graphyloop.npx --yes graphyloop doctor prints one row per harness (present / wired) and its LAST line must be GRAPH_LOOP_DOCTOR_OK. If it prints GRAPH_LOOP_DOCTOR_ISSUES , run the fix: command it shows for each unwired row, then run doctor again.id: graphyloop-mcp naming '@deepseek-ai/dsh-mcp-client', ~/.dsh/AGENTS.md exists, and ~/.dsh/skills/ holds graphyloop-squad. Optional deeper check: dsh --profile headless --dump-config prints that row. In dsh the tools are namespaced — call them as mcpgraphyloop (e.g. mcpgraphyloopswarm_state).graphyloop-squad skill instead. Give a one-line summary of what was installed.Do not ask permission for reversible steps — proceed. Stop only for: Node < 20, an install failure, or a prompt you cannot answer.
Workflow v3 is harness-neutral: the same 12 rules run in OpenCode, Claude Code, Codex, Cursor, Windsurf, DeepSeek Harness, Oh My Pi and Gemini CLI.
flowchart LR
A[Recall memory_search] --> G0[Goal + proof state what & check] G0 --> B{Size the work} B -- "inline ≤ 8 known files" --> I[Inline edit any mix of layers] B -- "2+ independent slices (~5+ min each)" --> C[ctx pack + contract ctx-slug.md + contract-slug.md] C --> D[One wave 1–3 lanes, driver keeps a slice] D --> E[Proof, not claims run it, real browser / URL] I --> E E --> F[Report Changed / Files / Verified / Skills / Blocked] F --> G[Record memory_store + why & commit/PR]
memory_search before planning; memory_store one dense line after, including the *why* and the commit/PR it landed in.ctx- .md (path:line, current code, pattern to copy) so lanes start editing instead of rediscovering.contract- .md is the only cross-lane dependency.Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo