Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
Neural web search, code context, and page crawling through the Exa API.
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": {
"deepsearch": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/deepsearch",
"mcp"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add deepsearch -- npx -y @reneturcios/deepsearch mcpPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"deepsearch": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/deepsearch",
"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": {
"deepsearch": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/deepsearch",
"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 CloudCorpRecords, 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 (0.1.0) llegó al registro hace 6 días.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js, Docker 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.
deepsearch asks Exa's neural index questions the way a researcher would. A plain search returns the pages that best match the meaning of a query, with their text already pulled in. A code question gets a context pack instead: examples and documentation excerpts gathered from across the web and sized to a token budget you choose. And when you already know the page you want, a crawl fetches that one page and hands back its words. It runs from the command line or as an MCP server for agents.
An Exa API key is required. Put it in the EXA_API_KEY environment variable; the key is sent to the API as the x-api-key header and never appears in output. When the variable is missing, every operation fails with an error that names it.
npx @reneturcios/deepsearch search "vector index tradeoffs"
Or run the container image:
docker run -i -e EXA_API_KEY ghcr.io/cloudcorprecords/deepsearch
The container defaults to the MCP server (see below). Pass CLI arguments to use it as a CLI instead.
export EXA_API_KEY="your api key"
deepsearch search "ferry electrification programs" deepsearch search "ferry electrification programs" --num-results 5
deepsearch code "React useState hook examples" --tokens 3000
deepsearch crawl https://example.com/some/article deepsearch crawl https://example.com/some/article --tokens 2000
deepsearch search "ferry electrification programs" --json
deepsearch --version
Exit codes: 0 on success, 1 when an operation fails (including a missing EXA_API_KEY or an API error), 2 for usage errors.
One bin serves both faces. The mcp subcommand starts a stdio MCP server:
npx -y @reneturcios/deepsearch mcp
MCP client configuration:
{
"mcpServers": { "deepsearch": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/deepsearch", "mcp"], "env": { "EXA_API_KEY": "your api key" } } } }
These are the original server's default-enabled tools:
| Tool | Input | What it returns |
|---|---|---|
web_search_exa | query (string, required), numResults (number, optional, default 8) | Matching pages as a numbered text block: title, URL, publication details when known, and the page text the API supplied. |
get_code_context_exa | query (string, required), tokensNum (number, optional, 1000–50000, default 5000) | Code examples and documentation excerpts for the question, each headed by its source, trimmed to the token budget. |
crawling_exa | url (string, required), tokensNum (number, optional, default 5000) | The full text of that one page, titled, trimmed to the token budget. |
Token budgets are clamped to the documented 1000–50000 range and are applied at roughly four characters per token. An empty result set is reported as such; a page the API cannot fetch, a missing key, or a failed API call is reported as a tool error.
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # node test runner over test/*.test.ts, no network (fake fetch fixtures) npm run dev # run the CLI from source via tsx
MIT — see LICENSE.