Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
Local codebase search for agents: hybrid keyword/semantic search, locate, expand, related code.
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": {
"repofind": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/repofind",
"mcp"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add repofind -- npx -y @reneturcios/repofind mcpPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"repofind": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/repofind",
"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": {
"repofind": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/repofind",
"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 7 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 anteayer.
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.
Finding code in a repository you have never opened usually starts with a guess: a word to grep, a filename to try. repofind replaces the guessing with an index. Point it at a local directory and it walks the tree — skipping .git, node_modules, files over a megabyte, and anything outside a source-and-text extension allowlist — splits each file into consecutive 40-line chunks, and ranks those chunks against your question. One call returns the five best places to look, each with its file, line range, the chunk text, and a score.
Ranking is hybrid. A pinned BM25 scorer (k1 = 1.2, b = 0.75) over the chunk texts always runs. When a TAKARA_API_KEY is present in the environment, an embeddings step joins in: the query and the chunks are embedded through an OpenAI-compatible endpoint and each chunk's final score becomes bm25 + 10 * max(0, cosine). Without a key — or if the embedder fails — the result says so plainly in its notes and ranks by keyword alone. By default only the best hit per file is kept, so five hits mean five different files to open.
The other tools cover the rest of the exploration loop. locate finds an exact substring — an env var, a symbol, an error code — and reports it as a count, a file list, bare locations, or full lines. expand takes a hit you already have and returns its chunk plus the neighbouring chunks in the same file. find_related takes the same anchor and ranks chunks from every other file against it. read_benchmark rolls up saved benchmark-mode queries into a token-savings total. The original product's auth tool is not part of this rebuild: its interactive device login and AWS-profile validation cannot be reproduced from the published spec, so the surface here is five of the six tools.
npx @reneturcios/repofind search '{"query": "retry backoff logic", "repo": "."}'
npx @reneturcios/repofind locate '{"literal": "DATABASE_URL", "mode": "locations"}' npx @reneturcios/repofind expand '{"file_path": "src/client.ts", "anchor_line": 83}' npx @reneturcios/repofind find_related '{"file_path": "src/client.ts", "anchor_line": 83}' npx @reneturcios/repofind read_benchmark '{}' npx @reneturcios/repofind --version
Each tool subcommand takes the tool's arguments as one JSON string and prints the result as JSON. Exit codes: 0 on success, 1 on a runtime error, 2 on a usage error.
Environment variables: TAKARA_API_KEY enables the semantic half; MIRU_OPENAI_BASE_URL (default https://infer.takara.ai/v1) and MIRU_OPENAI_EMBEDDING_MODEL (default ds1-miru-int8) configure the embeddings endpoint; MIRU_MAX_INDEX_FILES caps the index (default 10000); MIRU_BENCHMARK_HISTORY_PATH overrides the benchmark history location.
npx -y @reneturcios/repofind mcp
MCP client config:
{
"mcpServers": { "repofind": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/repofind", "mcp"] } } }
search — Hybrid semantic + keyword search over an indexed local codebase. Default for code exploration — one call per question.query (string, required) — natural language or code queryrepo (string, optional) — local directory to index; defaults to the working directoryinclude / exclude (string arrays, optional) — gitignore-style glob patterns against repo-relative pathsdedupe_by_file (boolean, default true) — keep the best hit per fileReturns {hits, ranking, notes} with at most 5 hits; each hit is {file_path, absolute_path, start_line, end_line, anchor_line, truncated, snippet, score} with the score rounded to 4 decimals.
locate — Find exact substrings (env vars, symbols, error codes) in an indexed local codebase.literal (string, required); mode one of count, files, locations, lines (default lines); limit caps locations/lines; ignore_case (default false); repo, include, exclude as in search.expand — Return more context in the same file around a search hit: the anchor chunk plus neighbouring chunks.file_path and anchor_line (required); before / after chunk counts (default 1 each).find_related — Find similar code in other files, from a hit's file_path and anchor_line. Returns the same {hits, ranking, notes} shape as search, with the source file excluded.read_benchmark — Cumulative token-savings rollup from saved benchmark-mode queries. Returns {queries, total_tokens_saved, average_tokens_saved}; a missing history file is a zero rollup, not an error.docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/repofind
docker run --rm ghcr.io/cloudcorprecords/repofind locate '{"literal": "TODO"}'
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # tsx --test test/*.test.ts (temp fixture repos, fake embedder, no network) npm run dev # run the CLI from source
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