Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
AI Agent with Architectural Memory. Impact analysis (free), tests and code from the graph (pro).
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 …”.
Funciona en Claude para web, escritorio y móvil:
https://hokmah.dev/mcpEjecuta esto en tu terminal
claude mcp add --transport http hokmah https://hokmah.dev/mcpPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"hokmah": {
"url": "https://hokmah.dev/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": {
"hokmah": {
"type": "http",
"url": "https://hokmah.dev/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.
ChatGPT solo se conecta a servidores en internet:
https://hokmah.dev/mcpLos nombres de los menús pueden variar un poco según el plan y con el tiempo.
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.
Todavía no hemos leído la lista de herramientas de este servidor; revisamos los endpoints por turnos.
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 davidangularme, dueña del repo
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos
Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos
Aún sin revisar; leemos la lista de herramientas cuando revisamos el endpoint
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 la nube del creador. Te conectas por internet sin instalar nada, pero lo que envías pasa por los servidores del creador.
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (1.0.0) llegó al registro hace 7 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. Se conecta por URL, así que también funcionan las apps que aceptan servidores MCP remotos, como ChatGPT en modo desarrollador.
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.
AI Agent with Architectural Memory — MCP Server
Gives any AI coding agent persistent understanding of codebases via TransitionGraph, IdeaGraph, and WorldModel. Analyze impact, generate tests, write code — all from the graph.
Add to your editor's MCP config (Cursor, Claude Code, VS Code, Windsurf, Cline, JetBrains):
{
"mcpServers": { "hokmah": { "type": "streamable-http", "url": "https://hokmah.dev/mcp" } } }
Then ask your agent: *"analyze the impact of refactoring the auth module in github.com/owner/repo"*
| Tool | Tier | Description |
|---|---|---|
hokmah_analyze | FREE | Impact analysis, risk score, affected files, architectural invariants |
hokmah_connect_project | FREE | Connect a GitHub repo, build the architectural graph |
hokmah_connect_mcp | FREE | Connect an external MCP server for orchestration |
hokmah_generate_tests | PRO | Test generation from the graph (40x fewer tokens) |
hokmah_generate_code | PRO | Code generation with architectural memory |
Hokmah builds a persistent architectural graph from your codebase:
When you ask "what's the impact of changing X?", Hokmah traverses the graph instead of sending your entire codebase to an LLM. That's why analyze is free (zero LLM tokens) and generate uses 40x fewer tokens.
hokmah_analyze + hokmah_connect_project + hokmah_connect_mcp (unlimited)hokmah_generate_tests + hokmah_generate_code (BYOK — bring your own LLM key)Get a Pro key at hokmah.dev.
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.jsonclaude mcp add hokmah --transport streamable-http --url https://hokmah.dev/mcp.vscode/mcp.json in project root~/.windsurf/mcp.jsonThe hosted server at https://hokmah.dev/mcp is the recommended way to use Hokmah. To run the server yourself against your own Hokmah backend:
pip install -r requirements.txt
cp pro_keys.example.json pro_keys.json # edit with your real PRO keys HOKMAH_API_BASE=http://localhost:8000 python mcp_server.py
Environment variables:
HOKMAH_API_BASE — upstream Hokmah API (default http://localhost:8000)HOKMAH_MCP_PORT — port to listen on (default 8001)HOKMAH_PRO_KEYS — path to the PRO keys JSON file (default /home/vpm/mcp-server/pro_keys.json)A reference systemd unit is provided in hokmah-mcp.service.
Catalyst AI Research · Haifa, Israel
MIT