Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
Local code graph and solution memory for coding agents via CLI and MCP.
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": {
"codeagent-memory": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add codeagent-memory -- docker run -i --rm ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"codeagent-memory": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6"
]
}
}
}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": {
"codeagent-memory": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6"
]
}
}
}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 HanochZhu, 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 (0.1.6) llegó al registro hace 7 días.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas 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.
English · 中文 · 日本語 · 한국어 · العربية · 🌐 Website
Code graph + memory · surgical reads · 100% local · MCP + CLI
Kernel written in Rust
Guides: Interactive Showcase (Website) · Main Agent vs Subagent · MCP Configs by IDE · 中文说明
When an AI coding agent explores a repository, it usually rediscovers structure the slow way — running grep, glob, and full-file Read one file at a time — and forgets everything in the next session.
`cam` gives the agent two local retrieval planes in a single binary:
| Plane | What it stores | How the agent uses it | |
|---|---|---|---|
| Code Graph | Tree-sitter symbols (functions, types, methods) as a virtual filesystem + 1-hop callers/callees | ls, find, read src/file.rs/symbol, `ref symbol --dir in\ | out` — surgical symbol reads instead of whole-file dumps |
| Memory Tree | Project facts, architecture decisions, debugging write-ups, and user habits | recall (Vector + BM25 fused with RRF) and add (with branching --parent and revision --supersedes) |
One binary, two interfaces: The main agent calls
camover MCP (cam mcp); subagents (which rarely inherit MCP tools) call the exact same CLI (cam --json …). Both share.cam/cam.dbon disk, 100% local, zero API cost.
Paste this prompt directly into your coding agent (Cursor, Claude Code, Codex, Windsurf, GitHub Copilot, Cline, etc.) and let it install, index, and wire cam for you:
Install cam from https://github.com/HanochZhu/codeagent_memory: require a working Rust toolchain (rustup), run `cargo install --git https://github.com/HanochZhu/codeagent_memory --locked`, ensure ~/.cargo/bin (or %USERPROFILE%\.cargo\bin on Windows) is on PATH, then verify with `cam --help`. In this repo run `cam index`. For the main agent, register MCP stdio: command `cam`, args `["mcp"]` (Cursor: .cursor/mcp.json; Claude Code: .mcp.json). Subagents call `cam --json` in the shell. Do not add extra docs.
How each IDE / agent handles this prompt
| Environment | What to do |
|---|---|
| Cursor / Windsurf / Claude Code / Codex | Paste into Agent / Chat; the agent runs the terminal install, builds .cam/cam.db, and writes the MCP config |
| VS Code (Copilot / Continue / Cline) | Paste into Agent / Chat mode with terminal access enabled |
| JetBrains (IntelliJ / RustRover / GoLand) | Paste into AI Assistant, or run cargo install in the built-in terminal |
Note: cargo install places cam in ~/.cargo/bin (Windows: %USERPROFILE%\.cargo\bin). Restart your terminal or IDE if cam is not immediately found on PATH.
Requires a Rust toolchain:
cargo install --git https://github.com/HanochZhu/codeagent_memory --locked
cam --help
Alternative: Build from local clone or run via Docker
From a local clone:
git clone https://github.com/HanochZhu/codeagent_memory.git
cd codeagent_memory cargo install --path . --locked
Docker (no Rust toolchain required):
docker pull ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6
docker run -i --rm -v "$PWD:/work" -w /work ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6
Or build locally: docker build -t cam https://github.com/HanochZhu/codeagent_memory.git
cd your-project
cam index # parse repo into .cam/cam.db
cam ls src/ # list files or symbols in a file cam read src/main.rs/main # read a single symbol body cam ref main --dir in # 1-hop callers (in) or callees (out)
cam recall "how does hybrid recall fuse BM25 and vectors" cam add --summary "..." < notes.md
cam auto-initializes .cam/ on first use. Run cam watch in the background if you want live incremental graph updates as files change.
Add cam mcp to your host's MCP configuration (e.g. .cursor/mcp.json or .mcp.json):
{
"mcpServers": { "cam": { "command": "cam", "args": ["mcp"] } } }
See docs/mcp.md for host-specific config paths and docs/agents.md for main-agent / subagent prompt rules.
The first recall or add downloads the default embedding model (potion-multilingual-128M to ~/.cam/models/) and falls back to a lexical hash embedder if offline.
| Feature | Details |
|---|---|
| SQLite Code Graph | Tree-sitter parses functions, types, and call edges into .cam/cam.db for instant symbol-level navigation |
| Virtual Paths | src/main.rs addresses a file outline; src/main.rs/main addresses the symbol body directly |
| Live Incremental Sync | cam sync hashes file contents; cam watch keeps the graph updated on save |
| Hybrid Recall (RRF) | Combines local dense embeddings (model2vec) + identifier-aware BM25 via Reciprocal Rank Fusion ($k=60$) |
| Revision Chains & Tree | --parent builds branching topic hierarchies; --supersedes links linear revisions and folds older entries automatically |
| Ebbinghaus Retention | Retention $R = e^{-t / S}$ gently weights ranking ($\le 10\%$) and flags stale / needs_update memories without deleting history |
| Dual Interface (MCP + CLI) | Main agent uses cam_* MCP tools; subagents run cam --json … in the shell |
| 100% Local & Private | Zero external API keys; runs entirely on local SQLite and on-disk embeddings |
| 9 Languages | Rust, Python, TypeScript, JavaScript, Go, Java, C, C++, C# |
tree-sitter walks the workspace and stores symbol definitions and call edges in .cam/cam.db.ls → find → read → ref). Reading a file returns its symbol outline; reading file/symbol returns only that symbol's source slice.recall takes an English query, embeds it locally, runs identifier-aware BM25 (splitting snake_case, kebab-case, camelCase + English stemming), prunes low-confidence tails, and fuses both lists with RRF ($k=60$) scaled by $0.9 + 0.1 \times R$. Superseded revisions are automatically expanded to their newest replacement.add stores only one fact (English summary; body supports non-Latin characters). Related facts are connected via --link / links into a knowledge graph (inspected via mem show; recall does not traverse graph links yet). --parent attaches a memory to a structural topic; --supersedes replaces an outdated memory while preserving lineage.Architecture deep dive (Chinese): DESIGN.md.
Every coding task follows the same four-step loop:
cam_recall / cam recall in English before grepping. Reuse a hit if it is latest and not needs_update.not_indexed, run cam_index / cam index once for the project.find or ls, read symbol bodies with read / , and trace callers/callees with ref --dir in|out.cam_add / cam add as atomic facts (one fact per memory, English summary; body supports non-Latin characters), linking related facts with links / --link.| Role | Interface | Typical Usage |
|---|---|---|
| Main Agent (Chat / IDE session) | MCP (cam mcp) | Calls cam_recall, cam_find, cam_ls, cam_read, cam_ref, cam_add, cam_mem_tree, cam_mem_show directly |
| Subagent (Task / explore / CLI) | CLI (cam --json) | Runs cam --json --project in the shell (subagents rarely inherit MCP tools) |
Full agent rules & copy-paste system prompts: docs/agents.md.
| Command | Description | |
|---|---|---|
cam index | Parse the project with tree-sitter into .cam/cam.db (creates .cam/ if needed) | |
cam sync | Incrementally update the graph for modified files using content hashes | |
cam watch [--debounce-ms N] | Watch source files and auto-sync (--json streams one JSON report per sync) | |
cam ls [virt_path] | List directories, files, or symbols inside a file | |
cam read [--full] | Read a file's symbol outline, a specific symbol body (path/symbol), or the --full file | |
cam find [--kind K] [--file S] [--scope D] [--limit N] | Case-insensitive substring search over symbol names (exact matches first, then prefixes) | |
| `cam ref --dir in\ | out [--file S] [--kind K] [--scope D]` | 1-hop callers (in / --callers) or callees (out / --callees). Returns ranked candidates on ambiguous names |
| Command | Description |
|---|
| cam recall " " [--limit N] [--no-expand] [--include-superseded] [--snippets] | Hybrid RRF recall (English query). --no-expand skips newest-revision expansion; --include-superseded keeps old revis
Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo