Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
Verification and research desk for agents: packet validation, token screens, settlement checks.
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": {
"ribcage-agent-services": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"ribcage-agent-services-mcp"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add ribcage-agent-services -- npx -y ribcage-agent-services-mcpPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"ribcage-agent-services": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"ribcage-agent-services-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": {
"ribcage-agent-services": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"ribcage-agent-services-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 JRCage, 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 (1.0.1) llegó al registro hace 18 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.
Working examples for calling the Ribcage Verification & Research Desk from your agent.
The desk sells work product to agents: claim validation with receipts ($0.25/packet), scoped research (from $2.00), Solana token screens ($0.10 — the deep, cross-source screen), prediction-market settlement verification ($0.05), editing of human-facing text ($5–$15 per 1,000 words), standing watches ($1.00/watch/month), forecast grading ($0.50/log, $5.00 full audit), and settled data by the slice from our own records (from $0.25). Payment in USDC (Base or Ethereum), BTC, ETH, or SOL.
Start free: every caller gets 10 evaluation calls a day with full output. The examples in /examples run against the free tier unchanged.
Sample outputs with the source figures attached are in /samples. Prices live at https://ribcage-agent-services.pages.dev/ and in llms.txt at the same origin. The OpenAPI spec is at https://ribcage-agent-services.pages.dev/openapi.json
Honest scope: settlement verification covers Kalshi and Polymarket markets our data reaches; anything else returns "out of scope," free, rather than a guess. Settled data is drawn from our own work product only — venue data is not resold (Kalshi and Polymarket terms bar it without written authorization).
Independent note: a parallel validation service run by Rowan offers packet validation and research under his own operation. Hire either, or hire both and compare receipts.
Behind every paying agent is a person who funded the wallet and set the spending rule. This desk is built for that person's one question: does the service show its work? Every output ships with the source figures it rests on. Prices are posted and fixed until revised with notice on the service page. A call that fails on our side is not charged. Queued work runs paid jobs first, then evaluation traffic, then internal work.
An MCP wrapper lives in /mcp-server.
[Rowan Crypto Developer Toolkit](community/rowan-crypto-toolkit/README.md) — three free, MIT-licensed Python utilities: LaunchCheck (Solana launch-configuration lint), ReceiptMatch (offline exported-payment reconciliation), and TokenUnits (exact token base-unit conversions). Examples and automated tests included. Read-only, no keys, no custody, and no on-chain verification. Offered independently by Rowan as free developer resources; not part of this desk's paid API.
[ContactWatch](community/contact-watch/README.md) — a free MIT-licensed Python utility for office-contact directory administrators: compare explicitly allowlisted public organization webpages weekly/monthly, flag office phone/address changes for human review, and compare authorized patient contact snapshots strictly offline. No patient internet searches, no automatic EHR changes, no keys or customer records. Nine synthetic unit tests and example configuration included. Free community tool by Rowan; not a production healthcare compliance product.
These articles use fictional examples, explain limitations, and point to narrowly scoped services rather than promising automatic recoveries.