Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
Local-first MCP server: semantic search over library docs. No cloud, no API key, no telemetry.
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": {
"deadzone": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/laradji/deadzone:v0.7.4",
"server"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add deadzone -- docker run -i --rm ghcr.io/laradji/deadzone:v0.7.4 serverPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"deadzone": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/laradji/deadzone:v0.7.4",
"server"
]
}
}
}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": {
"deadzone": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/laradji/deadzone:v0.7.4",
"server"
]
}
}
}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 laradji, 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 (0.7.4) llegó al registro hace 6 meses.
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.
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semantic doc search. local file. no cloud. no key.
you ask in english. it answers in snippets.
Status. Vector search wired end-to-end. MCP over stdio. One binary, Linux + macOS, zero telemetry. See releases for the latest tag and the roadmap for in-flight work.
The scraper is still the messy half — #64 is honest about it.
Your AI client says "how do I register a tool?". The doc says AddTool. A grep-based index shrugs; a vector index doesn't. Deadzone is the vector index — nomic-embed-text-v1.5 over Turso's native cosine distance, wrapped in a Go binary that speaks MCP over stdio and keeps every byte on your laptop. It is, roughly, Context7 with the internet turned off.
deadzone. Subcommands for everything. No pip install, no npm i, no docker compose up.FTS5 is not invited.DEADZONE_DB_OFFLINE=1 refuses to guess. Verification failures in the scraper drop the doc, not the run.# macOS Apple Silicon — the one-liner
brew install laradji/deadzone/deadzone
VERSION=$(curl -fsSL https://api.github.com/repos/laradji/deadzone/releases/latest | grep '"tag_name"' | cut -d'"' -f4) ARCH=amd64 # or arm64
curl -L -O "https://github.com/laradji/deadzone/releases/download/${VERSION}/deadzone_${VERSION}_linux_${ARCH}.AppImage" chmod +x "deadzone_${VERSION}_linux_${ARCH}.AppImage" mv "deadzone_${VERSION}_linux_${ARCH}.AppImage" deadzone
curl -L "https://github.com/laradji/deadzone/releases/download/${VERSION}/deadzone_${VERSION}_linux_${ARCH}.tar.gz" \ | tar xz --strip-components=1
Both flavors land a deadzone executable in your current directory, so the ./deadzone server snippet below works as-is.
# Container — multi-arch (linux/amd64 + linux/arm64), ships with the DB baked, runs offline by default
docker pull ghcr.io/laradji/deadzone:latest docker run --rm -i ghcr.io/laradji/deadzone:latest server
The image bakes the binary, libonnxruntime, deadzone.db, and the nomic-embed-text-v1.5 ONNX weights (~230 MB total), and runs as a non-root user out of distroless (no shell, no package manager). DEADZONE_DB_OFFLINE=1 is set in the image so first launch is instant — no download, no volume mount, no --network access required. To refresh the index, pull a newer tag.
Windows is blocked upstream — no libtokenizers.a. Use WSL.
Verify checksums (optional but cheap):
curl -L -O "https://github.com/laradji/deadzone/releases/download/${VERSION}/deadzone_${VERSION}_checksums.txt"
sha256sum --ignore-missing -c "deadzone_${VERSION}_checksums.txt" # Linux shasum -a 256 --ignore-missing -c "deadzone_${VERSION}_checksums.txt" # macOS
AppImage needs FUSE v2. Most desktops ship it; minimal servers don't. If you get dlopen(): libfuse.so.2, either apt-get install libfuse2 (or dnf install fuse-libs) or pass --appimage-extract-and-run to bypass FUSE entirely.
./deadzone server
That's the quick-start. On first launch it fetches deadzone.db matched to this binary's version, SHA256-verifies, caches it under the platform data dir, and serves. Second launch onwards: zero network. Upgrade the binary and the DB re-fetches on next launch; don't, and the cache is served forever.
MCP client wire-up — native binary (Brew tap, tarball, or AppImage):
{
"mcpServers": { "deadzone": { "type": "stdio", "command": "/path/to/deadzone", "args": ["server"] } } }
MCP client wire-up — container (multi-arch on ghcr.io). The image ships with deadzone.db baked, so no volume mount is needed and every container start is offline-instant:
{
"mcpServers": { "deadzone": { "type": "stdio", "command": "docker", "args": ["run", "--rm", "-i", "ghcr.io/laradji/deadzone:latest", "server"] } } }
Then, from the client:
search_libraries("terraform aws") → ranked (lib_id, version) pairs
search_docs("creating an s3 bucket", lib_id=...) → snippets, token-budgeted
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ search_libraries(name, limit?) → []LibraryHit │ │ ───────────────────────────────────────────── │ │ free text ──► vector match against the libs table │ │ ──► [{lib_id, version, doc_count, match_score}] │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ search_docs(query, lib_id?, version?, tokens?) → []Snippet │ │ ────────────────────────────────────────────────── │ │ natural ──► 768-dim embed ──► cosine over docs │ │ language ──► token-budgeted snippets back │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
| Arg | Shape | Notes |
|---|---|---|
query | string | Matched semantically. Don't write keywords; write what you want. |
lib_id | /org/project | Optional filter. Grab one from search_libraries. |
version | "1.14" or similar | Optional pin; requires lib_id. version alone is rejected. |
tokens | int | Response budget. Default 5000, min 1000, ≈ 4 chars/token. |
limit | int | On search_libraries — max results. Default 10, max 50. |
name | string | Free text on search_libraries. Empty returns the most-indexed libs. |
deadzone server
│ ▼ ┌──────────────┐ stdio JSON-RPC ┌───────────────┐ │ MCP client │ ─────────────────────► │ handler │ └──────────────┘ └──────┬────────┘ │ ┌──────────────────┴──────────────────┐ ▼ ▼ ┌────────────────┐ ┌──────────────────┐ │ embedder │ │ Turso (local) │ │ hugot + ORT │ │ F32_BLOB(768) │ │ nomic v1.5 │ │ vector_distance │ └────────┬───────┘ └──────────────────┘ │ 768-dim ▲ └────────────── query vector ────────┘
| Layer | Choice |
|---|---|
| Language | Go 1.26.2, pinned via mise |
| Storage | Turso local file — native F32_BLOB(N) + vector_distance_cos |
| Driver | tursogo — CGO-free via purego |
| Embedder | hugot → nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5, 768-dim, 8192-token ctx (int8 quantized) |
| Runtime | ONNX Runtime — binary CGO-linked at build time; libonnxruntime auto-fetched + SHA256-verified on first launch |
| Protocol | modelcontextprotocol/go-sdk over stdio |
The binary itself is CGO-linked (hugot ORT backend + static libtokenizers.a). At runtime the only native surface is libonnxruntime, loaded via dlopen after a SHA256-verified auto-download. Everything else — Go stdlib, tursogo, the model weights — is either statically linked or fetched on first launch against a pinned hash. No system installs. No sudo. If a download drifts from its pinned hash, the run aborts; there is no fallback to an unverified fetch.
Escape hatches for air-gapped boxes:
| Env var | Effect |
|---|---|
DEADZONE_ORT_LIB_PATH | Hand-positioned libonnxruntime path. Skips the download. |
DEADZONE_ORT_CACHE | Override the ORT library cache dir. |
DEADZONE_HUGOT_CACHE | Override the model-weights cache dir. |
DEADZONE_DB_CACHE | Override the deadzone.db cache dir. |
DEADZONE_DB_OFFLINE=1 | Refuse any network call. Fails loudly if nothing is cached. Set by default in the container image (which ships deadzone.db baked). |
DEADZONE_DB_AUTOUPDATE=0 | Disable the boot-time DB freshness probe (the probe runs by default; fetch-db always probes regardless of this flag). |
Default cache paths per platform:
| Platform | deadzone.db lives at |
|---|---|
| macOS | ~/Library/Application Support/deadzone/deadzone.db |
| Linux | $XDG_DATA_HOME/deadzone/deadzone.db (else ~/.local/share/...) |
| Windows | %LOCALAPPDATA%\deadzone\deadzone.db |
A sibling deadzone.db.release JSON manifest records {tag, sha256, fetched_at}. Startup compares the cached tag against the binary's compiled-in version: match → fire a 3-second freshness probe against deadzone.db.sha256 on the matching GitHub Release, atomic-swap if the remote sha differs (soft-fail to the cache on any network error); differs → fetch the new tag's release and atomic-swap; dev build → fall back to /releases/latest with a server.db_version_dev_fallback WARN. Pre-#197 binaries wrote a single-line tag-only sidecar; the JSON reader still accepts that format and rewrites it to v1 on first probe.
Contributor path. End users don't touch this — they just get what ships in deadzone.db.
Not editing YAML yourself? Open an issue via the New issue page and pick Add a library or Refresh a library. The template collects exactly what a registry entry needs.
Editing YAML yourself? Append to libraries_sources.yaml:
libraries:
versions key, urls used as-is.Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo