Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
Compresses AI chat sessions into a typed knowledge graph. Local/offline via Ollama.
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.
ANTHROPIC_API_KEY, OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEYLos valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.
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": {
"fish-bridge": {
"command": "uvx",
"args": [
"fish-bridge-mcp"
],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
"OPENAI_API_KEY": "your-value",
"GEMINI_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add fish-bridge --env ANTHROPIC_API_KEY=your-value --env OPENAI_API_KEY=your-value --env GEMINI_API_KEY=your-value -- uvx fish-bridge-mcpCompleta los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"fish-bridge": {
"command": "uvx",
"args": [
"fish-bridge-mcp"
],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
"OPENAI_API_KEY": "your-value",
"GEMINI_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}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": {
"fish-bridge": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"fish-bridge-mcp"
],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
"OPENAI_API_KEY": "your-value",
"GEMINI_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}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 MakeaMouse, 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.
Debes completar: ANTHROPIC_API_KEY, OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY
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 (0.1.3) llegó al registro hace 6 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) 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.
Session-scoped knowledge graph engine for AI chat context compression.
Converts raw AI chat (40k+ tokens) into a compact typed knowledge graph (~300–800 tokens) and writes it to .github/copilot-instructions.md or CLAUDE.md — automatically included in every AI turn across all modes (ask, edit, agent). No MCP server required for the core workflow.
Raw session (40k tokens) → [fish_bridge] → Compressed graph (350 tokens)
written to copilot-instructions.md picked up by every AI turn automatically
Don't have
uv? Get it first:curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh(macOS/Linux) or see uv docs. It replaces pip + pipx + pyenv in one tool — no virtualenv management needed.
Recommended — `uv tool install` (installs both the fish-bridge CLI and fish-bridge-mcp MCP server on your PATH):
# Local Ollama backend — free, offline (requires Ollama running)
uv tool install fish-bridge-mcp
uv tool install "fish-bridge-mcp[gemini]" export GEMINI_API_KEY=...
uv tool install "fish-bridge-mcp[claude]" export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
uv tool install "fish-bridge-mcp[openai]" export OPENAI_API_KEY=sk-...
uv tool install "fish-bridge-mcp[all]"
After install, two commands are available on your PATH:
ingest, compile, show, serve, ...)MCP config only (no permanent install needed): use uvx directly in your .vscode/mcp.json — it downloads and runs the MCP server on demand:
{ "command": "uvx", "args": ["fish-bridge-mcp"] }
See the MCP server section below for the full config.
Traditional pip install (for embedding fish-bridge as a library in your own Python project)
pip install fish-bridge-mcp
pip install "fish-bridge-mcp[gemini]" # with Gemini backend pip install "fish-bridge-mcp[claude]" # with Claude backend pip install "fish-bridge-mcp[all]" # everything
</details>
# 1. Initialize for your project
fish-bridge init --tool copilot --project ./
fish-bridge ingest --source copilot
fish-bridge show
fish-bridge compile
That's it. .github/copilot-instructions.md now contains a ~350-token compressed summary of your session, replacing raw history in every future turn.
| Backend | Install extra | Model | Quality | Cost/turn |
|---|---|---|---|---|
local (Ollama) | *(none — requires Ollama)* | qwen2.5:7b | ~85% | $0 |
gemini | [gemini] | gemini-2.5-flash | ~95% | ~$0.0002 |
openai | [openai] | gpt-4.1-mini | ~93% | ~$0.0003 |
claude | [claude] | claude-opus-4-7 | ~97% | ~$0.002 |
hybrid | [claude] or [openai] | local+cloud | best | mixed |
Configure with:
fish-bridge config --backend gemini
# --- Session init ---
fish-bridge init # create session for current project fish-bridge init --tool claude # → writes to CLAUDE.md instead
fish-bridge ingest --source copilot # auto-discover latest VS Code Copilot session fish-bridge ingest --source copilot --session # target specific session fish-bridge ingest --source paste # paste any chat text — opens $EDITOR (universal fallback) fish-bridge ingest --source file --file export.json # from a saved export file fish-bridge watch --source copilot # tail JSONL, auto-update on new turns
fish-bridge merge --source document --file HANDOVER.md fish-bridge merge --source codebase --path ./ # git log + README fish-bridge merge --source obsidian --vault ~/notes fish-bridge merge --source deps --path ./ # package.json / pyproject.toml etc. fish-bridge merge --source testout --file results.json # jest / pytest / JUnit fish-bridge merge --source iac --path ./ # Terraform / CDK / CloudFormation fish-bridge merge --source openapi --file openapi.yaml fish-bridge merge --source session --file prior.chatgraph.json
fish-bridge compile # update instruction file (runs after ingest by default) fish-bridge compile --mode digest # full handover markdown fish-bridge compile --mode focus --query "Redis caching" fish-bridge show # pretty-print active nodes fish-bridge show --all # include resolved/deferred items fish-bridge serve # open Cytoscape.js graph viewer at localhost:8080 fish-bridge digest # generate handover digest
fish-bridge resolve "DNC caching strategy" fish-bridge defer "v16 index validation" fish-bridge add "Use Redis for session cache" --type decision fish-bridge conflict show fish-bridge conflict resolve --keep old
fish-bridge export # save .chatgraph.json fish-bridge import prior-session.chatgraph.json fish-bridge diff session-a.chatgraph.json session-b.chatgraph.json
fish-bridge config --show fish-bridge config --backend gemini
The MCP server adds real-time record_turn capture when using VS Code agent mode. It is not required — the file-based workflow above works in all modes without it.
Add to .vscode/mcp.json (uses uvx — no prior install needed):
{
"servers": { "fish-bridge": { "command": "uvx", "args": ["fish-bridge-mcp"], "env": { "FISH_BRIDGE_BACKEND": "gemini", "GEMINI_API_KEY": "${env:GEMINI_API_KEY}" } } } }
If you used uv tool install fish-bridge-mcp, you can also reference the installed binary directly:
{ "command": "fish-bridge-mcp" }
See examples/ for Claude Desktop, Cursor, and Windsurf configs.
MCP tools: record_turn, get_context, get_focus, mark_resolved, add_node, export_session, import_session, show_active, list_deferred
| Source | Command | What it ingests |
|---|---|---|
| Copilot | ingest --source copilot | VS Code Copilot JSONL transcript (auto-discovered) |
| Paste | ingest --source paste | Any chat text — universal fallback |
| Document | merge --source document | Markdown, JSON, YAML specs and ADRs |
| Codebase | merge --source codebase | Git commits + README + HANDOVER |
| Obsidian | merge --source obsidian | Vault notes with wikilinks and frontmatter |
| Session | merge --source session | Prior .chatgraph.json export |
| Deps | merge --source deps | package.json, pyproject.toml, Cargo.toml, go.mod, Gemfile, pom.xml |
| Test output | merge --source testout | Jest JSON, pytest JSON, JUnit XML — error nodes per failing test |
| IaC | merge --source iac | Terraform, CDK (synth output), CloudFormation, docker-compose |
| OpenAPI | merge --source openapi | OpenAPI 3.x / Swagger 2.0 / AsyncAPI specs |
.github/copilot-instructions.md (or CLAUDE.md)MIT — see LICENSE