Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
Fast semantic code search for AI agents — find symbols, references, and callers across any codebase
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": {
"codeix": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"codeix"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add codeix -- npx -y codeixPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"codeix": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"codeix"
]
}
}
}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": {
"codeix": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"codeix"
]
}
}
}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 montanetech, 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 (0.5.0) llegó al registro hace 9 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js, 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.
[codeix.dev](https://codeix.dev) · Fast semantic code search for AI agents — find symbols, references, and callers across any codebase.
codeix # start MCP server, watch for changes
codeix build # parse source files, write .codeindex codeix -r ~/project build # build from a specific directory
AI coding agents spend most of their token budget *finding* code before they can *work on* it. They grep, read files, grep again, backtrack. On a large codebase the agent might burn thousands of tokens just locating the right function — or worse, miss it entirely and hallucinate.
Codeix gives the agent a pre-built map of your codebase. One structured query returns the symbol name, file, line range, signature, and parent — no scanning, no guessing.
| Problem | What happens today |
|---|---|
| No structure | grep finds text matches, not symbols. The agent can't distinguish a function definition from a comment mentioning it. |
| Slow re-parsing | Python-based indexers re-parse everything on startup. On large codebases, you wait. |
| Not shareable | Indexes are local caches — ephemeral, per-machine. A new developer or CI runner starts from scratch. |
| No composition | Monorepo with 10 packages? Dependencies with useful APIs? No way to query across boundaries. |
| Prose is invisible | TODOs, docstrings, error messages — searchable by grep but not *selectively*. You can't search only comments without also matching code. |
.codeindex directory you commit with your code. Clone the repo, the index is already there. No re-indexing..codeindex in their npm/PyPI/crates.io package. Consumers get instant navigation of dependencies.search --scope text targets comments, docstrings, and string literals specifically. Find TODOs, find the error message a user reported, find what a function's docstring says — without noise from code..codeindex formatAn open, portable format for structured code indexing. Plain JSONL files you commit alongside your code — git-friendly diffs, human-readable with grep and jq, no binary blobs.
.codeindex/
index.json # manifest: version, name, languages files.jsonl # one line per source file (path, lang, hash, line count) symbols.jsonl # one line per symbol (functions, classes, imports, with signatures) texts.jsonl # one line per comment, docstring, string literal
Any tool that can parse JSON can consume a .codeindex. Codeix builds it using tree-sitter, and AI agents query it through MCP (Model Context Protocol).
Example — symbols.jsonl:
{"file":"src/main.py","name":"os","kind":"import","line":[1,1]}
{"file":"src/main.py","name":"Config","kind":"class","line":[22,45]} {"file":"src/main.py","name":"Config.init","kind":"method","line":[23,30],"parent":"Config","sig":"def init(self, path: str, debug: bool = False)"} {"file":"src/main.py","name":"main","kind":"function","line":[48,60],"sig":"def main(args: list[str]) -> int"}
Include .codeindex in your package and every developer who depends on you gets instant navigation of your API — no setup, no re-indexing.
Works with Git repos, npm, PyPI, and crates.io.
Seven tools, zero setup. The agent queries immediately — no init, no config, no refresh.
| Tool | What it does |
|---|---|
explore | Explore project structure: metadata, subprojects, files grouped by directory |
search | Unified full-text search across symbols, files, and texts (FTS5, BM25-ranked) with scope/kind/path/project filters |
get_file_symbols | List all symbols in a file |
get_children | Get children of a class/module |
get_callers | Find all places that call or reference a symbol |
get_callees | Find all symbols that a function/method calls |
flush_index | Flush pending index changes to disk |
Launch codeix from any directory. It walks downward and treats every directory containing .git/ as a separate project — each gets its own .codeindex.
Works uniformly for single repos, monorepos, sibling repos, and git submodules. No config needed.
Tree-sitter grammars, feature-gated at compile time:
| Language | Feature flag | Default | Extensions |
|---|---|---|---|
| Python | lang-python | yes | .py .pyi .pyw |
| Rust | lang-rust | yes | .rs |
| JavaScript | lang-javascript | yes | .js .mjs .cjs .jsx |
| TypeScript | lang-typescript | yes | .ts .mts .cts .tsx |
| Go | lang-go | yes | .go |
| Java | lang-java | yes | .java |
| C | lang-c | yes | .c .h |
| C++ | lang-cpp | yes | .cpp .cc .cxx .hpp .hxx |
| Ruby | lang-ruby | yes | .rb .rake .gemspec |
| C# | lang-csharp | yes | .cs |
| Markdown | lang-markdown | yes | .md .markdown |
Markdown files are parsed for headings (both ATX # and Setext underline styles) which are indexed as section symbols with hierarchical parent-child relationships — enabling TOC extraction and document structure navigation.
Fenced code blocks are extracted as code text entries, parented to their containing section.
HTML, Vue, Svelte, and Astro files are preprocessed to extract embedded blocks, which are then parsed with the JavaScript or TypeScript grammar:
| Format | Extensions | Script detection |
|---|---|---|
| HTML | .html .htm | tags, with optional lang="ts" |
| Vue | .vue | and , with optional lang="ts" |
| Svelte | .svelte | , with optional lang="ts" |
| Astro | .astro | --- frontmatter (always TypeScript) + optional tags |
Line numbers in the index point to the original file, not the extracted script block.
# npm / npx — run without installing
npx codeix
uvx codeix
cargo install codeix
brew install codeix
git clone https://github.com/montanetech/codeix.git cd codeix cargo build --release
All channels install the same single binary. No runtime dependencies.
# Build the index for the current project
codeix build
codeix -r ~/projects build
codeix
codeix serve codeix serve --no-watch
codeix -r ~/projects serve
Add to your MCP client config (e.g. Claude Desktop, Cursor):
{
"mcpServers": { "codeix": { "command": "codeix" } } }
See docs/architecture.md for the full set of architecture decision records.
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