Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
Spec-driven dev workflow MCP: start_* orchestration, memory, GitNexus, quality gates.
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": {
"probe-kit": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-probe-kit"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add probe-kit -- npx -y mcp-probe-kitPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"probe-kit": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-probe-kit"
]
}
}
}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": {
"probe-kit": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-probe-kit"
]
}
}
}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 8 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub mybolide, 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 (4.0.0) llegó al registro hace 3 meses.
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.
知时MCP | mcp-probe-kit Know the Context, Feed the Moment.
Introspection · Context Hydration · Delegated Orchestration
Talk is cheap, show me the Context.
mcp-probe-kit is a protocol-level toolkit designed for developers who want AI to understand project intent, choose a precise workflow, and retain validated experience without flooding the model with internal actions.
Languages: English | 简体中文 | 日本語 | 한국어 | Español | Français | Deutsch | Português (BR)
🚀 AI-Powered Complete Development Toolkit - Covering the Entire Development Lifecycle
A powerful MCP (Model Context Protocol) server with 29 model-visible tools by default (24 base + 5 History Session; disable History with MCP_HISTORY_SESSION=0), 35 when Memory is also configured, and a 39-tool compatibility surface available through MCP_TOOLSET=full. It covers the complete workflow from product analysis to final release and supports structured output.
🎉 v4 stable release: native MCP Apps, resumable plans, evidence convergence, managed GitNexus Sidecar, parent-child specs, and a version-locked CLI fallback.
Supports All MCP Clients: Cursor, Claude Desktop, Cline, Continue, and more
Protocol Support: Legacy MCP (2025-era) + Modern MCP 2026-07-28 · SDK: split TypeScript SDK v2 packages
Runtime: Node.js 20 or newer. MCP_PROTOCOL_MODE=auto is the default; use legacy or modern only for compatibility diagnosis.
v4 turns delegated Agent work into an observable and verifiable delivery loop. The animations below are rendered from the same MCP App source shipped in the npm package—not separate marketing mockups.
Feature Workbench — parent-child specs, active step, outputs, evidence, and cross-session recovery.
Memory Center — semantic search, full-content inspection, lifecycle state, evidence, stale marking, and confirmed deletion.
Convergence Gate — blocks closure when steps or requirements/spec/implementation/test/review evidence are incomplete.
docs/history-session/ — bootstrap → checkpoint → search/read, no vector DB required.plan_heartbeat persists real progress; resume_plan restores the next executable step.converge gates delivery and long-term Memory writes.probe wrappers reach the same Tool Registry when a host drops the MCP tool lease.[Open the five live, read-only MCP App demos](https://mcp-probe-kit.bytezonex.com/pages/apps.html)
v4 stable:
mcp-probe-kit@4.1.1is the current stable release and npmlatestchannel.
👉 [https://mcp-probe-kit.bytezonex.com](https://mcp-probe-kit.bytezonex.com/)
50008 / 50012, MCP envThe default compact surface keeps every independently useful workflow while removing competing internal and maintenance entries from the model context.
workflowplan_heartbeat, resume_plan, convergestart_feature, start_bugfix, start_onboard, start_ui, start_product, start_ralphinit_project, init_project_context, check_spec, estimatearchitecturecode_insight, gentest, code_review, refactor, gencommit, git_work_reportui_design_system, ui_searchinterviewThat is 24 base compact tools, plus 5 History Session tools by default (history_session_bootstrap|checkpoint|validate|search|read) for a 29-tool model surface. Set MCP_HISTORY_SESSION=0|false|off to hide History. When the full Memory stack is configured, six Memory tools are added dynamically, bringing the model-visible surface to 35 (or 30 if History is off):
search_memory, read_memory_asset, memorize_asset, update_memory_asset, delete_memory_asset, scan_and_extract_patterns
For compatibility and diagnostics, MCP_TOOLSET=full restores all 39 model tools. The compact surface deliberately omits add_feature, fix_bug, sync_ui_data, and ask_user: their implementations remain available through orchestration, maintenance scripts, or full compatibility mode.
workflow is a fallback tool-selection guide, not a natural-language intent classifier. The Agent normally chooses the appropriate MCP tool directly from the current conversation, Skill, and tool descriptions. scenario=auto returns guidance only (firstTool=null); an explicit scenario returns deterministic guidance for a scenario the Agent has already selected.
Chat hosts forget. History Session keeps a lossless, project-local archive so the next Agent turn (or a new conversation) can resume with real user wording, decisions, and open items — without stuffing the whole chat into the prompt.
Why it matters
docs/history-session/.| Layer | Job | Typical tools |
|---|---|---|
| History Session | This project’s conversation handoff, verbatim user input, turn checkpoints | history_session_* |
| Delegated Plan | Resumable steps, evidence, converge gates | plan_heartbeat / resume_plan / converge |
| Memory | Cross-repo reusable experience (needs MEMORY_*) | search_memory / memorize_asset |
How Agents use it
history_session_bootstrap with initial_user_input= . On hosts without a platform session, omit session_key once; the server mints hs_ and opens a new archive (it does not share project-active). Echo that handle on later calls. Do not invent keys.history_session_checkpoint with the bootstrap session_key + expected_path, plus this turn’s raw_user_input / user_intent. Fill the Skill minimum checklist (findings, decisions, files_changed, tests, runtime_state, next_actions) — no empty-array padding.history_session_search → history_session_read (follow next_cursor). Prefer bounded bootstrap state first; do not load full history by default.history_session_validate (repair=true when needed).Operational details
MCP_HISTORY_MAX_LINES / MCP_HISTORY_MAX_BYTES (defaults 800 / 131072); checkpoint returns the new expected_path. Rotated archives carry forward the latest initial_user_input.MCP_HISTORY_SESSION=0|false|off (hides the five tools).docs/history-session/ — add it to .gitignore (local handoff only; not part of the npm package story).Skill and AGENTS.md spell out the read/write timing rules; the All Tools catalog lists one-line call prompts for each history_session_* tool.
executionStatePolicy and instructs the Agent to create a local checkpoint on the first step.plan_heartbeat persists completed/skipped steps, unresolved items, evidence, and the last verified revision under .mcp-probe-kit/plans/.resume_plan recalculates ready and blocked steps from stored dependencies after interruption, restart, or Agent handoff.converge refuses closure while steps, unresolved items, or requirements/spec/implementation/test/review evidence are incomplete. Formal long-term memory writes are allowed only after convergence passes.All hard quality rules live in one module (src/lib/quality-constraints.ts) and are injected into code_review, the add_feature task templates, and the UI tools. Change once, apply everywhere — inspired by taste-skill and impeccable.
code_review flags placeholder/elision patterns (// ..., // TODO, // rest of code, bare ...) as CRITICAL — "a partial output is a broken output".Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo