Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
Modular MCP server for dynamic prompt generation and software development analysis tools
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": {
"mercury-spec-ops": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@n0zer0d4y/mercury-spec-ops"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add mercury-spec-ops -- npx -y @n0zer0d4y/mercury-spec-opsPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"mercury-spec-ops": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@n0zer0d4y/mercury-spec-ops"
]
}
}
}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": {
"mercury-spec-ops": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@n0zer0d4y/mercury-spec-ops"
]
}
}
}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 n0zer0d4y, 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 (0.1.2) llegó al registro hace 12 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.
The first MCP server to expose dynamic, AI-invocable tools for prompt generation and template assembly.
Transform how AI assistants interact with specialized content. Instead of static prompts and resources, Mercury Spec Ops provides 6 programmable tools that enable AI to dynamically generate technology-specific prompts and comprehensive templates on-demand. Built on a sophisticated modular architecture with 31 technology stacks, 10 analysis dimensions, and 34 template sections—all accessible through simple tool calls.
This MCP server provides a modular, extensible architecture with:
git clone https://github.com/n0zer0d4y/mercury-spec-ops.git
cd mercury-spec-ops npm install npm run build
npm run mcp
npm install -g @n0zer0d4y/mercury-spec-ops
Or use directly with npx (no installation required):
npx @n0zer0d4y/mercury-spec-ops
Configure the server in your MCP client (Claude Desktop, Cursor, etc.):
For Claude Desktop (claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": { "mercury-spec-ops": { "command": "npx", "args": ["-y", "@n0zer0d4y/mercury-spec-ops"] } } }
For Cursor (~/.cursor/mcp.json):
{
"mcpServers": { "mercury-spec-ops": { "timeout": 60, "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "@n0zer0d4y/mercury-spec-ops"] } } }
For Claude Desktop (claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": { "mercury-spec-ops": { "command": "node", "args": ["/path/to/mercury-spec-ops/dist/src/server.js"] } } }
For Cursor (~/.cursor/mcp.json):
{
"mcpServers": { "mercury-spec-ops": { "timeout": 60, "type": "stdio", "command": "node", "args": ["/path/to/mercury-spec-ops/dist/src/server.js"] } } }
Windows Local Path Example (Cursor):
{
"mcpServers": { "mercury-spec-ops": { "timeout": 60, "type": "stdio", "command": "node", "args": [ "C:\\Development\\Projects\\MCP-Servers\\mercury-spec-ops\\dist\\src\\server.js" ] } } }
Important Notes:
npm run build firstcodebase-analysis-prompt with technology_stack: "node.js,typescript" and analysis_focus: "security,performance"resource://codebase-analysis-templatebug-analysis-prompt with technology_stack: "react", severity_level: "critical", and bug_type: "security"prd-prompt with project details and technology_stack: "react"prd-promptproject_name (required): Name of the software projectproject_description (required): Brief description of the projecttarget_audience (optional): Target audience for the product (enum values)project_type (optional): Type of project (enum values)key_features (optional): Key features to include in the PRDtechnology_stack (optional): Technology stack to be used (enum values)custom_instructions (optional): Custom instructions for PRD generationcodebase-analysis-promptrepository_path (required): Path to the repository to analyzetechnology_stack (required): Technology stack used in the codebase (enum values)analysis_focus (optional): Focus areas for analysis (enum values)custom_instructions (optional): Custom instructions for codebase analysisbug-analysis-promptrepository_path (required): Path to the repository with bugs to analyzebug_description (required): Description of the bug or issue to analyzeaffected_components (optional): Components affected by the bugseverity_level (optional): Severity level of the bug (enum values)bug_type (optional): Type of bug (enum values)technology_stack (optional): Technology stack used in the affected components (enum values)custom_instructions (optional): Custom instructions for bug analysisresource://prd-templateresource://codebase-analysis-templateresource://bug-analysis-templatesrc/
├── server.ts # Main MCP server implementation ├── types/ │ ├── enums.ts # All enum definitions (31 tech + 10 focus) │ └── index.ts # Type definitions and exports ├── prompts/ │ ├── modules/ # 45 modular prompt components │ │ ├── technology/ # 31 technology-specific modules │ │ │ ├── languages/ # 11 language modules │ │ │ ├── runtimes/ # 1 runtime module │ │ │ ├── frameworks/ # 10 framework modules (3 frontend, 7 backend) │ │ │ ├── databases/ # 4 database modules │ │ │ ├── cloud/ # 3 cloud platform modules │ │ │ └── tools/ # 2 DevOps tool modules │ │ ├── analysis-focus/ # 10 focus-area modules │ │ └── bug-severity/ # 4 severity-specific modules │ ├── base-prompts/ # Base prompt templates │ └── prompt-builder.ts # Programmatic prompt assembly ├── resources/ │ ├── templates/ # Modular template components │ │ ├── prd/ # 10 PRD template modules │ │ ├── codebase-analysis/ # 8 codebase analysis modules │ │ └── bug-analysis/ # 4 bug analysis modules │ └── template-builder.ts # Programmatic template assembly └── tests/ # Comprehensive test suite (66 tests) ├── utils/ # Utility function tests (enum parser) ├── prompts/ # Prompt builder tests ├── resources/ # Template builder tests └── types/ # Enum and type tests
The project includes a comprehensive test suite with 88% coverage:
# Run all tests
npm test
npm run test:watch
npm run test:coverage
npm run test:ui
npm run t
Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo