Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
Turn any OpenAPI spec into an executable agent interface using graphs and semantic search.
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.
OPENAI_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": {
"jitapi": {
"command": "uvx",
"args": [
"jitapi"
],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add jitapi --env OPENAI_API_KEY=your-value -- uvx jitapiCompleta los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"jitapi": {
"command": "uvx",
"args": [
"jitapi"
],
"env": {
"OPENAI_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": {
"jitapi": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"jitapi"
],
"env": {
"OPENAI_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 6 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub nk3750, 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: OPENAI_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 (0.1.1) llegó al registro hace 10 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.
Point Claude at any API. JitAPI figures out which endpoints to call and in what order — automatically.
JitAPI is an MCP server that lets Claude interact with *any* API from its OpenAPI spec. Instead of dumping hundreds of endpoints into context, JitAPI uses semantic search and a dependency graph to surface only what's needed — then Claude plans and executes the calls.
https://github.com/user-attachments/assets/53f72f89-a41a-4a9c-a688-ec876ea05fbd
Stripe has 300+ endpoints. GitHub has 800+. Loading the full spec into Claude's context wastes tokens and causes hallucinations. Writing a custom MCP server for every API you use doesn't scale.
JitAPI solves this: register any OpenAPI spec once, then ask for what you need in plain English. It finds the right endpoints, resolves dependencies between them, and lets Claude execute the calls.
pip install jitapi
Add to your Claude Code config (.mcp.json):
{
"mcpServers": { "jitapi": { "command": "uvx", "args": ["jitapi"] } } }
That's it. No API keys required — JitAPI uses local embeddings out of the box.
Then in Claude:
You: Register the GitHub API from https://raw.githubusercontent.com/github/rest-api-description/main/descriptions/api.github.com/api.github.com.json
Claude: ✓ Registered GitHub v3 REST API — 1,107 endpoints indexed
You: List my repos
Claude: [searches for "list repositories for authenticated user" → finds GET /user/repos → executes] Here are your repositories: ...
The killer feature: register multiple APIs and ask questions that span them. JitAPI searches across all registered APIs and Claude chains the calls.
You: Register the TMDB API and OpenWeatherMap API
Claude: ✓ Registered both APIs
You: Find the top popular movie on TMDB, then get the weather where it was filmed
Claude: [searches TMDB → GET /movie/popular → GET /movie/{id} for production locations → searches OpenWeather → GET /data/2.5/weather with the city]
The #1 popular movie is "Inception", filmed in Los Angeles. Current weather in LA: 72°F, partly cloudy.
Register API Ask a question
│ │ ▼ ▼ Parse OpenAPI spec Embed query → vector search │ │ ▼ ▼ Build dependency graph Find relevant endpoints │ │ ▼ ▼ Embed all endpoints Expand with dependencies │ │ ▼ ▼ Store in vector DB Return schemas → Claude executes
| Tool | Description |
|---|---|
register_api | Register an API from an OpenAPI spec URL |
list_apis | List all registered APIs and their endpoint counts |
search_endpoints | Semantic search across endpoints using natural language |
get_workflow | Find relevant endpoints with dependency resolution and full schemas |
get_endpoint_schema | Get the complete schema for a specific endpoint |
call_api | Execute a single API call with auth, path params, query params, and body |
set_api_auth | Configure authentication (API key header, API key query param, or bearer token) |
delete_api | Remove a registered API and all its data |
Create .mcp.json in your project directory (or ~/.claude.json for global access):
{
"mcpServers": { "jitapi": { "command": "uvx", "args": ["jitapi"] } } }
Add to your Claude Desktop config:
| OS | Config path |
|---|---|
| macOS | ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json |
| Windows | %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json |
| Linux | ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json |
{
"mcpServers": { "jitapi": { "command": "uvx", "args": ["jitapi"] } } }
JitAPI works out of the box with local embeddings (fastembed) — no API keys needed. For better search quality on large APIs, you can add a cloud embedding provider:
| Provider | Quality | Setup |
|---|---|---|
| Local (default) | Good | Nothing — works immediately |
| Voyage AI (recommended) | Excellent | pip install jitapi[voyage] + set VOYAGE_API_KEY |
| OpenAI | Excellent | pip install jitapi[openai] + set OPENAI_API_KEY |
| Cohere | Very good | pip install jitapi[cohere] + set COHERE_API_KEY |
Set the API key in your MCP config's env block:
{
"mcpServers": { "jitapi": { "command": "uvx", "args": ["jitapi"], "env": { "VOYAGE_API_KEY": "your-key-here" } } } }
Provider is auto-detected from available environment variables. Priority: Voyage AI > OpenAI > Cohere > local.
Configure API authentication after registering. Supported auth types: bearer, api_key (custom header), and api_key_query (query parameter). The recommended approach uses environment variables so secrets are never written to disk:
{
"mcpServers": { "jitapi": { "command": "uvx", "args": ["jitapi"], "env": { "GITHUB_TOKEN": "ghp_...", "OPENWEATHER_API_KEY": "your-key-here" } } } }
Then tell Claude to use the env var:
You: Set bearer auth for GitHub using env var GITHUB_TOKEN
Claude: [calls set_api_auth with auth_type="bearer", env_var="GITHUB_TOKEN"] ✓ Auth configured for github (from env var $GITHUB_TOKEN)
With env_var, JitAPI reads the secret from the environment at request time — only the env var *name* is persisted, never the credential itself.
You can also pass credentials directly (they'll be stored in ~/.jitapi/auth.json with 0600 permissions):
You: Set API key auth for OpenWeather with param name "appid"
Claude: [calls set_api_auth with auth_type="api_key_query", credential="...", param_name="appid"] ✓ Auth configured for openweather
Supported auth types: bearer, api_key (custom header, default X-API-Key), api_key_query (query parameter).
Security note: When using
env_var, credentials are resolved at runtime and never touch the filesystem. When passingcredentialdirectly, secrets are stored as plaintext JSON at~/.jitapi/auth.json(file permissions0600, directory0700). For production use, prefer theenv_varapproach.
| Variable | Required | Description |
|---|---|---|
VOYAGE_API_KEY | No | Voyage AI API key (recommended cloud provider) |
OPENAI_API_KEY | No | OpenAI API key (alternative cloud provider) |
COHERE_API_KEY | No | Cohere API key (alternative cloud provider) |
JITAPI_STORAGE_DIR | No | Data directory (default: ~/.jitapi) |
JITAPI_LOG_LEVEL | No | DEBUG, INFO, WARNING, ERROR (default: INFO) |
git clone https://github.com/nk3750/jitapi.git
cd jitapi pip install -e ".[dev]" pytest ruff check src/
MIT
Built by Neelabh Kumar — AI engineer and builder.