Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
A semantic search engine for files and code.
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.
VEXOR_API_KEY, VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY, VEXOR_CONFIG_JSONLos 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": {
"vexor": {
"command": "uvx",
"args": [
"vexor",
"mcp"
],
"env": {
"VEXOR_API_KEY": "your-value",
"VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY": "your-value",
"VEXOR_CONFIG_JSON": "your-value"
}
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add vexor --env VEXOR_API_KEY=your-value --env VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY=your-value --env VEXOR_CONFIG_JSON=your-value -- uvx vexor mcpCompleta los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"vexor": {
"command": "uvx",
"args": [
"vexor",
"mcp"
],
"env": {
"VEXOR_API_KEY": "your-value",
"VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY": "your-value",
"VEXOR_CONFIG_JSON": "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": {
"vexor": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"vexor",
"mcp"
],
"env": {
"VEXOR_API_KEY": "your-value",
"VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY": "your-value",
"VEXOR_CONFIG_JSON": "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.
VEXOR_CONFIG_JSON envEsta 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 scarletkc, 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: VEXOR_API_KEY, VEXOR_REMOTE_RERANK_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 (0.31.0) llegó al registro hace 9 días.
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.
Vexor is a semantic search engine that builds reusable indexes over files and code. It supports configurable embedding and reranking providers, and exposes the same core through a Python API, a CLI tool, and an MCP server.
Vexor Demo Video
Vexor has been recognized and featured by the community:
When you remember what a file *does* but forget its name or location, Vexor finds it instantly—no grep patterns or directory traversal needed.
Designed for both humans and AI coding assistants, enabling semantic file discovery in autonomous agent workflows.
Download standalone binary from releases (no Python required), or:
pip install vexor # also works with pipx, uv
vexor init
The wizard also runs automatically before the first interactive operational command when no config exists. Configuration-management (vexor config), MCP, help, and version commands run directly.
vexor "api client config" # defaults to search current directory
vexor search "api client config" --path ~/projects/demo --top 5
vexor search "api client config" --no-cache
Vexor auto-indexes on first search. Example output:
Vexor semantic file search results
──────────────────────────────────
1 0.923 ./src/config_loader.py - config loader entrypoint 2 0.871 ./src/utils/config_parse.py - parse config helpers 3 0.809 ./tests/test_config_loader.py - tests for config loader
vexor index # indexes current directory
vexor index --path ~/projects/demo --mode code
Useful for CI warmup or when `auto_index` is disabled.
Vexor can also be imported and used directly from Python:
from vexor import index, search
index(path=".", mode="head") response = search("config loader", path=".", mode="name")
for hit in response.results: print(hit.path, hit.score)
Configuration follows the same global and project-level resolution as the CLI. For runtime overrides, cache controls, and per-call options, see docs/api/python.md.
This repo includes a skill for AI agents to use Vexor effectively:
vexor install --skills claude # Claude Code
vexor install --skills codex # Codex
Skill source: plugins/vexor/skills/vexor-cli
[!NOTE]
The Agent Skill and the MCP server provide the same core capability — pick one per agent.
The skill teaches shell-capable agents (Claude Code, Codex) to drive the full CLI and assumes
vexoris installed on PATH; the MCP server exposes search as native tools, works in any MCP client (Cursor, Windsurf, Zed, ...), and can bootstrap without prior setup viauvxand environment variables.
Vexor ships a built-in MCP stdio server, so any MCP-capable agent can use semantic file search as a native tool:
claude mcp add vexor -- vexor mcp # Claude Code
codex mcp add vexor -- vexor mcp # Codex
Or configure manually in any MCP client, optionally supplying the API key and any config overrides via env (no vexor init needed):
{
"mcpServers": { "vexor": { "command": "vexor", "args": ["mcp"], "env": { "VEXOR_API_KEY": "sk-...", "VEXOR_CONFIG_JSON": "{\"provider\": \"gemini\", \"rerank\": \"bm25\"}" } } } }
The server exposes two tools: vexor_search (semantic file search, returning the matching source text so an agent rarely needs a follow-up file read) and vexor_index (explicit index warm-up). No extra dependencies are required. Vexor is listed on the official MCP registry as io.github.scarletkc/vexor. See docs/mcp.md for tool schemas, environment variables, and client setup details.
vexor init # guided setup (recommended)
vexor config --set-api-key "YOUR_KEY" # or env: VEXOR_API_KEY / OPENAI_API_KEY / ... vexor config --set-provider openai # default; also gemini/voyageai/custom/local vexor config --rerank hybrid # optional: fuse exact keyword + semantic ranking vexor config --show # view effective settings and origins
Global config lives in ~/.vexor/config.json; the nearest /.vexor/config.json can override a restricted set of behavior fields for that project. Non-secret fields can also be injected via VEXOR_CONFIG_JSON (useful for MCP clients and CI), and fully offline use is supported through local embedding models.
See docs/configuration.md for the complete reference: project config fields and precedence, all config commands, API keys and environment variables, rerank strategies (hybrid / BM25 / FlashRank / remote), remote vs local providers, embedding dimensions, and offline local model setup.
Everyday usage fits in vexor "query", vexor search, and vexor index (see Quick Start). The full command table, common flags, index modes (--mode auto/name/head/brief/full/code/outline), .vexorignore files, project-local indexes (vexor index --local), cache behavior, and porcelain output format are documented in docs/cli.md.
Contributions, issues, and PRs welcome! Commit messages and PR titles follow Conventional Commits (e.g. feat(mcp): add stdio server). Star if you find it helpful.