Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
Semantic code retrieval engine with hybrid search, context expansion, and 40+ language support.
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": {
"contextweaver": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@chiway/contextweaver"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add contextweaver -- npx -y @chiway/contextweaverPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"contextweaver": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@chiway/contextweaver"
]
}
}
}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": {
"contextweaver": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@chiway/contextweaver"
]
}
}
}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 wchiway, 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 (1.5.4) llegó al registro hace 5 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.
🧵 A codebase context engine woven for AI agents
Semantic Code Retrieval for AI Agents — Hybrid Search • Graph Expansion • Token-Aware Packing
English · 简体中文
ContextWeaver is a semantic retrieval engine purpose-built for AI coding assistants. It combines hybrid search (vector + lexical), intelligent context expansion, and token-aware packing to deliver precise, relevant, and context-complete code snippets to LLMs.
displayCode for presentation, vectorText for embeddingSourceAdapter.toCharOffset before writing metadata, preventing multi-byte character slicing errors (v1.4.0+)normalized query + projectId + index version + search-config fingerprint, so it invalidates automatically after an index update or config change — stale results are never returnedcontextweaver watch watches the filesystem and triggers incremental indexing automatically, with debouncing (500ms by default) and scan de-duplication (no concurrent scans)contextweaver stats CLI (with --json) plus the MCP stats toolpending_marks backlog, missing vector rows, and more — with suggested fixesfiles.content, reducing index size by 30–50%pending/done/aborted persisted, auto-rebuilt on crash recovery# Global install
npm install -g @chiway/contextweaver
pnpm add -g @chiway/contextweaver
# Create the config file (~/.contextweaver/.env)
contextweaver init
cw init
Edit ~/.contextweaver/.env and fill in your API keys:
# Embedding API config (required)
EMBEDDINGS_API_KEY=your-api-key-here EMBEDDINGS_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1/embeddings EMBEDDINGS_MODEL=BAAI/bge-m3 EMBEDDINGS_MAX_CONCURRENCY=10 EMBEDDINGS_DIMENSIONS=1024
RERANK_API_KEY=your-api-key-here RERANK_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1/rerank RERANK_MODEL=BAAI/bge-reranker-v2-m3 RERANK_TOP_N=20
CW_SEARCH_WVEC=0.6 CW_SEARCH_WLEX=0.4 CW_SEARCH_RERANK_TOP_N=10 CW_SEARCH_MAX_TOTAL_CHARS=48000 CW_SEARCH_VECTOR_TOP_K=80 CW_SEARCH_SMART_MAX_K=8 CW_SEARCH_IMPORT_FILES_PER_SEED=3
# Run from the codebase root
contextweaver index
contextweaver index /path/to/your/project
contextweaver index --force
# Watch for file changes and auto-index incrementally (Ctrl+C to stop)
contextweaver watch
contextweaver watch /path/to/project --debounce 800
watch runs one full incremental scan on startup, then listens to filesystem events; changes trigger a de-duplicated scan within the debounce window, and paths excluded by ignore rules never trigger a scan.
# Semantic search
cw search --information-request "How is the user authentication flow implemented?"
cw search --information-request "Database connection logic" --technical-terms "DatabasePool,Connection"
The following commands are CLI mirrors of MCP tools, with zero Embedding API cost:
# List indexed files (supports glob / language / count filters)
contextweaver list-files --glob "src/**/*.ts" --language typescript --max-results 100
contextweaver definition SearchService --hint-path src/search
contextweaver references handleStats --exclude-definition
# Human-readable stats report
contextweaver stats
contextweaver stats --json
contextweaver stats --path /path/to/project
# Launch the MCP server (for use by Claude and other AI assistants)
contextweaver mcp
# Show LanceDB migration state
contextweaver migrate
contextweaver migrate --reset
contextweaver migrate --path /path/to/project
Add the following to your Claude Desktop config file:
{
"mcpServers": { "contextweaver": { "command": "contextweaver", "args": ["mcp"] } } }
ContextWeaver exposes 5 MCP tools, following a layered design of "semantic retrieval first, structure browsing second":
| Tool | Purpose | Embedding cost |
|---|---|---|
codebase-retrieval | Primary tool: hybrid semantic + exact-match retrieval | Yes |
list-files | List indexed file structure (path/language/size) | No |
find-references | Find heuristic text references to a symbol | No |
get-symbol-definition | Find likely definition blocks for a symbol | No |
stats | Index/search/health statistics | No |
codebase-retrieval Parameters| Parameter | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
repo_path | string | ✅ | Absolute path to the repository root |
information_request | string | ✅ | The semantic intent in natural language |
technical_terms | string[] | ❌ | Exact technical terms (class/function names, etc.) |
mode | string | ❌ | Retrieval profile: quick, balanced, or deep |
include_globs | string[] | ❌ | File glob allowlist applied after retrieval |
exclude_globs | string[] | ❌ | File glob denylist applied after retrieval |
language | string[] | ❌ | Language allowlist applied after retrieval |
max_total_chars | number | ❌ | Per-call output budget in characters |
max_files | number | ❌ | Maximum number of files returned after packing |
max_segments_per_file | number | ❌ | Maximum non-contiguous segments per file |
return_debug | boolean | ❌ | Include debug metadata in structured output |
low_confidence_behavior | string | ❌ | Low-confidence handling: return_top1, return_empty, or return_with_warning |
output_format | string | ❌ | Response format: markdown, json, or both |
list-files Parameters| Parameter | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
repo_path | string | ✅ | Absolute path to the repository root |
glob | string | ❌ | Glob pattern to filter paths |
language | string | ❌ | Language filter (matched against files.language) |
max_results | number | ❌ | Max files to return (default 200) |
find-references Parameters| Parameter | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
repo_path | string | ✅ | Absolute path to the repository root |
symbol | string | ✅ | Exact symbol name |
exclude_definition | boolean | ❌ | Exclude chunks whose breadcrumb tail matches the symbol name |
max_results | number | ❌ | Max references to return (default 50) |
get-symbol-definition Parameters| Parameter | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
repo_path | string | ✅ | Absolute path to the repository root |
symbol | string | ✅ | Exact symbol name to resolve |
| hint_path | string | ❌ | Preferred
Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo