Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Local privacy-first tools: redact secrets, decode JWTs, compare LLM costs. No network calls.
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"omnideck": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"omnideck-mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add omnideck -- npx -y omnideck-mcpプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"omnideck": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"omnideck-mcp"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"omnideck": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"omnideck-mcp"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント aapd-studio で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.0.4)がレジストリに届いたのは31 日前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。
同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
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.
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
Local, privacy-first tools for AI agents. No network calls, ever.
Some tasks are awkward to hand to an AI agent because doing them normally means pasting a secret into a website: decoding a JWT, hashing a password, scrubbing a log file before it goes to an API. This server does those locally instead.
Every tool is pure computation inside your own process. The server opens no sockets and makes no outbound requests — nothing you pass to it leaves your machine.
npm install -g omnideck-mcp
Or run it without installing:
npx omnideck-mcp
Claude Desktop — add to claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "omnideck": { "command": "npx", "args": ["-y", "omnideck-mcp"] } } }
Claude Code:
claude mcp add omnideck -- npx -y omnideck-mcp
Any MCP client that speaks stdio works the same way.
redact_sensitive_dataMasks emails, API keys, credit cards, IBANs, IP addresses and phone numbers. Run it over logs, config files or user-pasted text before that content reaches an external API or a shared transcript.
Patterns are applied most-specific-first, so a key like sk-ant-… is matched whole rather than being chopped up by the generic phone-number pattern.
Contact me at john@example.com, key [PopNx MCP ตัดค่าที่หน้าตาเหมือนกุญแจออก]
→ Contact me at [EMAIL REDACTED], key [API KEY REDACTED]
Optional categories argument restricts which classes are masked.
decode_jwtDecodes a token's header and payload and reports whether it has expired. The signature is not verified — no secret is needed, and none should be pasted anywhere. A JWT is a live credential; this exists so you never have to paste one into an online decoder.
estimate_llm_costCompares what a single request would cost across nine GPT, Claude and Gemini models, cheapest first. Pass text (tokens are counted exactly via gpt-tokenizer) or pass input_tokens directly. Useful before committing to a model for a large batch job.
List prices are current as of 2026-10 and are refreshed periodically — check your provider's pricing page before relying on them for billing decisions.
split_for_contextSplits a long document into chunks that fit a token budget, cutting on paragraph boundaries and falling back to sentence boundaries, so no chunk ends mid-thought.
check_output_fidelityFlags names, numbers and dates that appear in an AI-generated summary but not in the source it was based on — the usual shape of a fabricated detail.
This is a lexical heuristic, not a fact-checker. It catches invented specifics, not faulty reasoning, and a correctly-rephrased term can be flagged. Treat the output as a list of things to verify by hand.
hash_textMD5, SHA-1, SHA-256 or SHA-512 digest of a string, computed locally. For when the input is a password or other private value that has no business going into an online hash generator.
zod, and gpt-tokenizer.index.js and verify all of the above; it is a single readable file.Full documentation for this server, in English and Spanish: omnideck.cc/mcp
These tools also run as free browser-based utilities, alongside ~125 others, at omnideck.cc — same principle, everything client-side.
MIT © AAPD Studio