Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Search 61,428+ US WARN Act layoff notices: 48 states, 1988-today, daily. Bundle needs no API key.
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。
Authorization「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。
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。
このアドレスはリクエストの header にキーが必要ですが、コネクタを追加するメニューでは設定できません。代わりにClaude Code、Cursor、VS Codeを使ってください。
リンク先は作者自身のファイルです。私たちが置いたり再パッケージしたりしたものではありません。ファイルを開くと、Claude Desktopがインストールします。
ターミナルでこれを実行します
claude mcp add --transport http warn https://mQpACuIiQcnwK93JY.apify.actor/mcp --header 'Authorization: your-value'動かす前に、空欄の値を入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"warn": {
"url": "https://mQpACuIiQcnwK93JY.apify.actor/mcp",
"headers": {
"Authorization": "your-value"
}
}
}
}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": {
"warn": {
"type": "http",
"url": "https://mQpACuIiQcnwK93JY.apify.actor/mcp",
"headers": {
"Authorization": "your-value"
}
}
}
}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。
このアドレスはリクエストの header にキーが必要ですが、コネクタを追加するメニューでは設定できません。代わりにClaude Code、Cursor、VS Codeを使ってください。
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。
Authorization 秘密 必須 HTTP header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。
このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。
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6日にチェック
公開者(APProj)がリポジトリの所有者(APVentureEngine)ではありません。別の人が登録した可能性があります
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
まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています
まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています
まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります
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0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。
入力が必要なもの:Authorization
どちらでも使えます。パソコンにインストールしても、クラウド版につないでもかまいません。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.2.6)がレジストリに届いたのは43 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。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。
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。
61,428 mass-layoff notices · 48 states · 1988 → today · rebuilt every morning · no API key · zero dependencies.
Every US state publishes the layoff notices employers must file under the WARN Act, and every state publishes them differently — a web page here, a pile of PDFs there, a search form somewhere else. WARN Feed scrapes all 48 of them daily and normalizes them into one schema. This is that dataset wired into the Model Context Protocol, so Claude, Cursor, Continue or your own agent can ask questions like:
*"Has Starbucks filed any WARN notices this year, and in which states?"*
*"What layoffs were announced in the last two weeks in Texas?"*
*"Which state had the most workers affected in 2026?"*
*"Did any agency quietly change or delete a notice this week?"*
Nothing to build and nothing to install into your Python environment — the server is standard library only.
Claude Desktop — one file, no terminal: download warn-mcp.mcpb and drag it onto Claude Desktop's Settings → Extensions window. That bundle is this repo's server plus a manifest; it needs a python3 on your PATH and nothing else. The same file is listed as the installable package for io.github.APProj/warn-mcp in the MCP registry.
Claude Desktop / Claude Code / anything that reads an `mcpServers` block:
{
"mcpServers": { "warn": { "command": "uvx", "args": ["--from", "git+https://github.com/APVentureEngine/warn-mcp", "warn-mcp"] } } }
Claude Code, one line:
claude mcp add warn -- uvx --from git+https://github.com/APVentureEngine/warn-mcp warn-mcp
No uv? Clone and run it with plain Python:
git clone https://github.com/APVentureEngine/warn-mcp && cd warn-mcp
python3 -m warn_mcp.server --selftest # exercises every tool against live data
{
"mcpServers": { "warn": { "command": "python3", "args": ["-m", "warn_mcp.server"], "cwd": "/path/to/warn-mcp" } } }
If your client wants a remote MCP server rather than a subprocess, point it at:
https://mQpACuIiQcnwK93JY.apify.actor/mcp (Streamable HTTP)
Same six tools, same daily-rebuilt data, same code as this repo. One honest caveat: the host (Apify) requires the *caller's* own API token, because it meters the compute to the account that calls it. Create a free Apify account, copy your token, and send it as Authorization: Bearer . We charge nothing, we see nothing, and we store nothing about your queries. If your client supports stdio, the .mcpb bundle above needs no token at all and is the better route.
claude mcp add --transport http warn https://mQpACuIiQcnwK93JY.apify.actor/mcp \
--header "Authorization: Bearer "
This endpoint is also listed as the remotes entry for io.github.APProj/warn-mcp in the official MCP registry.
The same six tools, same implementation, spoken over MCP's Streamable HTTP transport instead of stdio — for clients that want a URL rather than a subprocess, and for putting one shared instance behind your own team:
docker build -t warn-mcp . && docker run -p 8080:8080 warn-mcp
claude mcp add --transport http warn http://localhost:8080/mcp
No Docker? python3 http/app.py does the same thing — it is standard library only, like everything else here. PORT selects the port, /healthz returns {"ok":true}, and the server is stateless, so you can run as many replicas as you like behind any load balancer.
It is deliberately keyless: the data underneath is public and read-only, the server keeps no session state and stores nothing about callers. Do not bolt auth onto a public deployment of it and then advertise it as this server.
| Tool | What it answers |
|---|---|
search_layoff_notices | Employer / state / date-range / minimum-headcount search across the whole archive. Returns matched notice count, total workers affected, and the newest matches. |
latest_layoff_notices | The rolling ~14-day feed of newly published notices, newest first, optionally one state. |
employer_layoff_history | One employer's whole WARN record back to 1988 — notices, workers affected, every state it filed in, first and latest activity. |
state_layoff_totals | Monthly notice counts and workers affected: a national leaderboard by state, or one state's month-by-month series. |
agency_revisions | The dataset's own change log: a field-level diff of consecutive daily builds — amended fields (headcounts, dates, locations…), row_absent notices, row_returned ones — each tagged with a mechanically-determined cause_class. Records the observation, not the cause. |
dataset_status | Last rebuild time, states flagged stale, license, and the raw endpoints — call it before quoting a number. |
Every answer carries as_of and source, because a layoff figure with no date and no attribution is not worth repeating. Where the data is weaker than it looks, the tool says so in a caveat field rather than letting the model round it off: headcount is only counted where the agency published one, employer names are normalized by an auditable rule table rather than a corporate-registry join, and row_absent in the revision log means the agency stopped publishing a notice — not that the layoff was cancelled.
The CSV is right there and it is free — take it. This exists for the case where a model needs one specific answer out of a 9 MB file: the tools do the filtering and the arithmetic locally, so an agent spends a few hundred tokens instead of a context window, and it gets the freshness stamp with the answer.
agency_revisions is the part you cannot reconstruct from any single copy of the data. A state agency editing its own WARN page leaves no changelog, so a mirror taken today simply *is* today's truth. WARN Feed diffs yesterday's build against today's and keeps the field-level log — 638 logged changes since 2026-08-31, including 274 notices that stopped appearing. One honest caveat, stated in every response: a logged change can come from the agency amending or withdrawing a notice *or* from an improvement to this project's parser, and the log does not guess which — cause_class labels only what is mechanically distinguishable (field_populated, field_cleared, format_only, value_changed, unknown).
Tools read the free public WARN Feed endpoints over HTTPS and cache them on disk (~/.cache/warn-mcp, override with WARN_MCP_CACHE) with ETag revalidation, so ten tool calls in a row make at most one request per file per hour (WARN_MCP_TTL, seconds). If the network is down and a cached copy exists, the cached copy is served and its own as_of tells you how old it is.
There is no key, no signup, no rate limit and no telemetry — this server sends nothing anywhere except plain GETs for public files.
Data is compiled from official state WARN publications and released under CC BY 4.0 — credit "WARN Feed" and link back. This server's code is MIT. Not affiliated with any state agency or the US Department of Labor; state agencies' own postings are the authority and are occasionally revised (see agency_revisions).
Everything above is free and stays free. If you need to be *told* — your own list of employers matched against every daily refresh and pushed to a private alert page, a calendar feed, or a private RSS feed you point Slack, Discord or Teams at — that is WARN Watch, $49/year, with a free 30-day trial and no card. It is the only thing here that costs money.
Bugs, a state we should cover, a tool you want: open an issue.