Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Fast per-repo documentation indexer and full-text search MCP server for codebases.
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": {
"docdex": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"docdex"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add docdex -- npx -y docdexプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"docdex": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"docdex"
]
}
}
}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": {
"docdex": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"docdex"
]
}
}
}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6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 bekirdag 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(0.2.99)がレジストリに届いたのは2 か月前です。
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。
Turn your repository into fast, private context that humans and AI can trust.
Docdex is a local-first indexer and search daemon for documentation and source code. It sits between your raw files and your AI assistant, providing deterministic search, code intelligence, and persistent memory without ever uploading your code to a cloud vector store.
Most AI tools rely on "grep" (fast but dumb) or hosted RAG (slow and requires uploads). Docdex runs locally, understands code structure, and gives your AI agents a persistent memory.
| Problem | Typical Approach | The Docdex Solution |
|---|---|---|
| Finding Context | grep/rg (Noisy, literal matches) | Ranked, structured results based on intent. |
| Code Privacy | Hosted RAG (Requires uploading code) | Local-only indexing. Your code stays on your machine. |
| Siloed Search | IDE-only search bars | Shared Daemon serving CLI, HTTP, and MCP clients simultaneously. |
| Code Awareness | String matching | AST & Impact Graph to understand dependencies and definitions. |
Project map: context into OpenAI-compatible chat completions.Install once, point your agent at Docdex, and it keeps working in the background.
Requires Node.js >= 18. This will download the correct binary for your OS (macOS, Linux, Windows).
npm i -g docdex
[!WARNING]
Windows requirement: Docdex uses the MSVC runtime. Install the Microsoft Visual C++ Redistributable 2015-2022 (x64) before running
docdex/docdexd.
- Winget:
winget install --id Microsoft.VCRedist.2015+.x64
- Manual: download
vc_redist.x64.exefrom Microsoft: https://aka.ms/vs/17/release/vc_redist.x64.exe
- If
docdexdexits with0xC0000135, the runtime is missing.
If you have any of the following clients installed, Docdex automatically configures them to use the local MCP endpoint (daemon HTTP/SSE):
Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Cline, Roo Code, Continue, VS Code, PearAI, Void, Zed, Codex.
*Note: Restart your AI client after installation.*
Run this once to build the index and graph data.
docdexd index --repo /path/to/my-project
Start the shared server. This handles HTTP requests and MCP connections.
docdex start
You can chat directly from the terminal.
docdexd chat --repo /path/to/my-project --query "how does auth work?"
Docdex is designed to be the "brain" for your AI agents. It exposes an MCP endpoint that agents connect to.
flowchart LR
Repo[Repo on disk] --> Indexer[Docdex Indexer] Indexer --> Daemon[Docdex Daemon] Daemon -->|HTTP + SSE| MCPClient[MCP Client] MCPClient --> Host[AI Agent / Editor]
Use the daemon HTTP/SSE endpoint. For sandboxed clients, Docdex can also serve MCP over local IPC (Unix socket or Windows named pipe), while HTTP/SSE remains the default for most MCP clients.
If you need to configure your client manually:
JSON (Claude/Cursor/Continue):
{
"mcpServers": { "docdex": { "url": "http://127.0.0.1:28491/v1/mcp/sse" } } }
Claude Code (CLI) JSON (`~/.claude.json` or project `.mcp.json`):
{
"mcpServers": { "docdex": { "type": "http", "url": "http://127.0.0.1:28491/v1/mcp" } } }
TOML (Codex):
[mcp_servers.docdex]
url = "http://127.0.0.1:28491/v1/mcp" tool_timeout_sec = 300 startup_timeout_sec = 300
Don't just find the string "addressGenerator"; find the definition and what it impacts.
# Find definition
curl "http://127.0.0.1:28491/v1/ast?name=addressGenerator&pathPrefix=src"
curl "http://127.0.0.1:28491/v1/graph/impact?file=src/app.ts&maxDepth=3"
Docdex allows you to store "facts" that retrieval helps recall later.
Repo Memory (Project specific):
# Teach the repo a fact
docdexd memory-store --repo . --text "Payments retry up to 3 times with backoff."
docdexd memory-recall --repo . --query "payments retry policy"
Agent Memory (User preference):
# Set a style preference
docdexd profile add --agent-id "default" --category style --content "Use concise bullet points."
Conversation memory is repo-scoped by default and optional. Repo-less sessions must use an explicit conversation namespace so they never silently reuse a repo archive. The subsystem imports transcripts, stores episodic summaries and working memory, derives diary entries and temporal KG facts into knowledge.db, and keeps recall under a strict wake-up budget.
The CLI archive, diary, and hook commands are HTTP-backed wrappers, so start docdex start or docdexd daemon first.
# Archive and inspect transcripts
docdexd conversations import --repo . ./session.txt --format plain_text --agent-id codex docdexd conversations list --repo . --agent-id codex docdexd conversations search --repo . "timeline_index" docdexd conversations read --repo .
docdexd conversations import --conversation-namespace shared-team ./session.txt --format plain_text --agent-id codex docdexd conversations search --conversation-namespace shared-team "timeline_index"
docdexd diary write --repo . --agent-id codex "Wake-up rollout validated against knowledge.db timeline output." docdexd diary read --repo . --agent-id codex
docdexd hook conversation --repo . \ --action session_close_summarization \ --source codex \ --agent-id codex \ --transcript ./session.txt \ --format plain_text \ --wait-for-processing
curl -X POST http://127.0.0.1:28491/v1/wakeup \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"agent_id":"codex","query":"timeline_index","max_tokens":96}'
curl -X POST http://127.0.0.1:28491/v1/wakeup \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "x-docdex-conversation-namespace: shared-team" \ -d '{"agent_id":"codex","query":"timeline_index","max_tokens":96}'
curl "http://127.0.0.1:28491/v1/kg/query?q=knowledge.db&limit=10" curl "http://127.0.0.1:28491/v1/kg/search/nodes?q=knowledge&limit=10" curl "http://127.0.0.1:28491/v1/kg/neighborhood?entity=knowledge.db&limit=10" curl "http://127.0.0.1:28491/v1/kg/timeline?entity=knowledge.db&limit=10"
curl -X POST http://127.0.0.1:28491/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "fake-model", "messages": [{"role": "user", "content": "What changed around knowledge.db?"}], "docdex": { "agent_id": "codex", "limit": 6, "include_libs": true, "dag_session_id": "session-123" } }'
Docdex detects supported local LLM services before it suggests installing anything. It can reuse Ollama, vLLM, llama.cpp-compatible OpenAI endpoints, LM Studio, LocalAI, SGLang, TGI-compatible deployments, and healthy local mcoda agents when they are already present. Ollama remains the recommended fallback because it is the easiest guided setup path.
docdex setup for an interactive wizard that lists detected services, models, embedding candidates, and local delegation agents.docdexd llm detect --json or docdexd llm diagnostics --json to see why a service/model was selected, skipped, or marked unhealthy.ollama pull nomic-embed-text.DOCDEX_OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434 docdex start --host 127.0.0.1 --port 28491
Docdex runs as a local daemon serving:
docdexd chat/search, /v1/capabilities, /v1/search/rerank, /v1/search/batch, /v1/chat/completions, /v1/ast, /v1/graph/impact, /v1/conversations/*, /v1/diary/*, /v1/hooks/conversation, /v1/wakeup, /v1/kg/*/v1/mcp and /v1/mcp/ssedocdex_capabilities, docdex_rerank, docdex_batch_search, docdex_conversation_*, docdex_diary_*, docdex_conversation_hook, docdex_wakeup, docdex_kg_*Run a single daemon and mount additional repos on demand.
docdex start --port 28491
curl -X POST "http://127.0.0.1:28491/v1/initialize" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"rootUri":"file:///path/to/repo-a"}'
curl -X POST "http://127.0.0.1:28491/v1/initialize" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"rootUri":"file:///path/to/repo-b"}'
Notes:
x-docdex-repo-id: on HTTP requests.initialize.rootUri and reuse that repo automatically.127.0.0.1 is accessible without TLS for local agents.--expose and --auth-token.docs/usage.mddocs/http_api.mddocs/mcp/errors.md