Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Neural web search, code context, and page crawling through the Exa API.
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": {
"deepsearch": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/deepsearch",
"mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add deepsearch -- npx -y @reneturcios/deepsearch 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": {
"deepsearch": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/deepsearch",
"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": {
"deepsearch": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/deepsearch",
"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 CloudCorpRecords 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(0.1.0)がレジストリに届いたのは6 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, Docker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。
deepsearch asks Exa's neural index questions the way a researcher would. A plain search returns the pages that best match the meaning of a query, with their text already pulled in. A code question gets a context pack instead: examples and documentation excerpts gathered from across the web and sized to a token budget you choose. And when you already know the page you want, a crawl fetches that one page and hands back its words. It runs from the command line or as an MCP server for agents.
An Exa API key is required. Put it in the EXA_API_KEY environment variable; the key is sent to the API as the x-api-key header and never appears in output. When the variable is missing, every operation fails with an error that names it.
npx @reneturcios/deepsearch search "vector index tradeoffs"
Or run the container image:
docker run -i -e EXA_API_KEY ghcr.io/cloudcorprecords/deepsearch
The container defaults to the MCP server (see below). Pass CLI arguments to use it as a CLI instead.
export EXA_API_KEY="your api key"
deepsearch search "ferry electrification programs" deepsearch search "ferry electrification programs" --num-results 5
deepsearch code "React useState hook examples" --tokens 3000
deepsearch crawl https://example.com/some/article deepsearch crawl https://example.com/some/article --tokens 2000
deepsearch search "ferry electrification programs" --json
deepsearch --version
Exit codes: 0 on success, 1 when an operation fails (including a missing EXA_API_KEY or an API error), 2 for usage errors.
One bin serves both faces. The mcp subcommand starts a stdio MCP server:
npx -y @reneturcios/deepsearch mcp
MCP client configuration:
{
"mcpServers": { "deepsearch": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/deepsearch", "mcp"], "env": { "EXA_API_KEY": "your api key" } } } }
These are the original server's default-enabled tools:
| Tool | Input | What it returns |
|---|---|---|
web_search_exa | query (string, required), numResults (number, optional, default 8) | Matching pages as a numbered text block: title, URL, publication details when known, and the page text the API supplied. |
get_code_context_exa | query (string, required), tokensNum (number, optional, 1000–50000, default 5000) | Code examples and documentation excerpts for the question, each headed by its source, trimmed to the token budget. |
crawling_exa | url (string, required), tokensNum (number, optional, default 5000) | The full text of that one page, titled, trimmed to the token budget. |
Token budgets are clamped to the documented 1000–50000 range and are applied at roughly four characters per token. An empty result set is reported as such; a page the API cannot fetch, a missing key, or a failed API call is reported as a tool error.
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # node test runner over test/*.test.ts, no network (fake fetch fixtures) npm run dev # run the CLI from source via tsx
MIT — see LICENSE.