Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Vector collections and document search backed by a Chroma HTTP service.
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": {
"embedbase": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/embedbase",
"mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add embedbase -- npx -y @reneturcios/embedbase 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": {
"embedbase": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/embedbase",
"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": {
"embedbase": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/embedbase",
"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。
embedbase gives an agent — or you, at a terminal — a tidy way to work with vector collections: create them, fill them with documents, and query them for the closest matches. It speaks to a Chroma-compatible HTTP service over its v2 REST API, so the embedding store stays a separate process and this tool stays a thin, testable client.
Point it at a running service with CHROMA_URL or EMBEDBASE_URL (without either, it assumes http://localhost:8000). Collections are addressed by name at the MCP and CLI layers; internally the client resolves each name to its server id before calling the id-scoped document endpoints, exactly as the REST API requires.
npx @reneturcios/embedbase list
Or run the container image:
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/embedbase
The container defaults to the MCP server (see below). Pass CLI arguments to use it as a CLI instead.
# List collections (pagination is optional)
embedbase list --limit 20 --offset 0
embedbase info notes embedbase count notes
embedbase create notes
embedbase mcp
embedbase --version
Exit codes: 0 on success, 1 when the service call fails (the error includes the HTTP status), 2 for usage errors.
One bin serves both faces. The mcp subcommand starts a stdio MCP server:
npx -y @reneturcios/embedbase mcp
MCP client configuration:
{
"mcpServers": { "embedbase": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/embedbase", "mcp"], "env": { "CHROMA_URL": "http://localhost:8000" } } } }
All tools take collection_name (string) unless noted. Optional parameters are omitted from the request when not supplied.
| Tool | Required | Optional | Purpose |
|---|---|---|---|
chroma_list_collections | — | limit, offset (integers) | List collections with pagination. |
chroma_create_collection | collection_name | metadata (object), embedding_function_name (string) | Create a collection. |
chroma_peek_collection | collection_name | limit (integer) | Preview documents in a collection. |
chroma_get_collection_info | collection_name | — | Collection metadata and configuration. |
chroma_get_collection_count | collection_name | — | Number of records in a collection. |
chroma_modify_collection | collection_name | new_name, new_metadata | Rename or re-tag a collection. |
chroma_delete_collection | collection_name | — | Delete a collection and its records. |
chroma_add_documents | collection_name, documents (string array) | metadatas, ids | Add documents; ids are generated deterministically when omitted. |
chroma_query_documents | collection_name, query_texts (string array) | n_results, where, where_document, include | Nearest-neighbour query. |
chroma_get_documents | collection_name | ids, where, limit, offset, include | Fetch documents by id or filter. |
chroma_update_documents | collection_name, ids | documents, metadatas, embeddings | Update existing records. |
chroma_delete_documents | collection_name | ids, where | Delete records by id or filter. |
Requests go to the v2 tenant/database paths (/api/v2/tenants/default_tenant/databases/default_database/collections...). Service errors come back as tool errors carrying the HTTP status — results are never invented.
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # node test runner over test/*.test.ts, fake fetch only, no live service npm run dev # run the CLI from source via tsx
The client core sits behind an injectable fetch function, which is what the test suite drives: URL construction, request bodies, id resolution, count unwrapping, and error surfacing are all covered without a running server.
MIT — see LICENSE.