Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Search Wikipedia and read articles, summaries, sections, links, and coordinates.
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": {
"encyport": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/encyport",
"mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add encyport -- npx -y @reneturcios/encyport 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": {
"encyport": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/encyport",
"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": {
"encyport": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/encyport",
"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7 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。
encyport reads Wikipedia so people and agents do not have to scrape it. Give it a phrase and it finds matching articles; give it a title and it hands back the article text, just the lead summary, the section outline, the pages the article links to, or the coordinates recorded for the subject — all from the public Wikipedia APIs on en.wikipedia.org, with nothing to sign up for and no API key.
npx @reneturcios/encyport search "analytical engine"
Or run the container image:
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/encyport
The container defaults to the MCP server (see below). Pass CLI arguments to use it as a CLI instead.
Every command prints JSON.
# Search for articles
encyport search Ada Lovelace encyport search black holes --limit 5
encyport article Ada Lovelace encyport summary Ada Lovelace encyport sections Ada Lovelace encyport links Ada Lovelace encyport coordinates Eiffel Tower
encyport --version
Titles and queries may contain spaces; everything after the command word is joined into one phrase. Exit codes: 0 on success, 1 when the lookup fails (a missing page or an upstream error, named in the message), 2 for usage errors.
One bin serves both faces. The mcp subcommand starts a stdio MCP server:
npx -y @reneturcios/encyport mcp
MCP client configuration:
{
"mcpServers": { "encyport": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/encyport", "mcp"] } } }
| Tool | Input | What it returns |
|---|---|---|
search_wikipedia | query (string, required), limit (integer, optional) | Matching articles: title, page id, a cleaned text snippet, word count, and last-revision timestamp for each hit. |
get_article | title (string, required) | The full plain-text content of the article. |
get_summary | title (string, required) | The lead section of the article as plain text — the part most readers mean by "the summary". |
get_sections | title (string, required) | The article's section outline: section number, heading, heading level, and parse index, in document order. |
get_links | title (string, required) | Pages this article links to, each with its namespace and whether the target page exists. |
get_coordinates | title (string, required) | Latitude/longitude pairs recorded for the page (empty when the subject has none), with the primary coordinate flagged. |
Titles follow redirects, so a common name or an old title still lands on the current article. A title that does not resolve to a page is reported as an error rather than returning empty content.
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # node test runner over test/*.test.ts, no network npm run dev # run the CLI from source via tsx
The core takes an injectable fetch function, and the test suite drives it entirely with hand-written payloads shaped like real Wikipedia API responses — the tests never touch the network.
MIT — see LICENSE.