Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Local codebase search for agents: hybrid keyword/semantic search, locate, expand, related code.
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": {
"repofind": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/repofind",
"mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add repofind -- npx -y @reneturcios/repofind 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": {
"repofind": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/repofind",
"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": {
"repofind": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/repofind",
"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昨日です。
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。
Finding code in a repository you have never opened usually starts with a guess: a word to grep, a filename to try. repofind replaces the guessing with an index. Point it at a local directory and it walks the tree — skipping .git, node_modules, files over a megabyte, and anything outside a source-and-text extension allowlist — splits each file into consecutive 40-line chunks, and ranks those chunks against your question. One call returns the five best places to look, each with its file, line range, the chunk text, and a score.
Ranking is hybrid. A pinned BM25 scorer (k1 = 1.2, b = 0.75) over the chunk texts always runs. When a TAKARA_API_KEY is present in the environment, an embeddings step joins in: the query and the chunks are embedded through an OpenAI-compatible endpoint and each chunk's final score becomes bm25 + 10 * max(0, cosine). Without a key — or if the embedder fails — the result says so plainly in its notes and ranks by keyword alone. By default only the best hit per file is kept, so five hits mean five different files to open.
The other tools cover the rest of the exploration loop. locate finds an exact substring — an env var, a symbol, an error code — and reports it as a count, a file list, bare locations, or full lines. expand takes a hit you already have and returns its chunk plus the neighbouring chunks in the same file. find_related takes the same anchor and ranks chunks from every other file against it. read_benchmark rolls up saved benchmark-mode queries into a token-savings total. The original product's auth tool is not part of this rebuild: its interactive device login and AWS-profile validation cannot be reproduced from the published spec, so the surface here is five of the six tools.
npx @reneturcios/repofind search '{"query": "retry backoff logic", "repo": "."}'
npx @reneturcios/repofind locate '{"literal": "DATABASE_URL", "mode": "locations"}' npx @reneturcios/repofind expand '{"file_path": "src/client.ts", "anchor_line": 83}' npx @reneturcios/repofind find_related '{"file_path": "src/client.ts", "anchor_line": 83}' npx @reneturcios/repofind read_benchmark '{}' npx @reneturcios/repofind --version
Each tool subcommand takes the tool's arguments as one JSON string and prints the result as JSON. Exit codes: 0 on success, 1 on a runtime error, 2 on a usage error.
Environment variables: TAKARA_API_KEY enables the semantic half; MIRU_OPENAI_BASE_URL (default https://infer.takara.ai/v1) and MIRU_OPENAI_EMBEDDING_MODEL (default ds1-miru-int8) configure the embeddings endpoint; MIRU_MAX_INDEX_FILES caps the index (default 10000); MIRU_BENCHMARK_HISTORY_PATH overrides the benchmark history location.
npx -y @reneturcios/repofind mcp
MCP client config:
{
"mcpServers": { "repofind": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/repofind", "mcp"] } } }
search — Hybrid semantic + keyword search over an indexed local codebase. Default for code exploration — one call per question.query (string, required) — natural language or code queryrepo (string, optional) — local directory to index; defaults to the working directoryinclude / exclude (string arrays, optional) — gitignore-style glob patterns against repo-relative pathsdedupe_by_file (boolean, default true) — keep the best hit per fileReturns {hits, ranking, notes} with at most 5 hits; each hit is {file_path, absolute_path, start_line, end_line, anchor_line, truncated, snippet, score} with the score rounded to 4 decimals.
locate — Find exact substrings (env vars, symbols, error codes) in an indexed local codebase.literal (string, required); mode one of count, files, locations, lines (default lines); limit caps locations/lines; ignore_case (default false); repo, include, exclude as in search.expand — Return more context in the same file around a search hit: the anchor chunk plus neighbouring chunks.file_path and anchor_line (required); before / after chunk counts (default 1 each).find_related — Find similar code in other files, from a hit's file_path and anchor_line. Returns the same {hits, ranking, notes} shape as search, with the source file excluded.read_benchmark — Cumulative token-savings rollup from saved benchmark-mode queries. Returns {queries, total_tokens_saved, average_tokens_saved}; a missing history file is a zero rollup, not an error.docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/repofind
docker run --rm ghcr.io/cloudcorprecords/repofind locate '{"literal": "TODO"}'
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # tsx --test test/*.test.ts (temp fixture repos, fake embedder, no network) npm run dev # run the CLI from source
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