Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
OpenAI-compatible multi-model inference via ComputeFlux (Polkadot testnet, TEE-verifiable). stdio.
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。
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。
リンク先は作者自身のファイルです。私たちが置いたり再パッケージしたりしたものではありません。ファイルを開くと、Claude Desktopがインストールします。
ターミナルでこれを実行します
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。
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7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 computeflux2026isgod 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(1.0.0)がレジストリに届いたのは33 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MCPB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。
Zero-dependency MCP (Model Context Protocol) server. Give any MCP host — Cursor, Claude Desktop, Windsurf, any MCP client — one OpenAI-compatible endpoint, and call models on ComputeFlux as plain tools: list what's available, then run a chat completion.
Your MCP agents hit flash-tier models over one OpenAI-compatible endpoint.
client/ e2e harness pulls SDK deps).| Tool | What it does |
|---|---|
computeflux_models | Lists the model ids served by the endpoint. |
computeflux_chat | Runs a non-streaming chat completion (model + OpenAI messages; optional max_tokens, temperature). Returns model, finish reason, latency, usage, and the assistant text. |
| Variable | Required | Default | Notes |
|---|---|---|---|
COMPUTEFLUX_API_KEY | yes | — | Bearer key for the endpoint. |
COMPUTEFLUX_BASE_URL | no | https://api.computeflux.ai/v1 | Any OpenAI-compatible base URL. |
export COMPUTEFLUX_API_KEY="your_c***_key"
Published on the official MCP Registry (.mcpb bundle, no npm step):
io.github.computeflux2026isgod/mcp-computeflux — listed on the official MCP Registry (search by this name).
Any MCP client / agent that supports registry install (mcp add, Cursor, Claude Desktop, Claude Code) can pull it by name. Direct git-clone quickstart:
git clone https://github.com/computeflux2026isgod/mcp-computeflux
export COMPUTEFLUX_API_KEY="your_...key" node /path/to/mcp-computeflux/server.mjs # stdio JSON-RPC
mcpServers snippet:
{
"mcpServers": { "computeflux": { "command": "node", "args": ["/path/to/mcp-computeflux/server.mjs"], "env": { "COMPUTEFLUX_API_KEY": "your_c***_key" } } } }
client/ contains a tiny harness using the official MCP SDK — the exact path Cursor / Claude Desktop use. It spawns the server over stdio, lists tools, and runs one chat completion with a unique-token round-trip fidelity check.
cd client && npm install && npm run e2e # expects COMPUTEFLUX_API_KEY in the .env it points to
Newline-delimited JSON-RPC 2.0 over stdio. Only protocol messages are written to stdout; logs go to stderr.
MIT