Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Local memory and context retrieval for AI agents through CueMap.
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": {
"cuemap": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"cuemap-mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add cuemap -- npx -y cuemap-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": {
"cuemap": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"cuemap-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": {
"cuemap": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"cuemap-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 cuemap-dev 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(0.7.5)がレジストリに届いたのは21 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。
CueMap MCP Server v0.7.5
A premium MCP bridge for explainable, repository-aware agent memory.
The Model Context Protocol (MCP) server for CueMap, allowing AI coding assistants (like Claude Desktop, Cursor, Windsurf, and Antigravity) to instantly recall codebase context using the CueMap engine.
For agent-facing operating guidance—including repository consent, supported content types, recall modes, accuracy-oriented knob selection, and troubleshooting—see SKILL.md.
The CueMap MCP Server is designed to work completely out-of-the-box. When started, it automatically manages a high-performance Rust instance of the CueMap Server in the background. The v0.7.3 engine bundles qint8 MiniLM-L3 by default and q4 MiniLM-L3 for the edge profile; no model download occurs at runtime.
You do not need to install or run the CueMap CLI manually. The correct pre-compiled binary for your operating system is automatically downloaded via optional NPM dependencies. Embedded startup supports Linux x64/ARM64, macOS x64/ARM64, and Windows x64.
# Global installation makes the `cuemap-mcp` command available
npm install -g cuemap-mcp
*(Note: Ensure your package manager is configured to download optionalDependencies so the local Rust binary is included).*
CueMap also ships a separate cuemap-agent-plugin package for Agent Plugins-compatible clients. It bundles the portable plugin.json manifest, stdio mcp.json configuration, and a repository-memory skill. The plugin launches this MCP server at the matching release version and must be installed or downloaded separately from cuemap-mcp.
By default, the embedded engine runs on port 8735. You can customize the server behavior by passing the following environment variables in your MCP configuration:
CUEMAP_PORT: Override the port the embedded engine binds to (default: 8735).CUEMAP_CONFIG_PATH: Absolute path to a custom server_config.toml to configure advanced Engine tuning, background jobs, and RAG search parameters.CUEMAP_URL: If you prefer to bypass the embedded engine and connect to a remotely hosted or separately running CueMap server, specify its URL here (e.g. http://localhost:8735).CUEMAP_PROJECT: Override the default project. Without this setting, CueMap derives a stable repository-scoped project from the current Git remote or working directory.CUEMAP_LOG_PATH: Override the embedded engine log path. It defaults to ~/.cuemap/server.log, which is the file read by cuemap logs.The MCP server calls EmbeddedCueMap.start() as soon as Codex launches the plugin process, before any CueMap tool is invoked. It attaches to a compatible engine already listening at CUEMAP_URL or the configured port; otherwise it starts and owns a local engine automatically. cuemap_init does not start the server—it previews or applies a confirmed repository scope after the engine is ready. An engine owned by the MCP process is stopped gracefully when that process exits.
To use this MCP server with your AI assistant, add it to your assistant's MCP configuration file.
{
"mcpServers": { "cuemap": { "command": "npx", "args": [ "-y", "cuemap-mcp" ], "env": { "CUEMAP_PORT": "8735" } } } }
path (string): Absolute path to the repository root.projectName (string, optional): Project ID override. Defaults to the stable repository-scoped ID.includedPaths (string[], optional): Repository-relative files or folders to preview. Empty means all supported files allowed by ignore rules.ignoredPatterns (string[], optional): Additional gitignore-style exclusions.ignoredExtensions (string[], optional): Additional excluded extensions.idle status with 0/0 writes is not considered complete.path (string): Absolute path to the repository root.projectName (string, optional): Project ID override. Defaults to the stable repository-scoped ID.includedPaths (string[], optional): User-approved repository-relative files or folders. Empty means all supported files allowed by ignore rules.ignoredPatterns (string[], optional): Additional gitignore-style exclusions.ignoredExtensions (string[], optional): Additional excluded extensions.confirmed (boolean): Must be true only after explicit user confirmation of the previewed scope.cuemap_init until verified_complete is true.project (string, optional): Project ID override. Defaults to the stable repository-scoped ID.active: Whether the current phase is non-terminal or writes/intent annotations remain pending.observed_activity: Whether this MCP process has observed an active phase or positive write/intent counts for the project.pending_writes: Remaining writes based on the latest totals.pending_intents: Remaining memory intent annotations based on the latest totals.verified_complete: True only after activity has been observed, the project reaches done or idle, no work failed or remains pending, and intent_ready is not false..cuemap package.global: true.memory_id and owning project. Requires an engine supporting GET /memories/:id?decoded=true; older engines return an upgrade error through this tool.cues.confirmed: true after explicit user confirmation.depth and same_domain_only controls.embeddings.These tools are for explicit ingestion requests. Repository initialization continues to use the preview, confirmation, and watcher workflow above.
confirmed: true.confirmed: true.content (string): Memory content to store.project (string, optional): Project ID that will own the memory. Defaults to the current repository-scoped project.cues (string[], optional): Explicit cues/tags to associate with the memory.metadata (object, optional): JSON metadata to store with the memory.source_key (string, optional): Stable source key for deterministic upsert/deduplication.event_time (number, optional): Original event timestamp as Unix seconds. Defaults to ingestion time.embedding (number[], optional): Precomputed memory embedding.disable_temporal_chunking (boolean, optional): Disable temporal chunking for this memory.async_ingest (boolean, optional): Process ingestion in the background and return immediately.target: "query" or "memory" and returns relative intent scores, recall/memory eligibility, confidence weight, and model/taxonomy versions. Scores are ranking signals, not calibrated probabilities.query (string): The natural language query to search for.limit (number, optional): Maximum results to return (default: 10).response_mode (full | preview, optional): Default full. Use preview for broad discovery; each hit returns a leading excerpt instead of full content, retaining IDs and metadata.preview_chars (integer, optional): Preview length cap, 100–2000 UTF-16 code units (default: 200). Ignored in full mode. Metadata and diagnostics are not capped.projects (string[], optional): List of project IDs to scope the search to. Multiple enables cross-project queries.cues (string[], optional): Specific cue tags to filter the search.query_time (string, optional): Timestamp or natural-language time anchor for v0.7 temporal query intent.depth (number, optional): Depth of multi-hop recall expander (default: 1).expansion_depth (number or "conversation_round", optional): Neighbor context expansion (default: "conversation_round"). Values above 1 include nearby parent chunks or source-ordered context, using a radius of expansion_depth - 1 when linkage exists. "conversation_round" prepends the message each result replies to (for an assistant reply, t冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます