Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
AI Agent with Architectural Memory. Impact analysis (free), tests and code from the graph (pro).
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。
ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:
https://hokmah.dev/mcpターミナルでこれを実行します
claude mcp add --transport http hokmah https://hokmah.dev/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": {
"hokmah": {
"url": "https://hokmah.dev/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": {
"hokmah": {
"type": "http",
"url": "https://hokmah.dev/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。
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:
https://hokmah.dev/mcpメニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。
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。
このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。
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 davidangularme 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
まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています
まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています
まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります
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。
作者のクラウドで動きます。インストール不要でインターネット経由でつながりますが、送った内容は作者のサーバーを通ります。
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7 か月前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。
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。
AI Agent with Architectural Memory — MCP Server
Gives any AI coding agent persistent understanding of codebases via TransitionGraph, IdeaGraph, and WorldModel. Analyze impact, generate tests, write code — all from the graph.
Add to your editor's MCP config (Cursor, Claude Code, VS Code, Windsurf, Cline, JetBrains):
{
"mcpServers": { "hokmah": { "type": "streamable-http", "url": "https://hokmah.dev/mcp" } } }
Then ask your agent: *"analyze the impact of refactoring the auth module in github.com/owner/repo"*
| Tool | Tier | Description |
|---|---|---|
hokmah_analyze | FREE | Impact analysis, risk score, affected files, architectural invariants |
hokmah_connect_project | FREE | Connect a GitHub repo, build the architectural graph |
hokmah_connect_mcp | FREE | Connect an external MCP server for orchestration |
hokmah_generate_tests | PRO | Test generation from the graph (40x fewer tokens) |
hokmah_generate_code | PRO | Code generation with architectural memory |
Hokmah builds a persistent architectural graph from your codebase:
When you ask "what's the impact of changing X?", Hokmah traverses the graph instead of sending your entire codebase to an LLM. That's why analyze is free (zero LLM tokens) and generate uses 40x fewer tokens.
hokmah_analyze + hokmah_connect_project + hokmah_connect_mcp (unlimited)hokmah_generate_tests + hokmah_generate_code (BYOK — bring your own LLM key)Get a Pro key at hokmah.dev.
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.jsonclaude mcp add hokmah --transport streamable-http --url https://hokmah.dev/mcp.vscode/mcp.json in project root~/.windsurf/mcp.jsonThe hosted server at https://hokmah.dev/mcp is the recommended way to use Hokmah. To run the server yourself against your own Hokmah backend:
pip install -r requirements.txt
cp pro_keys.example.json pro_keys.json # edit with your real PRO keys HOKMAH_API_BASE=http://localhost:8000 python mcp_server.py
Environment variables:
HOKMAH_API_BASE — upstream Hokmah API (default http://localhost:8000)HOKMAH_MCP_PORT — port to listen on (default 8001)HOKMAH_PRO_KEYS — path to the PRO keys JSON file (default /home/vpm/mcp-server/pro_keys.json)A reference systemd unit is provided in hokmah-mcp.service.
Catalyst AI Research · Haifa, Israel
MIT