Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Search and inspect 6,500+ curated AI apps from the HyperStore directory.
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://mcp.store.hypergpt.ai/mcpClaude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"hyperstore": {
"command": "uvx",
"args": [
"hyperstore-mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add --transport http hyperstore https://mcp.store.hypergpt.ai/mcpclaude mcp add hyperstore -- uvx hyperstore-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": {
"hyperstore": {
"url": "https://mcp.store.hypergpt.ai/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": {
"hyperstore": {
"command": "uvx",
"args": [
"hyperstore-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": {
"hyperstore": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.store.hypergpt.ai/mcp"
}
}
}プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"hyperstore": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"hyperstore-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://mcp.store.hypergpt.ai/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 deficlow 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。
どちらでも使えます。パソコンにインストールしても、クラウド版につないでもかまいません。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.1)がレジストリに届いたのは6 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。
Plug 6,500+ AI apps into any LLM via the Model Context Protocol.
HyperStore is a curated directory of 6,500+ AI applications, developed by HyperGPT. This MCP server exposes the HyperStore catalog to any LLM client — Claude, ChatGPT, Cursor, Windsurf, Cline, Zed, Gemini, and anything else that speaks MCP.
Ask your LLM:
*"Find me a free AI tool that summarises PDFs."*
*"Compare ChatGPT, Claude, and Gemini side-by-side."*
*"Show me the top 5 image-generation apps with an API."*
The LLM calls HyperStore MCP behind the scenes and answers with up-to-date, curated results.
13 tools:
| Tool | Purpose |
|---|---|
search_apps | Full-text keyword search |
ai_search | Embedding-based semantic search |
get_app | Full app detail (features, screenshots, pricing) |
list_apps | Paginated apps with filters (category, pricing) |
list_categories | Browse all 30+ categories |
category_apps | Apps within a category |
browse_apps | A-Z directory listing |
get_homepage | Trending + top categories overview |
get_alternatives | Curated alternatives to an app |
list_audiences | Audience segments (developers, lawyers, …) |
apps_for_audience | Best AI tools for an audience |
list_use_cases | Use-case taxonomies (legal-contracts, …) |
apps_for_use_case | AI tools for a use case |
3 resources:
hyperstore://app/{slug} — markdown rendering of any apphyperstore://category/{slug} — top apps in a categoryhyperstore://catalog — full category index3 prompts:
find_tool_for_task — guided discovery for a taskcompare_apps — side-by-side app comparisondiscover_category — explore a topicuvx (zero install, recommended)Requires uv. One command and you're done:
uvx hyperstore-mcp
pipxpipx install hyperstore-mcp
hyperstore-mcp
docker run --rm -p 8080:8080 ghcr.io/deficlow/hyperstore-mcp
Use our managed Streamable HTTP server:
https://mcp.store.hypergpt.ai/mcp
Edit ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):
{
"mcpServers": { "hyperstore": { "command": "uvx", "args": ["hyperstore-mcp"] } } }
Restart Claude → tools appear in the 🛠 menu.
claude mcp add hyperstore -- uvx hyperstore-mcp
.cursor/mcp.json (project) or ~/.cursor/mcp.json (global):
{
"mcpServers": { "hyperstore": { "command": "uvx", "args": ["hyperstore-mcp"] } } }
~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:
{
"mcpServers": { "hyperstore": { "command": "uvx", "args": ["hyperstore-mcp"] } } }
settings.json:
{
"cline.mcpServers": { "hyperstore": { "command": "uvx", "args": ["hyperstore-mcp"] } } }
~/.config/zed/settings.json:
{
"context_servers": { "hyperstore": { "command": { "path": "uvx", "args": ["hyperstore-mcp"] } } } }
~/.gemini/settings.json:
{
"mcpServers": { "hyperstore": { "command": "uvx", "args": ["hyperstore-mcp"] } } }
Settings → Connectors → Add custom connector:
https://mcp.store.hypergpt.ai/mcpfrom openai import OpenAI
client = OpenAI() response = client.responses.create( model="gpt-4.1", tools=[{ "type": "mcp", "server_label": "hyperstore", "server_url": "https://mcp.store.hypergpt.ai/mcp", "require_approval": "never", }], input="Find me 3 free AI tools for writing unit tests.", ) print(response.output_text)
from anthropic import Anthropic
client = Anthropic() response = client.messages.create( model="claude-opus-4-7", max_tokens=1024, mcp_servers=[{ "type": "url", "url": "https://mcp.store.hypergpt.ai/mcp", "name": "hyperstore", }], messages=[{"role": "user", "content": "Top 5 AI image generators?"}], )
See examples/ for ready-to-paste configs for every supported client.
For self-hosting, use the Docker image. For direct invocation without Docker, the CLI accepts --transport http|sse (see hyperstore-mcp --help).
When self-hosting, these environment variables can be set (see .env.example for the full list):
| Variable | Default | Purpose |
|---|---|---|
MCP_HOST | 0.0.0.0 | Bind host (http/sse transports) |
MCP_PORT | 8080 | Bind port (http/sse transports) |
LOG_LEVEL | INFO | Logging level (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR) |
git clone https://github.com/deficlow/HyperStore-MCP
cd HyperStore-MCP uv sync --all-extras uv run pytest uv run hyperstore-mcp # stdio mode for local testing
Inspect the running server with the official MCP Inspector:
npx @modelcontextprotocol/inspector uvx hyperstore-mcp
HyperStore MCP is a thin async wrapper around the HyperStore public REST API. It is read-only — no credentials, no writes, no PII. The same data that powers the website powers the MCP server. Updates land in your LLM the moment they land on the site.
LLM client ──MCP──▶ hyperstore-mcp ──HTTPS──▶ store.hypergpt.ai/api
MIT © HyperGPT