Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Browse, search and fuzzy-match NACE Rev. 2.1 economic activity classification codes.
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": {
"nace": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"nace-mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add nace -- npx -y nace-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": {
"nace": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"nace-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": {
"nace": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"nace-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 DeJo90 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(1.0.1)がレジストリに届いたのは9 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。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。
An MCP server exposing NACE Rev. 2.1 economic activity classification codes for AI agents.
NACE (Nomenclature of Economic Activities) is the European standard for classifying economic activities. This server loads all 1,047 codes into memory at startup and provides four tools for browsing, looking up, searching, and fuzzy-matching codes — without ever dumping the full dataset to the agent.
Add to your Claude (or any MCP-compatible client) config:
{
"mcpServers": { "nace-mcp": { "command": "npx", "args": ["nace-mcp"] } } }
nace_get(code)Returns full details for a single NACE code.
Input: code — e.g. "A", "01", "25.1", "25.11"
Example output:
{
"code": "95.31", "label": "Repair and maintenance of motor vehicles", "level": "class", "parent": "95.3" }
nace_browse(parent_code?)Returns the direct children of a code (compact: code + label only). Omit parent_code to list all 22 top-level sections. Max 50 results.
Input: parent_code (optional) — e.g. "C", "25", "25.1"
Example — `nace_browse()` (no argument):
[
{ "code": "A", "label": "Agriculture, forestry and fishing" }, { "code": "B", "label": "Mining and quarrying" }, { "code": "C", "label": "Manufacturing" }, ... ]
Example — `nace_browse("J")`:
[
{ "code": "58", "label": "Publishing activities" }, { "code": "59", "label": "Motion picture, video and television programme production, sound recording and music publishing activities" }, { "code": "60", "label": "Programming, broadcasting, news agency and other content distribution activities" }, ... ]
nace_search(query)Case-insensitive substring search across all activity labels. Returns up to 10 matches.
Input: query — e.g. "software", "fishing", "consulting"
Example — `nace_search("software")`:
[
{ "code": "58.1", "label": "Publishing of books, newspapers and other publishing activities, except software publishing", "level": "group" }, { "code": "58.19", "label": "Other publishing activities, except software publishing", "level": "class" }, { "code": "58.2", "label": "Software publishing", "level": "group" }, { "code": "58.29", "label": "Other software publishing", "level": "class" } ]
nace_suggest(activity_description)Fuzzy-matches a free-text description to NACE codes. Tokenizes the input, scores by matched terms, and returns the top 5 candidates with a brief explanation. Designed for AI agents doing classification.
Input: activity_description — free-text description of the economic activity
Example — `nace_suggest("computer programming software development consultancy")`:
[
{ "code": "62", "label": "Computer programming, consultancy and related activities", "level": "division", "reason": "Matched: \"computer\", \"programming\", \"consultancy\"" }, { "code": "62.1", "label": "Computer programming activities", "level": "group", "reason": "Matched: \"computer\", \"programming\"" }, { "code": "62.10", "label": "Computer programming activities", "level": "class", "reason": "Matched: \"computer\", \"programming\"" }, ... ]
Tip: For non-English descriptions (e.g. German "KFZ Mechaniker"), rephrase in English before calling
nace_suggest.
These examples show how an AI agent uses the tools in practice.
The agent calls nace_suggest with an English description:
nace_suggest("motor vehicle repair maintenance workshop")
[
{ "code": "95", "label": "Repair and maintenance of computers, personal and household goods, and motor vehicles and motorcycles", "level": "division", "reason": "Matched: \"motor\", \"vehicle\", \"repair\", \"maintenance\"" }, { "code": "95.3", "label": "Repair and maintenance of motor vehicles and motorcycles", "level": "group", "reason": "Matched: \"motor\", \"vehicle\", \"repair\", \"maintenance\"" }, { "code": "95.31", "label": "Repair and maintenance of motor vehicles", "level": "class", "reason": "Matched: \"motor\", \"vehicle\", \"repair\", \"maintenance\"" } ]
The agent then drills into the best match with nace_get("95.31") to confirm the parent chain:
{
"code": "95.31", "label": "Repair and maintenance of motor vehicles", "level": "class", "parent": "95.3" }
Result: 95.31 is the correct class-level code for a car repair shop.
nace_suggest("bakery bread pastry production")
[
{ "code": "10.71", "label": "Manufacture of bread; manufacture of fresh pastry goods and cakes", "level": "class", "reason": "Matched: \"bread\", \"pastry\"" } ]
Result: 10.71 — first candidate is an exact match, no further navigation needed.
The agent browses the hierarchy top-down:
nace_browse("J")
[
{ "code": "58", "label": "Publishing activities" }, { "code": "59", "label": "Motion picture, video and television programme production, sound recording and music publishing activities" }, { "code": "60", "label": "Programming, broadcasting, news agency and other content distribution activities" }, { "code": "61", "label": "Telecommunications" }, { "code": "62", "label": "Computer programming, consultancy and related activities" }, { "code": "63", "label": "Information service activities" } ]
Then zooms into division 62:
nace_browse("62")
[
{ "code": "62.1", "label": "Computer programming activities" }, { "code": "62.2", "label": "Computer consultancy and computer facilities management activities" }, { "code": "62.3", "label": "Computer facilities management activities" }, { "code": "62.9", "label": "Other information technology and computer service activities" } ]
npm install
npm run build # compile TypeScript → dist/ node dist/index.js # run the server (listens on stdio)
To inspect with the MCP Inspector:
npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js