Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Classify documents, extract structured fields, mask PII, export JSONL/RAG datasets for AI agents.
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。
FLEXORCH_API_KEY「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。
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": {
"flexorch": {
"command": "uvx",
"args": [
"flexorch-mcp"
],
"env": {
"FLEXORCH_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add flexorch --env FLEXORCH_API_KEY=your-value -- uvx flexorch-mcp動かす前に、空欄の値を入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"flexorch": {
"command": "uvx",
"args": [
"flexorch-mcp"
],
"env": {
"FLEXORCH_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}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": {
"flexorch": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"flexorch-mcp"
],
"env": {
"FLEXORCH_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}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
公開者(dev-flexorch)がリポジトリの所有者(flexorch)ではありません。別の人が登録した可能性があります
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0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。
入力が必要なもの:FLEXORCH_API_KEY
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(0.1.2)がレジストリに届いたのは4 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Python (uv)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。
MCP server for FlexOrch — SDK for machines.
Connect Claude and other MCP-compatible agents to the FlexOrch document intelligence pipeline. Process documents, extract structured data, detect PII, and export LLM-ready datasets — all through natural language tool calls.
flexorch-mcp is a thin proxy that exposes the FlexOrch API as MCP tools. All processing happens on FlexOrch's managed infrastructure. A FlexOrch account and API key are required.
For humans writing code: use flexorch-sdk (Python) or flexorch-sdk-js (TypeScript). For agents: use this package.
| Tool | Description |
|---|---|
document.process | Upload and process a document (PDF, DOCX, TXT, XLSX, HTML, XML, EML, JPG, PNG, TIFF) |
document.reprocess | Re-queue an already-uploaded document through the pipeline |
job.status | Poll a processing job until completed or failed |
job.result | Get structured extracted fields from a completed job |
dataset.build | Build a structured dataset from a completed execution |
dataset.search | Semantic search across indexed datasets (Pro+) |
dataset.export | Export a dataset as JSONL, CSV, JSON, XML, MD, or RAG (LangChain/LlamaIndex chunks) |
dataset.index | Trigger semantic vector indexing for a dataset (Pro+) |
dataset.chunks | Retrieve paginated RAG-ready text chunks from an indexed dataset (Pro+) |
pip install flexorch-mcp
Requires Python 3.10+.
Add to your Claude Desktop config file (create it if it doesn't exist):
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json{
"mcpServers": { "flexorch": { "command": "flexorch-mcp", "env": { "FLEXORCH_API_KEY": "dfx_your_key_here" } } } }
Add to your Cursor MCP config:
{
"flexorch": { "command": "flexorch-mcp", "env": { "FLEXORCH_API_KEY": "dfx_your_key_here" } } }
Add to ~/.codex/config.toml:
[mcp_servers.flexorch]
command = "uvx" args = ["flexorch-mcp"]
[mcp_servers.flexorch.env] FLEXORCH_API_KEY = "dfx_your_key_here"
Get your API key from app.flexorch.com/settings.
flexorch-mcp --check
User: "Process this invoice and export it as JSONL for fine-tuning."
Agent:
All FlexOrch plan limits apply to MCP tool calls. Credits are consumed per document processed.
| Plan | Credits/mo | Semantic search |
|---|---|---|
| Trial | 1,200 (30 days) | — |
| Starter | 1,200 | — |
| Pro | 6,000 | ✓ |
| Enterprise | Custom | ✓ |
FLEXORCH_API_KEY environment variable — never passed as a tool argumentapi.flexorch.com uses HTTPSMIT — see LICENSE.