Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Code graph and project memory for coding agents, cited to exact files and lines, on your machine.
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。
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。
リンク先は作者自身のファイルです。私たちが置いたり再パッケージしたりしたものではありません。ファイルを開くと、Claude Desktopがインストールします。
ターミナルでこれを実行します
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。
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 Graphicle-AI 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(0.1.13)がレジストリに届いたのは昨日です。
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MCPB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。
Code graph and memory for your coding agents, in one Rust program.
Graphicle maps your repository into a code graph, remembers your project's docs, decisions and past agent sessions, and gives your coding agent cited excerpts from both: the exact files and lines. It runs on your machine: no API key needed, no account, no telemetry .
Works with Claude Code · Cursor · Codex · VS Code · Claude Desktop · any MCP client
Quick start · How it works · Benchmarks · Memory, compared · Docs · Coming from Graphify? · Discussions
Graphicle 0.1.11 against Graphify 0.9.100, labelled as in the picture; every measurement and its method are in docs/benchmarks.md . The code-graph engine is a Rust port of Graphify, credited below . Graphicle is not affiliated with Graphify Labs.
Built during Meta's Global AI Developer Hackathon (what was built, and when). With a key for the Meta Model API, graphicle see lets Muse Spark reproduce a bug in a web app with computer use, graphicle pixel finds the code that draws what the model points at, and graphicle fix patches it with a model such as Muse Wonder and runs your tests; when a round fails, the next one reads the failing lines and the files they name. The picture is one live run on excalidraw issue #12053, built from source, and the fix passes excalidraw's own regression test (see it, find it, fix it, check it).
In a pre-release comparison with seven memory systems, Graphicle matched the accuracy of Hindsight 0.10.2 and beat that of Mem0 OSS 2.2.1 (the open-source library, not Mem0's hosted platform) on LoCoMo-10, and while ingesting made about 12 model calls per conversation, against about 160 for Hindsight and 332 for Mem0 (estimates per conversation; each system's total is exact). Labels: development sets; one open model (Qwen3.8-27B) as every system's reader, judge and model; a pre-release build of Graphicle.
| System | LoCoMo-10 accuracy, points [95% CI] | Model calls per conversation, ingesting (estimate) | Prompt tokens per conversation, ingesting (estimate) |
|---|---|---|---|
| Graphicle (pre-release build) | 87.7 [85.1, 90.2] | 12 | 43K |
| Hindsight 0.10.2, observations on | 87.3 [85.6, 89.1] | 160 | 1.14M |
| Mem0 OSS 2.2.1 | 81.9 [79.6, 84.4] | 332 | 3.18M |
| MemMachine 0.4.0 | 79.6 [77.3, 82.0] | 23 | 140K |
| Honcho 3.2.2 | 79.2 [76.2, 82.2] | 221 | 1.25M |
| Cognee 1.6.3 | 69.5 [67.3, 71.2] | 206 | 291K |
| Graphiti (graphiti-core 0.30.2) | 46.5 [44.0, 48.9] | 1,363 | 4.52M |
| Mastra Observational Memory 1.36.0 | 38.6 [33.6, 43.1] | 22, and 1 per question | 356K |
On the two other development sets, LME-84 and BEAM-100K, Graphicle trailed none of the systems it was compared with. Every score, with its method and caveats.
Earlier pre-release evaluations also ran three published protocols on GPT models. Under Mem0's own LoCoMo protocol (its prompts, GPT-5 as reader and judge), it scored 93.5%, against 91.6% in Mem0's published result files (paired difference +1.95 points [+0.55, +3.55]). On LongMemEval-S under the same protocol it scored 92.6%, against Mem0's 93.4%. Against Hindsight's published contexts, it tied with a GPT-5.4 reader (LoCoMo 90.4 vs 90.6, LongMemEval-S 94.6 vs 93.4) and with a GPT-4.1-mini reader on LoCoMo (86.4 vs 87.5), and trailed with GPT-4.1-mini on LongMemEval-S (85.8 vs 89.2). Every GPT run, with its labels.
brew install graphicle-ai/tap/graphicle
cd your-repo graphicle setup
No Homebrew? curl -fsSL https://github.com/graphicle-ai/graphicle/releases/latest/download/install.sh | sh · Release archives · Other ways to install
Windows: a preview build for x86-64, not yet code-signed (Windows (preview)).
graphicle setup indexes the repository, builds its code graph and connects the coding agents it finds. It also turns on session capture, adds a two-line section to AGENTS.md (unless Claude Code is the only agent) and installs Git hooks that keep the project current. It lists every file it changes and backs each one up first; graphicle disconnect undoes it all.
Then ask your agent to *"use graphicle to find where failed requests are retried"*, or ask from the terminal:
$ graphicle ask "where is tax added to prices?"
Evidence for "where is tax added to prices?" 4 excerpts · 606 of 3,000 tokens
[1] shop/pricing.py:1-7 price_with_tax() """Prices and tax.""" TAX_RATE = 0.2
def price_with_tax(price): """A price with the sales tax added.""" return round(price * (1 + TAX_RATE), 2)
Real output, cut after the first excerpt. With no model configured, ask shows the evidence; graphicle config set model anthropic (or openai , ollama ) adds written answers.
Let your coding agent install it
Paste this into Claude Code, Codex or Cursor:
Install Graphicle with `brew install graphicle-ai/tap/graphicle` (or, without Homebrew,
curl -fsSL https://github.com/graphicle-ai/graphicle/releases/latest/download/install.sh | sh), then run graphicle setup --yes in this repository and list every file it changed.
</details>
| You want to | Run |
|---|---|
| Give your coding agent the code graph and your project's memory | graphicle setup in the repository |
| Ask a question from the terminal | graphicle ask "how are failed requests retried?" |
| Browse the graph, the sources and the memory | graphicle open |
| See what a change to a symbol touches | graphicle graph extract . --code-only, then graphicle graph affected "retry()" |
| Check that everything works | graphicle doctor |
| Undo everything setup did | graphicle disconnect |
| Move from Graphify, or run a server for a team | Moving from Graphify · Team server |
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