Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Find GitHub implementations of arXiv research papers — paper lookup, ranked code, search.
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。
CODEOFPAPER_API_URL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": {
"codeofpaper": {
"command": "uvx",
"args": [
"codeofpaper"
],
"env": {
"CODEOFPAPER_API_URL": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add codeofpaper --env CODEOFPAPER_API_URL=your-value -- uvx codeofpaper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": {
"codeofpaper": {
"command": "uvx",
"args": [
"codeofpaper"
],
"env": {
"CODEOFPAPER_API_URL": "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": {
"codeofpaper": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"codeofpaper"
],
"env": {
"CODEOFPAPER_API_URL": "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。
CODEOFPAPER_API_URL env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 isagelswann 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(0.3.2)がレジストリに届いたのは5 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。
Maintenance mode. This CLI and MCP server are not actively developed. They keep working as long as api.codeofpaper.com is up; issues may go unanswered.
Discover GitHub implementations of research papers — from the terminal.
Search 181k+ arXiv papers and find their code on GitHub. Works for humans and AI agents alike.
pip install codeofpaper
Or with pipx for isolated installs:
pipx install codeofpaper
Requires Python 3.10+. No API key needed — works anonymously at 60 requests/minute.
# Search for papers
codeofpaper search "vision transformers"
codeofpaper paper 2010.11929 codeofpaper paper https://arxiv.org/abs/2010.11929
codeofpaper code 1706.03762
codeofpaper trending --has-code
codeofpaper -o json trending | jq '.trending[] | {title, stars: .max_stars}'
codeofpaper -o json paper 2010.11929 | jq '{title, repos: [.repos[] | {full_name, tier}], forks: [.fork_graph[] | .full_name]}'
codeofpaper research "reinforcement learning" --depth deep
Use -o / --output before the subcommand:
codeofpaper -o json paper 2010.11929
codeofpaper -o quiet search "attention" | head -5 codeofpaper -o csv trending --has-code > papers.csv
| Format | Flag | Use case |
|---|---|---|
| Table | -o table | Human reading (default) |
| JSON | -o json | Scripts, jq pipelines, full response data |
| Quiet | -o quiet | IDs only, one per line — pipe into other commands |
| JSONL | -o jsonl | Streaming, append to files, batch processing |
| BibTeX | -o bibtex | Citation managers, LaTeX bibliographies |
| CSV | -o csv | Spreadsheets, pandas, data analysis |
The shorthand -q is equivalent to -o quiet:
codeofpaper -q search "transformers" | head -3
You can set a default format via config so you don't need -o every time:
codeofpaper auth setup # then edit ~/.config/codeofpaper/config.json
| Command | Description | Example |
|---|---|---|
search | Full-text paper search | codeofpaper search "vision transformers" --has-code |
paper | Paper details by arXiv ID or URL | codeofpaper paper 2010.11929 |
code | GitHub repos implementing a paper | codeofpaper code 1706.03762 |
similar | Semantically similar papers | codeofpaper similar 2010.11929 |
suggest | Autocomplete / quick lookup | codeofpaper suggest "attention" |
random | Random interesting paper | codeofpaper random --quality high |
| Command | Description | Example |
|---|---|---|
trending | Trending papers by category | codeofpaper trending --category cs.CV --sort hot |
categories | List categories or get details | codeofpaper categories cs.AI |
conferences | List all conference series | codeofpaper conferences |
conference | Papers from a specific conference | codeofpaper conference neurips_2024 --has-code |
code-drops | Recent conference papers with new code | codeofpaper code-drops --days 7 |
repo | Reverse lookup: repo → paper | codeofpaper repo google-research/vision_transformer |
open | Open paper or repo in browser | codeofpaper open 2010.11929 --code |
| Command | Description | Example | |
|---|---|---|---|
research | Structured research overview | codeofpaper research "RL" --depth deep | |
batch | Process multiple IDs from stdin/file | `cat ids.txt \ | codeofpaper batch paper` |
export | Paginated bulk export | codeofpaper export trending -o csv > out.csv |
| Command | Description | Example |
|---|---|---|
auth | Manage API key (setup/status/clear) | codeofpaper auth status |
status | Check API health and stats | codeofpaper status |
codeofpaper search "reinforcement learning" --sort has_code --has-code
codeofpaper search "GAN" --limit 20 --offset 10
Options: --limit, --offset, --sort (relevant, recent, has_code), --has-code, --category.
Multi-step orchestrated overview of a research topic:
codeofpaper research "vision transformers" --depth deep
| Depth | Steps | API calls |
|---|---|---|
shallow | Search only + landscape statistics | 1 |
medium | Search + repos for top papers (default) | ~6 |
deep | Search + repos + similar papers from #1 | ~8 |
Process multiple queries or IDs from a file or stdin. Always outputs JSONL regardless of -o:
# From a file
codeofpaper batch paper ids.txt
echo -e "2010.11929\n1706.03762" | codeofpaper batch paper
codeofpaper -q similar 2010.11929 | codeofpaper batch code
Supported commands: paper, search, code, similar, suggest.
Each line produces one JSON object:
{"input": "2010.11929", "status": "ok", "data": {...}}
{"input": "9999.99999", "status": "error", "error": "Not found"}
Options: --delay (seconds between calls, default 0.5).
Paginated bulk export from trending, conference, or search:
codeofpaper export trending --category cs.CV --has-code -o csv > cv.csv
codeofpaper export conference neurips_2024 --has-code -o bibtex > neurips.bib codeofpaper export search "transformers" --max 500 -o jsonl > data.jsonl
Auto-paginates through results (100 per page, 0.5s delay). Options: --max (default 200), --has-code, --category, --days.
The CLI is designed for AI agent consumption. Key features:
Agents can branch on exit codes without parsing error messages:
| Exit Code | Meaning | Agent Action |
|---|---|---|
| 0 | Success | Parse stdout |
| 1 | General error | Log and report |
| 2 | Connection error | Retry with backoff |
| 3 | Not found (404) | Skip or try different ID |
| 4 | Rate limited (429) | Wait and retry |
| 5 | Auth required (401/403) | Run codeofpaper auth setup |
# JSON for structured parsing
codeofpaper -o json paper 2010.11929 | jq '.title'
codeofpaper -q search "attention" | head -5
codeofpaper -o jsonl trending --has-code | while read -r line; do echo "$line" | jq -r '.arxiv_id' done
Responses are cached on disk for 30 minutes (~/.cache/codeofpaper/http/), so repeated calls are instant and free.
Code of Paper ships an optional Model Context Protocol server that exposes paper / code lookup as tools to any MCP-compatible agent — Claude Desktop, Cursor, Continue, Cline, Zed, etc.
Install with the mcp extra:
pip install 'codeofpaper[mcp]'
uv tool install 'codeofpaper[mcp]'
This adds a codeofpaper-mcp entry point that speaks MCP over stdio.
Add to ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS), %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows), or ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json (Linux):
{
"mcpServers": { "codeofpaper": { "command": "uvx", "args": ["--from", "codeofpaper[mcp]", "codeofpaper-mcp"] } } }
This pulls + runs the server on demand — no global install needed. If you've already pip install'd the package, you can replace the command with just "codeofpaper-mcp" and drop args.
Most MCP clients accept the same shape:
{
"mcpServers": { "codeofpaper": { "command": "codeofpaper-mcp", "env": { "CODEOFPAPER_API_URL": "https://api.codeofpaper.com" } } } }
| Tool | Purpose |
|---|---|
paper_lookup(paper_id_or_url) | Paper metadata + confident-tier repos |
code_for_paper(paper_id_or_url, limit, include_possible) | Ranked GitHub repos implementing a paper |
search_papers(query, limit, year, venue, has_code) | Free-text paper search with filters |
All tools are read-only, return plain JSON, and surface API errors as {"error": "...", "status": N} rather than throwing — agents get structured output either way.
# Find papers with code about a topic
codeofpaper search "reinforcement learning" --sort has_code --has-code
codeofpaper code 1706.03762
codeofpaper paper https://arxiv.org/abs/2010.11929
codeofpaper repo google-research/vision_transformer
codeofpaper open 2010.11929 codeofpaper open 2010.11929 --code
# What's trending in computer vision?
codeofpaper trending --category cs.CV --sort hot
codeofpaper code-drops --days 7
codeofpaper conference neurips_2024 --track oral --has-code
codeofpaper trending --category cs.CV --days 1 -o json >> ~/research/daily_cv.jsonl
# Find implementations of a paper's related work
codeofpaper similar 2010.11929 -o quiet | codeofpaper batch code
cat reading_list.txt | codeofpaper batch paper > enriched.jsonl
codeofpaper code 1706.03762 -o quiet | head -1 | xargs gh repo view
codeofpaper export conference neurips_2024 --has-code -o bibtex > neurips2024_code.bib
codeofpaper export trending --category cs.CV --has-code --days 365 -o csv > cv_with_code.csv
# Find a paper → get top repo → clone it
REPO=$(codeofpaper search "attention is all you need" -o quiet | head -1 | \ xargs codeofpaper code -o json | jq -r '.top_repos[0].full_name') gh repo clone "$REPO"
ID=$(codeofpaper random --quality high -o quiet) codeofpaper paper "$ID" codeofpaper similar "$ID" codeofpaper code "$ID"
ARXIV_ID="2010.11929" TITLE=$(codeofpaper -o json paper "$ARXIV_ID" | jq -r '.title') echo "Paper: $TITLE"
Config is stored as JSON via platformdirs:
| OS | Path |
|---|---|
| Linux | ~/.config/codeofpaper/config.json |
| macOS | ~/Library/Application Support/codeofpaper/config.json |
| Windows | %APPDATA%\codeofpaper\config.json |
Fields:
{
"api_url": "https://api.codeofpaper.com", "api_key": null, "default_format": "table", "ca_bundle": null }
No config file needed — everything works out of the box with sensible defaults.
Options are resolved in this order (first wins):
--api-url, --api-key, --ca-bundle, -o)CODEOFPAPER_API_URL, CODEOFPAPER_API_KEY, `CODEOFP冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます