Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Verified memory for coding agents: claims cited against code, stale withheld, savings receipts.
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": {
"kage": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@kage-core/kage-graph-mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add kage -- npx -y @kage-core/kage-graph-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": {
"kage": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@kage-core/kage-graph-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": {
"kage": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@kage-core/kage-graph-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
レジストリ名はドメイン kage-core.com で確認済みです(レジストリがドメインの所有を確認しています)
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(2.3.0)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。
State an intent. Kage's orchestrator briefs a coding agent from your repo's own memory, runs it in an isolated git worktree — a single run or a multi-wave goal — and re-runs the checks itself rather than trusting the agent's report:
┌ VERIFIED 3/3 — checks run by Kage, not the agent · build-a-stale-memory-triage-surface-do-n-260818-ec2c
│ "the stale-memory triage surface is built and wired into the review flow" │ ✓ tests ran npm test --prefix mcp → exit 0 evidence/tests.log │ ✓ diff-size inspected at most 800 changed lines evidence/diff-size.log │ ✓ citations inspected every formally cited path exists (directly, or as a unique suffix) in the worktree evidence/citations.log │ · touched 4 file(s), 212 line(s) └────────────────────────────────────────────────────────────────
A real receipt from this repo's own run history. Every row is a command Kage ran or a fact it inspected — never a claim the agent made about itself. kage merge only lands the code once the claim holds, and ratifies what the agent learned, so the next brief, yours or a teammate's, starts smarter.
That memory is the decisions behind your codebase, the runbook for a tricky deploy, the root cause of a gnarly bug — captured as your agents work and checked against the actual code, so what gets reused stays true. It's kept as plain Markdown files in your repo, conformant to the Google Open Knowledge Format (OKF) so there's no lock-in, and shared with your whole team through git. No account, no database, no API key.
npx -y @kage-core/kage-graph-mcp install
Website · Docs · Live viewer · npm · Book a demo
Works with Claude Code · Codex · Cursor · Windsurf · Gemini CLI · Cline · Goose · Roo Code · Kilo Code · OpenCode · Aider · Claude Desktop · Copilot · OpenClaw · Hermes · any MCP client
🌐 English · 简体中文 · 日本語 · 한국어 · Español · Português (Brasil) · Français · Deutsch · हिन्दी
One command, inside your repo, then restart your agent. That's the whole setup.
npx -y @kage-core/kage-graph-mcp install
It creates .agent_memory/, builds the code graph, writes the AGENTS.md / CLAUDE.md policy that tells agents to use Kage, auto-detects and wires your agents, and configures .gitignore + the packet merge driver. Requires Node.js 18+. No account, no API key.
Or just ask your agent to set it up. Paste this into Claude Code, Cursor, or any coding agent:
Set up Kage (verified memory for coding agents, https://github.com/kage-core/Kage)
in this repo: run
npx -y @kage-core/kage-graph-mcp install, then tell me to restart you.
Other ways (plugin · per-agent · memory-only)
# Claude Code / Codex plugin
/plugin marketplace add kage-core/Kage # then: /plugin install kage@kage
kage setup list for all supported)kage setup claude-code --project . --write
kage init --project .
kage setup verify-agent --agent claude-code --project .
</details>
kage room --project . # talk to Kage; it briefs and hires agents for you
kage dispatch " " --agent claude # one delegated run, briefed from repo memory kage runs --project . # what every run is doing right now kage review --project . # read a finished run's claim and diff kage merge --project . # land the code and ratify what it learned
Every run works in its own git worktree. The checks that decide the verdict on the receipt above — tests, diff size, citations — are commands Kage runs itself, never the agent's self-report.
kage app --project starts (or reuses) the local daemon and opens the same room, runs board, and memory view in a UI. From a checkout, npm start --prefix shell runs it as a native window — a thin Electron shell with no HTML of its own, it just loads the daemon's own page — and npm run dmg --prefix shell builds a macOS .dmg (arm64 only; Windows/Linux packaging isn't built yet)."lan": true in .agent_memory/config.json by hand — there's no --lan flag or app toggle yet.kage projects add --agent claude registers another repo the same way the app's "+" button does, then kage app --project opens it.kage app --project <dir>
kage projects add --agent claude
A thin native shell (macOS, arm64 only) over the same daemon the CLI runs — dock presence, a global hotkey, native notifications. Download the latest .dmg from GitHub releases (look for a Kage- .dmg asset).
Unsigned builds show macOS's "unidentified developer" prompt on first launch — right-click the app in Finder and choose Open once. Once installed, it checks for updates on launch and every 4 hours and installs on restart; ad-hoc (unsigned) builds can't self-install and notify you instead, linking back to the releases page.
Prefer the CLI? The one-line install works everywhere the app doesn't need to:
npx -y @kage-core/kage-graph-mcp install
Kage is an orchestrator for coding agents, built on a memory layer. As your agent works, it captures what it learns (decisions, bug fixes, conventions, how the code fits together) as Open Knowledge Format (OKF) concept files committed in your repo under .agent_memory/. The next session (yours or a teammate's) starts already knowing it, instead of re-reading or re-asking.
Three things make it different from other memory tools:
From day one, Kage kept agent memory as plain files in your repo — no cloud, no database, no lock-in, while everyone else was building memory clouds. In June 2026, Google Cloud shipped the Open Knowledge Format: knowledge as Markdown in git, vendor-neutral, no account — the exact thesis Kage already ran on. So Kage adopted OKF as its standard, and supercharges it with the layer OKF deliberately leaves out:
The trust metadata rides in OKF-legal x-kage-* fields, so a Kage bundle stays 100% conformant and opens in any OKF consumer, including Google's own visualizer. OKF standardizes the store; Kage is the verification and freshness layer Google left out.
Once installed, it's ambient. You don't run anything by hand:
kage pr check) and withheld from recall until it's re-verified or replaced, so knowledge can't quietly rot.Watch it happen in the local dashboard (kage viewer): packets, the memory↔code graph, trust gates, and live events stream in as the agent works. Wrap anything in … and it's never stored.
kage viewer: the memory engine underneath the orchestrator above — your team's decisions, runbooks, and bug fixes (purple), kept in the repo and linked to the code they are about (blue).
Most memory tools (claude-mem, agentmemory, mem0, Zep) store memory per-machine or in a cloud you don't own, and never re-check it against the code. Kage keeps it in your repo and verifies it, so it stays your team's and stays true as the code changes.
| Kage | claude-mem | mem0 / Zep | |
|---|---|---|---|
| Automatic capture + session-start recall | ✓ | ✓ | via SDK |
| Hallucinated citations rejected at write time | ✓ | — | — |
| Stale memory withheld at recall (cited files deleted/changed, TTL, reported) | ✓ | — | — |
| Diff-time stale-catch, warned before the PR when your change breaks a memory | ✓ | — | — |
| Memory reviewed in git, same PR as the code (plain files, no DB) | ✓ | SQLite + cloud | hosted API |
Codify memory into team SKILL.md files agents auto-load | ✓ (kage skills) | — | — |
| Cross-mach
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