Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Search the official docs of Claude Code, Cursor, OpenAI Codex and MCP, refreshed daily.
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。
X-Cohere-Api-Key, Authorization「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。
このアドレスはリクエストの header にキーが必要ですが、コネクタを追加するメニューでは設定できません。代わりにClaude Code、Cursor、VS Codeを使ってください。
ターミナルでこれを実行します
claude mcp add --transport http agent-docs https://agent-docs-mcp.onrender.com/mcp/ --header 'X-Cohere-Api-Key: your-value' --header 'Authorization: Bearer {token}'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": {
"agent-docs": {
"url": "https://agent-docs-mcp.onrender.com/mcp/",
"headers": {
"X-Cohere-Api-Key": "your-value",
"Authorization": "Bearer {token}"
}
}
}
}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": {
"agent-docs": {
"type": "http",
"url": "https://agent-docs-mcp.onrender.com/mcp/",
"headers": {
"X-Cohere-Api-Key": "your-value",
"Authorization": "Bearer {token}"
}
}
}
}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。
このアドレスはリクエストの header にキーが必要ですが、コネクタを追加するメニューでは設定できません。代わりにClaude Code、Cursor、VS Codeを使ってください。
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。
X-Cohere-Api-Key 秘密 HTTP headerAuthorization 秘密 HTTP header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。
このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。
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 KonstantinStarovoytov 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
まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています
まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています
まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります
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。
入力が必要なもの:X-Cohere-Api-Key, Authorization
作者のクラウドで動きます。インストール不要でインターネット経由でつながりますが、送った内容は作者のサーバーを通ります。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.1)がレジストリに届いたのは23 日前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。
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 that gives AI agents the current official documentation of Claude Code, Cursor, Codex and MCP.
These tools change faster than a model's training data. Agent Docs keeps about 600 pages of their official docs in a search index, refreshes it every day, and gives your agent two tools: one finds the right passage, the other reads a whole section. The agent answers from the real docs and can link to them.
It runs as a remote MCP server (and over REST). You can try it with a free Cohere key.
[Step through it at your own pace](https://konstantinstarovoytov.github.io/agent-docs/) (arrow keys work), or open the stills:
The 15 steps as still images
Source and how to rebuild: docs/flow/
How it was built and what was measured: ARCHITECTURE.md.
Add the server to any MCP client (Claude Code, Cursor, OpenWebUI and others):
{
"mcpServers": { "agent-docs": { "url": "https://agent-docs-mcp.onrender.com/mcp/", "headers": { "X-Cohere-Api-Key": " " } } } }
Calling a tool needs one of two headers:
X-Cohere-Api-Key: . A free trial key is at dashboard.cohere.com. The key pays for reranking that one request; it is never stored or logged. Limit: 30 requests a minute per IP.Authorization: Bearer . For a guest token, open an issue titled "Guest token request".The server is on a free plan: after 15 idle minutes, the first request takes about a minute.
| Tool | What it returns |
|---|---|
search_docs(query, limit=8, product=None, response_format="concise") | The best passage from each matching page, ranked, with the page's one-line description and a relevance score. Ask about one topic per call. product: claude-code, cursor, codex, mcp |
read_section(url, heading=None, offset=0, outline_depth=2) | Without a heading: the page's description and outline (outline_depth=3 adds subsections). With a heading: the whole section, up to 8,000 characters per call (next_offset gives the rest) |
Over REST:
curl -X POST https://agent-docs-mcp.onrender.com/ask \
-H "Authorization: Bearer $API_TOKEN" -H 'content-type: application/json' \ -d '{"question": "How do I add an MCP server in Claude Code?"}'
With your own key, replace the Authorization line with -H "X-Cohere-Api-Key: $COHERE_API_KEY".
| Endpoint | Purpose |
|---|---|
GET /health | Liveness, no token |
POST /ask | A written answer with citations |
POST /search | Passages with page descriptions (search_docs) |
POST /pages | Page cards: description and outline |
POST /section | One section of a page (read_section) |
POST /mcp/ | MCP (streamable HTTP) |
GET /docs | Interactive API docs (use Authorize with the token) |
Locally, without a server (stdio, no token):
{ "mcpServers": { "agent-docs": { "command": "uv",
"args": ["run", "--directory", "/path/to/agent-docs", "rag-mcp"] } } }
For MCP directories: connecting and listing the tools need no key (30 requests a minute per IP); only tools/call does. The server keeps no session, so GET /mcp answers 405; send everything with POST. Listed in the official MCP Registry as io.github.KonstantinStarovoytov/agent-docs (server.json).
| Product | Source |
|---|---|
| Claude Code (incl. Agent SDK, plugins) | code.claude.com/docs/llms.txt |
| Cursor | cursor.com/llms.txt |
| Codex | developers.openai.com/codex/llms.txt |
| MCP (latest spec, registry, extensions) | modelcontextprotocol.io/llms.txt |
Your agent calls search_docs, then read_section when a passage is not enough. No language model runs on the server for this: the agent reads the passages and writes the answer itself.
search_docs works in four steps:
claude mcp add find the right page.read_section reads from a stored copy of the page; no model is called. Searches are traced in Langfuse.
The REST endpoint /ask is for clients that are not agents. It also translates Russian and Polish questions into English, says "the documentation does not cover this" when even the best candidate scores below 0.55, picks 8 chunks (at most 2 from one section), and has gpt-6-luna write an answer that cites them.
[Step through it at your own pace](https://konstantinstarovoytov.github.io/agent-docs/?flow=reindex), or open the stills:
The 12 steps as still images
Every day at 06:00 UTC a GitHub Actions job reads each vendor's list of pages (llms.txt) and updates the index:
Each change was measured on labelled que
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