Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Validate tool-call args before execution. Returns LLM-friendly retry hints.
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": {
"agentvet": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mukundakatta/agentvet-mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add agentvet -- npx -y @mukundakatta/agentvet-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": {
"agentvet": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mukundakatta/agentvet-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": {
"agentvet": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mukundakatta/agentvet-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、リポジトリを所有するGitHubアカウント MukundaKatta 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(0.1.0)がレジストリに届いたのは6 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。
MCP server for [`@mukundakatta/agentvet`](https://www.npmjs.com/package/@mukundakatta/agentvet). Lets Claude Desktop, Cursor, Cline, Windsurf, Zed, or any other MCP client validate LLM-generated tool-call args before execution and produce LLM-friendly retry messages when something's wrong.
npx -y @mukundakatta/agentvet-mcp
Three tools:
{ valid, error?, retry_hint? } where retry_hint is a ready-to-send LLM feedback message.ToolArgError.toLLMFeedback() formatting.Edit ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):
{
"mcpServers": { "agentvet": { "command": "npx", "args": ["-y", "@mukundakatta/agentvet-mcp"] } } }
Same shape for Cursor (~/.cursor/mcp.json), Cline, Windsurf, Zed.
`validate_tool_args`:
{
"tool_name": "send_email", "args": { "to": "a@b.com" }, "shape": { "to": "string", "subject": "string", "body": "string" } }
Returns:
{
"valid": false, "error": "missing required field: subject", "retry_hint": "send_email rejected your args: missing required field: subject. Please call again with the corrected arguments." }
`lint_tool_definition`:
{
"tool": { "name": "BadName", "inputSchema": { "type": "object", "properties": { "x": { "type": "string" } } } } }
Returns warnings about non-snake_case name, missing description, missing field descriptions, and no required fields.
`generate_retry_message`:
{
"tool_name": "send_email", "validation_error": "missing required field: subject", "attempted_args": { "to": "a@b.com" } }
Returns the canonical retry feedback string the runtime callers see — so you can prepare retry text outside the live agent loop.
@mukundakatta/agentvet is a zero-dependency JavaScript library. This MCP server makes its validation primitives accessible from any MCP-aware AI assistant. Useful for quickly auditing a registry of tools, or asking the assistant "is this args object valid for my send_email tool?" without leaving the chat.
For runtime arg validation in your agent loop, use @mukundakatta/agentvet directly inside your Node process (it wraps your tool fn and throws ToolArgError synchronously).
Part of the agent-stack series:
@mukundakatta/agentfit-mcp — *Fit it.*@mukundakatta/agentguard-mcp — *Sandbox it.*@mukundakatta/agentsnap-mcp — *Test it.*@mukundakatta/agentvet-mcp — *Vet it.* (this)@mukundakatta/agentcast-mcp — *Validate it.*MIT