Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Parse partial / truncated / messy JSON for LLM tool calls and structured outputs.
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": {
"streamparse": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mukundakatta/streamparse-mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add streamparse -- npx -y @mukundakatta/streamparse-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": {
"streamparse": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mukundakatta/streamparse-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": {
"streamparse": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mukundakatta/streamparse-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(1.0.1)がレジストリに届いたのは7 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
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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 assistants the ability to parse partial / messy / truncated JSON.
Built on top of @mukundakatta/streamparse. Works with Claude Desktop, Cursor, Cline, Windsurf, Zed, and any other MCP client.
parse_partial_jsonRecover a JSON value from a possibly-truncated string. Always returns a valid value with synthetic closure of any open strings, arrays, or objects.
{
"text": "{\"type\":\"tool_use\",\"name\":\"edit_file\",\"input\":{\"path\":\"a/b.ts\",\"cont" }
→
{
"value": { "type": "tool_use", "name": "edit_file", "input": { "path": "a/b.ts", "cont": null } }, "complete": false, "path": ["input", "cont"], "bytes_consumed": 67, "confidence": 0.65 }
extract_json_from_textStrip prose, json ` fences, and comments around a JSON value embedded in LLM output. Returns the first parseable value.
Sure, here you go:
{ "answer": 42 }
Let me know!
→ { "answer": 42 }
validate_jsonStrict-mode RFC 8259 validator. Returns ok=true and the parsed value on success, or ok=false with a precise byte position and error message on failure.
Add to claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "streamparse": { "command": "npx", "args": ["-y", "@mukundakatta/streamparse-mcp"] } } }
Same shape, in the appropriate mcp.json for your client. Most clients auto-discover via npx -y @mukundakatta/streamparse-mcp.
npm install -g @mukundakatta/streamparse-mcp
mcp-streamparse # listens on stdio
When an LLM is mid-tool-call and you need the assistant to reason about the half-formed JSON it just wrote, no other tool gives a usable answer. Standard JSON.parse throws. Regex extraction misses nested structure. This MCP server gives Claude (or whichever model is driving) a real handle on partial JSON, right where it lives.
MIT.