Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Modular MCP server for dynamic prompt generation and software development analysis tools
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": {
"mercury-spec-ops": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@n0zer0d4y/mercury-spec-ops"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add mercury-spec-ops -- npx -y @n0zer0d4y/mercury-spec-opsプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"mercury-spec-ops": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@n0zer0d4y/mercury-spec-ops"
]
}
}
}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": {
"mercury-spec-ops": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@n0zer0d4y/mercury-spec-ops"
]
}
}
}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 n0zer0d4y 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(0.1.2)がレジストリに届いたのは12 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。
The first MCP server to expose dynamic, AI-invocable tools for prompt generation and template assembly.
Transform how AI assistants interact with specialized content. Instead of static prompts and resources, Mercury Spec Ops provides 6 programmable tools that enable AI to dynamically generate technology-specific prompts and comprehensive templates on-demand. Built on a sophisticated modular architecture with 31 technology stacks, 10 analysis dimensions, and 34 template sections—all accessible through simple tool calls.
This MCP server provides a modular, extensible architecture with:
git clone https://github.com/n0zer0d4y/mercury-spec-ops.git
cd mercury-spec-ops npm install npm run build
npm run mcp
npm install -g @n0zer0d4y/mercury-spec-ops
Or use directly with npx (no installation required):
npx @n0zer0d4y/mercury-spec-ops
Configure the server in your MCP client (Claude Desktop, Cursor, etc.):
For Claude Desktop (claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": { "mercury-spec-ops": { "command": "npx", "args": ["-y", "@n0zer0d4y/mercury-spec-ops"] } } }
For Cursor (~/.cursor/mcp.json):
{
"mcpServers": { "mercury-spec-ops": { "timeout": 60, "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "@n0zer0d4y/mercury-spec-ops"] } } }
For Claude Desktop (claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": { "mercury-spec-ops": { "command": "node", "args": ["/path/to/mercury-spec-ops/dist/src/server.js"] } } }
For Cursor (~/.cursor/mcp.json):
{
"mcpServers": { "mercury-spec-ops": { "timeout": 60, "type": "stdio", "command": "node", "args": ["/path/to/mercury-spec-ops/dist/src/server.js"] } } }
Windows Local Path Example (Cursor):
{
"mcpServers": { "mercury-spec-ops": { "timeout": 60, "type": "stdio", "command": "node", "args": [ "C:\\Development\\Projects\\MCP-Servers\\mercury-spec-ops\\dist\\src\\server.js" ] } } }
Important Notes:
npm run build firstcodebase-analysis-prompt with technology_stack: "node.js,typescript" and analysis_focus: "security,performance"resource://codebase-analysis-templatebug-analysis-prompt with technology_stack: "react", severity_level: "critical", and bug_type: "security"prd-prompt with project details and technology_stack: "react"prd-promptproject_name (required): Name of the software projectproject_description (required): Brief description of the projecttarget_audience (optional): Target audience for the product (enum values)project_type (optional): Type of project (enum values)key_features (optional): Key features to include in the PRDtechnology_stack (optional): Technology stack to be used (enum values)custom_instructions (optional): Custom instructions for PRD generationcodebase-analysis-promptrepository_path (required): Path to the repository to analyzetechnology_stack (required): Technology stack used in the codebase (enum values)analysis_focus (optional): Focus areas for analysis (enum values)custom_instructions (optional): Custom instructions for codebase analysisbug-analysis-promptrepository_path (required): Path to the repository with bugs to analyzebug_description (required): Description of the bug or issue to analyzeaffected_components (optional): Components affected by the bugseverity_level (optional): Severity level of the bug (enum values)bug_type (optional): Type of bug (enum values)technology_stack (optional): Technology stack used in the affected components (enum values)custom_instructions (optional): Custom instructions for bug analysisresource://prd-templateresource://codebase-analysis-templateresource://bug-analysis-templatesrc/
├── server.ts # Main MCP server implementation ├── types/ │ ├── enums.ts # All enum definitions (31 tech + 10 focus) │ └── index.ts # Type definitions and exports ├── prompts/ │ ├── modules/ # 45 modular prompt components │ │ ├── technology/ # 31 technology-specific modules │ │ │ ├── languages/ # 11 language modules │ │ │ ├── runtimes/ # 1 runtime module │ │ │ ├── frameworks/ # 10 framework modules (3 frontend, 7 backend) │ │ │ ├── databases/ # 4 database modules │ │ │ ├── cloud/ # 3 cloud platform modules │ │ │ └── tools/ # 2 DevOps tool modules │ │ ├── analysis-focus/ # 10 focus-area modules │ │ └── bug-severity/ # 4 severity-specific modules │ ├── base-prompts/ # Base prompt templates │ └── prompt-builder.ts # Programmatic prompt assembly ├── resources/ │ ├── templates/ # Modular template components │ │ ├── prd/ # 10 PRD template modules │ │ ├── codebase-analysis/ # 8 codebase analysis modules │ │ └── bug-analysis/ # 4 bug analysis modules │ └── template-builder.ts # Programmatic template assembly └── tests/ # Comprehensive test suite (66 tests) ├── utils/ # Utility function tests (enum parser) ├── prompts/ # Prompt builder tests ├── resources/ # Template builder tests └── types/ # Enum and type tests
The project includes a comprehensive test suite with 88% coverage:
# Run all tests
npm test
npm run test:watch
npm run test:coverage
npm run test:ui
npm run t
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