Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Ask 200+ AI models privately from your agent: one-shot, chat, second opinions, prices, images.
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。
OBSCURIFY_API_KEY, OBSCURIFY_DEFAULT_MODEL, OBSCURIFY_SECOND_OPINION_MODELS「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。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"obscurify": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@obscurify/mcp"
],
"env": {
"OBSCURIFY_API_KEY": "your-value",
"OBSCURIFY_DEFAULT_MODEL": "your-value",
"OBSCURIFY_SECOND_OPINION_MODELS": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add obscurify --env OBSCURIFY_API_KEY=your-value --env OBSCURIFY_DEFAULT_MODEL=your-value --env OBSCURIFY_SECOND_OPINION_MODELS=your-value -- npx -y @obscurify/mcp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": {
"obscurify": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@obscurify/mcp"
],
"env": {
"OBSCURIFY_API_KEY": "your-value",
"OBSCURIFY_DEFAULT_MODEL": "your-value",
"OBSCURIFY_SECOND_OPINION_MODELS": "your-value"
}
}
}
}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": {
"obscurify": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@obscurify/mcp"
],
"env": {
"OBSCURIFY_API_KEY": "your-value",
"OBSCURIFY_DEFAULT_MODEL": "your-value",
"OBSCURIFY_SECOND_OPINION_MODELS": "your-value"
}
}
}
}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。
OBSCURIFY_DEFAULT_MODEL envOBSCURIFY_SECOND_OPINION_MODELS env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8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 Obscurify-ai 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。
入力が必要なもの:OBSCURIFY_API_KEY
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10 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。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。
Give your AI agent private access to 200+ other models. This Model Context Protocol server lets Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code, Codex, opencode and any other MCP client ask Claude, GPT, Gemini, Llama, DeepSeek, Qwen and more through Obscurify.ai.
Obscurify.ai is a privacy-focused, OpenAI-compatible AI platform. Text requests only use zero-data-retention routes, prompts and responses aren't stored on its servers, and accounts are a random 16-digit account number with no email, phone or password.
| Tool | What it does |
|---|---|
ask | One prompt to any model, with an optional system prompt, reasoning_effort, max_tokens and temperature. Returns the reply plus model, tokens and cost. |
chat | Multi-turn: pass the whole messages history and get the next reply. |
second_opinion | The same prompt to 2-5 models in parallel, every answer side by side. Good for checking a claim, reviewing code or a plan, or breaking a tie. |
list_models | Model IDs with context window, price per million input/output tokens, tool support and the plan each needs. Filter by name, plan, price or tool support. Works without a key. |
generate_image | Text-to-image with Stable Diffusion models (SDXL, SD 1.5, LCM). Returns the image. list: true shows the models and prices. |
balance | Balance, plan, usage this billing period, and whether the account can use frontier and uncensored models. |
Defaults are cheap and fast: ask and chat use deepseek/deepseek-v4-flash, and second_opinion asks deepseek/deepseek-v4-flash, meta-llama/llama-3.3-70b-instruct and qwen/qwen3.8-27b. Pass model / models to use anything else, e.g. anthropic/claude-sonnet-5.5 or openai/gpt-5.5.
sk-obs1_... key.Calls cost money from your balance at each model's listed price (model cards). Every reply shows what it cost.
The server runs with npx -y @obscurify/mcp (Node.js 20 or newer) and reads the key from OBSCURIFY_API_KEY.
claude mcp add obscurify -e OBSCURIFY_API_KEY=sk-obs1_... -- npx -y @obscurify/mcp
Add -s user to make it available in every project.
Settings → Developer → Edit Config, then add to claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "obscurify": { "command": "npx", "args": ["-y", "@obscurify/mcp"], "env": { "OBSCURIFY_API_KEY": "sk-obs1_..." } } } }
Restart Claude Desktop.
Add the same mcpServers block to ~/.cursor/mcp.json (all projects) or .cursor/mcp.json (one project):
{
"mcpServers": { "obscurify": { "command": "npx", "args": ["-y", "@obscurify/mcp"], "env": { "OBSCURIFY_API_KEY": "sk-obs1_..." } } } }
Create .vscode/mcp.json. VS Code asks for the key once and stores it securely:
{
"inputs": [ { "type": "promptString", "id": "obscurify-key", "description": "Obscurify.ai API key", "password": true } ], "servers": { "obscurify": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "@obscurify/mcp"], "env": { "OBSCURIFY_API_KEY": "${input:obscurify-key}" } } } }
codex mcp add obscurify --env OBSCURIFY_API_KEY=sk-obs1_... -- npx -y @obscurify/mcp
or in ~/.codex/config.toml:
[mcp_servers.obscurify]
command = "npx" args = ["-y", "@obscurify/mcp"] env = { OBSCURIFY_API_KEY = "sk-obs1_..." }
default_tools_approval_mode = "approve"
The tools that spend from your balance are marked as not read-only, so Codex asks before running them unless you set default_tools_approval_mode.
opencode mcp add obscurify --env OBSCURIFY_API_KEY=sk-obs1_... -- npx -y @obscurify/mcp
That writes this to opencode.json (add --global for your global config):
{
"mcp": { "servers": { "obscurify": { "type": "local", "command": ["npx", "-y", "@obscurify/mcp"], "environment": { "OBSCURIFY_API_KEY": "sk-obs1_..." } } } } }
Use the command npx -y @obscurify/mcp with the environment variable OBSCURIFY_API_KEY in the client's MCP settings.
docker build -t obscurify-mcp https://github.com/Obscurify-ai/obscurify-mcp.git
docker run -i --rm -e OBSCURIFY_API_KEY=sk-obs1_... obscurify-mcp
For clients that connect over HTTP, run the server yourself:
OBSCURIFY_API_KEY=sk-obs1_... npx -y @obscurify/mcp --http --port 3000
It binds to 127.0.0.1 unless you pass --host. Each request may carry its own key as Authorization: Bearer sk-obs1_..., which takes precedence over OBSCURIFY_API_KEY, so one server can serve several accounts. The HTTP mode is stateless.
| Variable | Default | |
|---|---|---|
OBSCURIFY_API_KEY | (none) | Your sk-obs1_... key. Without it only list_models and generate_image list work. |
OBSCURIFY_DEFAULT_MODEL | deepseek/deepseek-v4-flash | Model for ask and chat when none is given. |
OBSCURIFY_SECOND_OPINION_MODELS | deepseek/deepseek-v4-flash,meta-llama/llama-3.3-70b-instruct,qwen/qwen3.8-27b | Comma-separated models for second_opinion. |
OBSCURIFY_BASE_URL | https://obscurify.ai/v1 | API base URL. |
OBSCURIFY_TIMEOUT_MS | 180000 | Per-request timeout. second_opinion caps each model at 55 s so the answers that do arrive come back. |
second_opinion)list_models)ask)balance)The server is a thin client: it sends your prompts to https://obscurify.ai with your key and nothing else. No telemetry, no logging to disk, no file access. What Obscurify.ai keeps is described in its privacy policy: prompts and responses are not stored, and identities are scrambled before requests reach model providers. Providers still see the prompt text, so don't send secrets you wouldn't send to the model itself.
On 2026-10-28 with a Pay As You Go key, every tool was called from MCP Inspector 2.12 (CLI), Claude Code 2.1, Codex CLI 0.165 (both from the local build and from npx -y @obscurify/mcp), and the SDK client in scripts/e2e.mjs over stdio and Streamable HTTP. opencode 2.1 connects and lists the tools.
npm install
npm run build OBSCURIFY_API_KEY=sk-obs1_... node scripts/e2e.mjs stdio --image # live end-to-end test, costs well under a cent OBSCURIFY_API_KEY=sk-obs1_... node scripts/e2e.mjs http npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js
Releases: bump the version in package.json and server.json, then push a vX.Y.Z tag. The workflow publishes to npm with provenance and to the MCP Registry.
MIT