Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Find omnigami skills: public catalogue search, install instructions and free-first recommendations.
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": {
"omnigami-ai": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@omnigami-ai/mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add omnigami-ai -- npx -y @omnigami-ai/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": {
"omnigami-ai": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@omnigami-ai/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": {
"omnigami-ai": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@omnigami-ai/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 omnigami-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。
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今日です。
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。
Find an omnigami skill from your agent: search the public catalogue, get its install prompt, or describe the job for a free-first recommendation. Runs locally over stdio. It never buys, installs or generates a deliverable.
Release candidate 0.1.0, not yet on npm. The install lines below work once @omnigami-ai/mcp is published. MIT licensed (LICENSE).
Requires Node 20+ and npm. The package starts with:
npx -y @omnigami-ai/mcp
Claude Desktop: merge this into claude_desktop_config.json through Settings → Developer → Edit Config, then restart Desktop:
{
"mcpServers": { "omnigami": { "command": "npx", "args": ["-y", "@omnigami-ai/mcp"] } } }
Claude Code: add it to the current project's .mcp.json:
claude mcp add --scope project --transport stdio omnigami -- npx -y @omnigami-ai/mcp
claude mcp list
Cursor: merge the same mcpServers JSON into .cursor/mcp.json in the project, then enable the server in Cursor's MCP settings. For a global setup use ~/.cursor/mcp.json.
If a GUI cannot find npx, use its absolute path. On Windows use "command": "cmd" and "args": ["/c", "npx", "-y", "@omnigami-ai/mcp"]. Add --offline after the package name to disable catalogue requests.
The prototype was exercised in Claude Code and Inspector CLI. Desktop and Cursor configuration follows their official documentation; their GUIs have not been exercised. A skill's own agent support is separate: catalogue results distinguish Claude Code's tested status from other listed agents. Desktop guide, Claude Code configuration, Cursor configuration.
| Tool | Inputs | Result |
|---|---|---|
search_skills | query, optional kind (film, shot, images, deck) and boolean free | Up to eight matching skills, outputs, USD prices and pages |
get_skill | slug | Inputs, requirements, install prompt, install command and agent platforms |
recommend | job, optional product_url | One pick with reasons and a conditional alternative, a free tool, no match, or a clarification |
For example, ask your agent: “Find a free launch-video skill for my working web app, wide for our website.” Describe the destination, shapes, input access, budget, theme and owned skills. A general launch defaults to free Product film. Paid picks explain the price and purchase/GitHub access requirements. No bundles are promoted. Two deliverables ask which comes first and name both choices.
Version one uses deterministic English routing. The host should inspect the user's authorized product material and pass a self-contained brief. The server does not inspect product URLs, verify screens or infer business facts. Complex implications and negations still need host judgment. A supplied recording has no verified match while the published catalogue lists no recording input.
The server reads fixed public paths on https://omnigami.ai: /llms.txt, each /skills/ /install.md, and the corresponding skill page. It uses the live list for prices and availability and refreshes details on demand. The cache lasts 15 minutes in memory. Requests have a four-second timeout and 1.5 MB limit, reject redirects and send no cookies. Failures fall back to the dated bundled snapshot with an explicit warning; detail failures are labelled separately.
Free-page prompts come from the site's Copy install prompt. Paid pages omit that button, so their public install.md Ask line is wrapped in the site's same prompt format; prompt_source identifies this fallback.
The bundle contains 36 public skills, checked on 2026-11-07. No keys, accounts, analytics or runtime disk cache. Jobs and product URLs are never sent to the site. product_url only fills the returned request. The runtime reads its own installed modules/data, never the user's product repo or credentials. Your host client controls its own model usage and conversation storage.
From this source folder:
npm ci
npm run build npm test npm run check:snapshot npm run check:registry node dist/src/server.mjs --offline
The server waits for MCP messages on stdin. For an unpublished client setup, replace the npx entry with absolute Node and dist/src/server.mjs paths.
check:snapshot compares every bundled skill's price, availability, install command, prompt, inputs and outputs against live public pages. Inside the site workspace it also compiles the real site/src/data/skills.ts, finder helpers and availability helper. Use -- --site /path/to/site explicitly or -- --live for the independent public repository. Network/parse failure fails the check. npm run snapshot refreshes public data; review the diff and rebuild afterward.
CI tests Node 20, 22 and 24 and checks live snapshot freshness. For the clean tarball install plus Inspector CLI smoke test, use Node 24.22.1+:
npm run test:pack
The script uses a temporary clean export, packs and installs its tarball, lists the three tools and calls each once, then removes its temporary files. Inspector 2.14.0 is fetched as a development tool and is absent from the package. The runtime pins @modelcontextprotocol/sdk 1.32.2; the build copies modules and public data into dist without fetching anything.
Releases are published from version tags by the release.yml workflow, with npm provenance and no stored token. The MCP Registry entry is publishing/server.json.
Report bugs at GitHub Issues. For questions or a private report, email hello@omnigami.ai. Include your Node/client versions, the tool and a minimal example; omit private product data.
omnigami is a product of Auberon LLC and is not affiliated with Anthropic.