Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Basque Country hyperlocal mobility: ES/EU semantic search, routing, open-data POIs, peak-bagging.
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。
ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:
https://gaizkajimenez.com/mcpターミナルでこれを実行します
claude mcp add --transport http emap https://gaizkajimenez.com/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": {
"emap": {
"url": "https://gaizkajimenez.com/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": {
"emap": {
"type": "http",
"url": "https://gaizkajimenez.com/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。
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:
https://gaizkajimenez.com/mcpメニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。
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。
このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。
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 r3tr0eth 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
まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています
まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています
まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります
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。
作者のクラウドで動きます。インストール不要でインターネット経由でつながりますが、送った内容は作者のサーバーを通ります。
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4 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。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。
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。
INFRAESTRUCTURA DE INTELIGENCIA GEOGRÁFICA · EUSKADI → EUROPA
Laboratorio de datos e IA detrás de emap: datasets urbanos versionados, búsqueda semántica, RAG geoespacial y benchmarks de retrieval en español y euskera. emap es el producto y el primer consumidor de todo lo que sale de aquí.
*EN: Open geographic-retrieval benchmark (Spanish/Basque) and versioned urban mobility datasets for the Basque Country. Reproducible in three commands.*
Benchmark · MCP · Reproducir · Datasets · Ética · Citar
Corpus dorado actual de 162 casos de búsqueda geográfica hiperlocal sobre 22 capas (fuentes, aseos, parking, transporte, DEA, farmacias, bibliotecas, cimas…) en español y euskera: 85 development, 29 held-out sellados y 48 challenge. Incluye 24 casos de abstención (answerable: false — el retriever que inventa, falla). El euskera se coteja con Itzuli, el traductor neuronal del Gobierno Vasco — no es euskera artificial de traducción automática sin revisar.
Última tabla histórica versionada (k=5, 2026-08-05; no reejecutada en el sprint 2026-08-27):
| Retriever | dev ES | held-out ES | dev EU | held-out EU |
|---|---|---|---|---|
| baseline keywords+geo | 74% | 60% | 71% | 62% |
| híbrido · MiniLM-L12 mult. | 76% | 58% | 71% | 63% |
| híbrido · multilingual-e5-large | 76% | 73% | 71% | 71% |
e5-large es el modelo desplegado en producción. La calibración es τ=0.80/tie=0.01 (propiedad del par modelo+corpus, no heredable).
Hallazgo central: la brecha del euskera no era del idioma, era del modelo. Con MiniLM la etapa semántica apenas aportaba en EU; con e5-large el held-out ES sube de 58% a 73% (+15) y el EU de 63% a 71% (+8).
Suite challenge post-calibración: 48 casos con nuevas capas y edge cases; es informativa y no sustituye al held-out. Informe completo —metodología, coste/latencia, limitaciones—: [`BENCHMARK.md`](BENCHMARK.md); lecciones del harness: evals/README.md.
El primer servidor MCP de movilidad hiperlocal: existen MCPs genéricos de GTFS y de OSM, pero ninguno expone inteligencia de movilidad local a agentes — búsqueda semántica bilingüe ES/EU, contexto de lugar, rutas multimodales con infraestructura propia y *el monte en transporte público*. Cinco herramientas (mcp/):
| Tool | Pregunta que responde |
|---|---|
search_places | "dónde beber agua" · "haurra aldatzeko lekua" (con abstención honesta) |
nearby_pois | el DEA / aseo / aparcabici / cima más cercana |
explain_place | qué barrio es esto y qué servicios tiene alrededor |
plan_route | ruta real transit/walk/bike/car (OSRM/OTP propios) |
plan_hike | qué cima hago hoy en transporte público (2.825 cimas × 9 redes) |
{ "mcpServers": { "emap": {
"command": "/ruta/a/emap-labs/.venv/bin/python", "args": ["/ruta/a/emap-labs/mcp/server.py"] } } }
Remoto (sin instalar nada), registro io.github.r3tr0eth/emap:
{ "mcpServers": { "emap": { "url": "https://vps.emapapp.com/mcp" } } }
Migración de URL a dominio de producto (emapapp.com) en curso — detalle en mcp/README.md. Smoke: .venv/bin/python mcp/smoke.py --base https://vps.emapapp.com --live.
Toda respuesta lleva attribution (ODbL + GTFS + CC-BY-4.0). Criterio de aceptación cumplido y verificado por protocolo: *"¿dónde dejo la bici cerca de San Mamés?"* → aparcabicis a 47 m, con atribución.
git clone https://github.com/r3tr0eth/emap-labs && cd emap-labs
pip install -r evals/requirements.txt python evals/run.py --retriever hybrid --profile minilm --lang eu
Autocontenido: el snapshot de datos vive en evals/data/ (el mismo que usa el CI, con gates de regresión development en cada push). Held-out solo se ejecuta manualmente para una decisión final; no aparece en cada iteración. Cada JSON versiona territorio, perfil, modelo, τ y tie-window. Los perfiles canónicos viven en evals/retriever-config.json.
Prerelease v0.3.0-rc.1 (2026-08-29): valida el mismo registro territorial y pipeline de retrieval sobre Euskadi y un primer pack oficial de Madrid. El activo descargable incluye 8 datasets / 17.241 registros; Madrid aporta 2.306 fuentes municipales verificables. El corpus completo de Euskadi conserva 22 capas de movilidad e infraestructura — fuentes, aseos, parking, aparcabicis, carga eléctrica, desfibriladores, playas, farmacias, bibliotecas, deporte, restaurantes, alojamiento, camping, espacios naturales, cimas, bancos, papeleras, reciclaje, refugios, buzones, teléfonos y paradas multi-red (metro, Euskotren, Cercanías, Bilbobus, Bizkaibus). Cobertura expandida a toda Bizkaia. Detalle y metadatos: releases/RELEASE-NOTES.md. Cada dataset declara fuente, licencia, fecha y cobertura estimada solo cuando es honestamente estimable. Pipelines reproducibles en datasets/.
evals/ corpus dorado ES/EU, harness, resultados versionados
datasets/ pipelines de datasets propios (places, barrios, scores) service/ servicio semántico (FastAPI + fastembed, corre en VPS propio) regions/ packs y registro territorial de runtime mcp/ adapter para agentes sobre API + Labs releases/ releases versionadas de datasets docs/ Intelligence/Core, roadmap, ética e informes de cobertura
DATOS ANTES QUE MODELOS — no se entrena ni fine-tunea nada en este horizonte.NO SE FINGE — lo que no se puede medir se omite; los evals premian decir "no lo sé".DOGFOODING — nada cuenta como hecho hasta que emap lo usa en producción.ES/EU EN PARIDAD — el euskera se escribe, no se traduce.Regla de decisión: cada desarrollo debe mejorar emap, ser reutilizable, publicable como open source o vendible. Si no cumple ninguna, no se hace.
docs/ETICA-DATOS.md es regla dura, no aspiración: se describe la infraestructura, jamás a las personas. Limitaciones declaradas: sesgo de mapeo OSM (Bilbao mejor cubierto que la periferia — se declara en coverage.notes de cada dataset), corpus sintético escrito por una persona (las consultas reales anonimizadas lo sustituirán), y umbrales calibrados solo sobre dev — por eso el held-out manda.
Si usas el benchmark, el corpus o los datasets, cita el repositorio (GitHub: *Cite this repository*, desde CITATION.cff):
@software{emaplabs2026,
author = {Jiménez, Gaizka}, title = {EMAP Labs: verifiable geographic retrieval benchmark and territorial mobility datasets for Euskadi and Madrid}, year = {2026}, doi = {10.5281/zenodo.21282784}, url = {https://github.com/r3tr0eth/emap-labs}, version = {0.3.0-rc.1} }
Datos de OpenStreetMap y Open Data Euskadi. Euskera del corpus cotejado con Itzuli (Gobierno Vasco). Embeddings servidos con fastembed.
evals/*.yaml, docs): CC-BY-4.0 — atribución "EMAP Labs".