Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Private on-device memory & retrieval for AI assistants — offline vector + lexical search.
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": {
"telys": {
"command": "uvx",
"args": [
"telys",
"mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add telys -- uvx telys 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": {
"telys": {
"command": "uvx",
"args": [
"telys",
"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": {
"telys": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"telys",
"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 thyn-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(0.1.14)がレジストリに届いたのは12 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Python (uv)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。
Public SDK for Telys — embedded, on-device memory & retrieval. In-process, zero cloud roundtrips at query time.
This package contains the complete developer-facing surface: the Telys/Collection facades, query/filter types, the EmbeddingProvider interface, the Tuner/TuningPlan interfaces, the full MCP server (telys/mcp.py — 19 tools, protocol 2025-06-18, stdio), a runtime loader, and the telys CLI. The numerical kernel (libame_kernel) the tools drive is a separately distributed, signed on-device runtime fetched by telys login (free community license) — the same arrangement as MCP servers that front hosted or signed-binary backends.
As a CLI (recommended — isolated env, on your PATH, not pinned to one Python):
pipx install telys
telys login # sign in → free device license + signed runtime; fully offline thereafter
As a library (to import telys in your own project):
python -m venv .venv && . .venv/bin/activate
pip install telys
Plain
pip install --user telysworks too, but pip may warn that its user-scripts dir isn't on your
PATH (a macOS
--userquirk) —pipxavoids that entirely. Runtime platforms: **macOS arm64, Linux
x86_64/arm64 (Windows: run under WSL2**).
from telys import Telys
db = Telys("./memory") col = db.create_collection("docs", dim=768, partition_by="tenant_id") # dim is arbitrary — 384/768/1024/1536/3072… col.add(vectors, ids=ids, metadata=metadata) # bring your own vectors (embedding-agnostic, any dimension) hits = col.search(qvec, where={"tenant_id": "acme"}, top_k=10, explain=True)
The runtime is required for execution; the embedder is optional — col.add(vectors, …) and col.add_texts(…) both need the runtime, but only *_texts needs an embedder (bring your own via telys.embedding.CallableEmbedder, or use the on-device bigram embedder).
For local development, install the runtime as a package instead of via the CLI:
pip install "telys[runtime]" # or: pip install telys-runtime
telys mcp runs Telys as a Model Context Protocol server over stdio, exposing 19 tools — the full memory surface (CRUD, filtered queries, lexical search, compaction / IVF / tuning, plus a repo auto-indexer) — to any MCP client (Claude Desktop/Code, Cursor, Codex, Qwen Code, …). Everything is local and offline. Introspection (initialize/tools/list) needs no credentials; executing memory tools requires the one-time free telys login (device authorization, free community plan) — fully offline thereafter, no API key in the client config.
pipx install telys
telys login # free device license + signed on-device runtime telys runtime verify # confirm the runtime the tools drive is present telys mcp # serve JSON-RPC 2.0 (protocol 2025-06-18) on stdin/stdout
You rarely start it by hand — telys mcp install writes the server entry into your clients — or add this block to a client's MCP config yourself:
{
"mcpServers": { "telys": { "command": "telys", "args": ["mcp"] } } }
Registry: io.github.thyn-ai/telys on the Official MCP Registry. Server source: packages/telys-sdk/telys/mcp.py. MCP docs: docs.telys.ai/mcp.
| Tool | What it does | Required arguments |
|---|---|---|
telys_search | Semantic + lexical search over a memory collection | collection, query |
telys_add | Add text documents (collection auto-created if absent) | collection, texts |
telys_create_collection | Create a collection (fix name + partition key up front) | name |
telys_list_collections | List saved collections in the active store | — |
telys_stats | Row counts and index state for one collection | collection |
telys_upsert | Add-or-replace rows by id (the idempotent write) | collection, texts, ids |
telys_update | Re-embed/replace EXISTING ids (strict: ids required) | collection, texts, ids |
telys_delete | Tombstone rows by id | collection, ids |
telys_ids | List live external ids, optionally where-scoped | collection |
telys_count | Live row count, optionally where-scoped | collection |
telys_get | Exact row lookup by id (re-reads repo source slices) | collection, ids |
telys_search_lexical | On-device BM25 keyword search | collection, query |
telys_compact | Flush tombstones, merge delta into the base layout | collection |
telys_build_ivf | Build per-partition IVF indexes (recall-floor calibrated) | collection |
telys_build_lexical | Fit the BM25 lexical index | collection |
telys_tune | Produce (and optionally apply) a TuningPlan | collection |
telys_index_repo | Walk + chunk + ingest a repo, incrementally refreshed | — |
telys_repo_search | Search the auto-indexed repo (re-indexes first, always fresh) | query |
telys_workspace_info | Report the configured workspace, repo_id and file count | — |
Every tool ships a rich description (what it does, when to use it, parameters with defaults, failure modes) and static MCP annotations (readOnlyHint / destructiveHint / idempotentHint / openWorldHint) — openWorldHint: false throughout: the server makes no network calls. Listing the tools needs no credentials and no runtime: initialize + tools/list answer from the static tool registry; only actual tool calls load the signed runtime lazily.
Full documentation lives at [docs.telys.ai](https://docs.telys.ai):
CallableEmbedder