Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Web search and AI answers with real source citations and a confidence score.
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。
MIAPI_API_KEY「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": {
"miapi": {
"command": "uvx",
"args": [
"miapi-sdk"
],
"env": {
"MIAPI_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add miapi --env MIAPI_API_KEY=your-value -- uvx miapi-sdk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": {
"miapi": {
"command": "uvx",
"args": [
"miapi-sdk"
],
"env": {
"MIAPI_API_KEY": "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": {
"miapi": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"miapi-sdk"
],
"env": {
"MIAPI_API_KEY": "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。
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6日にチェック
レジストリ名はドメイン miapi.uk で確認済みです(レジストリがドメインの所有を確認しています)
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:MIAPI_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(1.1.1)がレジストリに届いたのは2 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。
Official Python client for MIAPI — get AI-powered answers grounded in real-time web search.
pip install miapi-sdk
from miapi import MIAPI
client = MIAPI("YOUR_API_KEY")
result = client.answer("What is quantum computing?", citations=True) print(result.answer) # AI-generated answer with 1 markers print(result.sources) # List of source URLs print(result.confidence) # 0.0 - 1.0
result = client.answer("Who won the last World Cup?")
print(result.answer)
result = client.answer(
"What is the return policy?", mode="knowledge", knowledge="Returns accepted within 30 days with receipt..." ) print(result.answer)
sources = client.search("latest AI research papers")
for source in sources: print(source.title, source.url)
news = client.news("technology", num_results=5)
for article in news: print(article.title, article.date)
images = client.images("golden retriever")
for img in images: print(img.url, img.width, img.height)
for event in client.stream("Explain quantum computing"):
if event['type'] == 'answer': print(event['content'], end='', flush=True) elif event['type'] == 'done': print(f"\nDone in {event.get('query_time_ms')}ms")
info = client.usage()
print(f"Used {info.queries_this_month}/{info.monthly_limit} this month") print(f"Tier: {info.tier}")
result = client.answer(
"Compare Python and Rust", response_format="markdown", # text, short, json, markdown temperature=0.5, # 0.0 (precise) to 1.0 (creative) max_tokens=800, # Max answer length language="French", # Answer in any language search_domains=["wikipedia.org"], # Restrict sources system_prompt="Answer like a professor", )
from miapi import MIAPI, MIAPIError, RateLimitError, AuthenticationError
client = MIAPI("YOUR_API_KEY")
try: result = client.answer("Hello") except AuthenticationError: print("Bad API key") except RateLimitError as e: print(f"Rate limited: {e.message}") except MIAPIError as e: print(f"Error: {e.message} (HTTP {e.status_code})")
MIAPI is also compatible with the OpenAI Python client:
from openai import OpenAI
client = OpenAI( api_key="YOUR_MIAPI_KEY", base_url="https://api.miapi.uk/v1" )
response = client.chat.completions.create( model="miapi-grounded", messages=[{"role": "user", "content": "What is AI?"}] ) print(response.choices[0].message.content)
Sign up free at miapi.uk — 500 queries/month included.
MIAPI ships an MCP server, so an AI assistant can search the web and get answers with real citations without you writing any code.
pip install "miapi-sdk[mcp]"
Then add it to your assistant's MCP config:
{
"mcpServers": { "miapi": { "command": "miapi-mcp", "env": { "MIAPI_API_KEY": "your_key_here" } } } }
Tools it provides: web_answer, web_search, news_search, image_search, check_usage.
Get a key at https://miapi.uk — free tier included.