Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Search and load free AI skills, workflows, agents and prompts. Read-only, no sign-in.
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://useaiblocks.com/mcpターミナルでこれを実行します
claude mcp add --transport http library https://useaiblocks.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": {
"library": {
"url": "https://useaiblocks.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": {
"library": {
"type": "http",
"url": "https://useaiblocks.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://useaiblocks.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。
ツールの名前と説明は、サーバーが2026年11月6日に返したそのままの内容です。書いたのは作者で、私たちではありません。プレーンテキストとして表示しています。
start_outcomeThe front door for any goal or problem the owner states, in their own words. Returns a new engagement waiting for its brief, the next step and the files for outcomes/ /, with METHOD.md (brief frame with examples, research protocol, composition and run rules). include_example adds
advance_outcomeApply one event to an engagement. Before the run: brief (the pinned-down outcome), plan (research and the composed plan, checked against our rules and the live catalogue), approve_plan (owner only). During the run: data, start, complete (with outputs and checks), approve (owner o
record_outcome_decisionRecord what the owner chose, the options considered (best-ranked first), what they passed over and why. Passing over the top option needs a reason. Returns a line for decisions.jsonl and, if a durable rule was stated, a learning candidate with where to save it.
record_outcome_experimentRegister a test before it goes live (action register: change, metric, baseline, window, minimum volume, guardrails), then close it (action close: observed, volume, guardrail results, verdict). Low volume forces INCONCLUSIVE; a broken guardrail is never a WIN. Returns a line for e
read_back_outcome_experimentWithout a reading: the read-back schedule for every open experiment and a routine prompt for a host scheduler (Claude Code scheduled task or cron), set up only if the owner agrees. With a reading: compares it with the registered baseline, minimum volume and guardrails; flags a gu
prepare_outcome_patternAfter a finished round, returns the exact anonymised PATTERN.json the owner would share (names, figures, links and contact details removed) and its sha256. Only if the owner says yes to that file, call again with consent to get PATTERN-SUBMISSION.json for review by a person at AI
find_specialistFind worker candidates for a deliverable. Compare their remit and outputs, then use prepare_specialist to onboard the chosen worker. Keep unrelated private context out of discovery.
prepare_specialistSupply role_id only to load a complete base specialist: README, setup, SOUL, intake, playbook, handoff and best-practice files, pinned methods and a full ZIP download. The host AI asks task and output questions in the conversation; no website context form is required. Optionally
search_libraryFind one item for a task (for a whole business goal, use start_outcome). Find skills, workflows, agents, prompts, minds, AI tools and mini tools by keywords and intent. Filters: type, job, level, tested, since (what's new). With no query, a job or since browses. Returns compact r
plan_workflowFind candidate steps for a multi-step job; these are suggestions, not a complete context-validated plan. First use the current chat, supplied files and authorized me.md (get_me when available) to form a task brief: outcomes, formats, audience, constraints, available inputs and ch
get_skillRetrieve a skill. Concise (default): summary, inputs, outputs, how to use, file list with hashes, and step_map (what usually goes before and after it and the input each passes on). response_format detailed adds the full SKILL.md instructions and resource links; use it before runn
get_workflowRetrieve a public workflow, its declared order and skill references, plus handoff_check: which step passes each input to which, and which inputs the user gives. Returns a diagram you can show the user (Mermaid; detailed adds a text outline) and open_in_builder, a link that opens
get_resourceRead one inventoried resource at an exact skill revision. Text returns bounded ordered chunks; follow next_offset until null and verify full character coverage. Binary files return a download descriptor for the host to retrieve and verify. Paths are archive-relative, never arbitr
prepare_workflowCheck a workflow, or a change to one. Call it whenever the user wants to see, check or change a workflow (swap, add, remove or reorder steps), and before showing any plan. Quick check: send slugs, the step ids in order (from get_workflow steps or plan_workflow), with an optional
get_itemGet one item of any kind by the id from search_library: an agent, prompt, mind, AI tool or mini tool (skills and workflows work too). Concise (default): what it does, inputs and outputs, how to use it, files or links, and for AI tools the price, limits and when we last checked. r
searchSearch AI Blocks in the shape ChatGPT deep research and company knowledge use: results with id, title and url. Read one with fetch. search_library does the same with filters and one-line summaries.
fetchRead one item by the id from search (such as skill/ad-angle-planner): its full text (the SKILL.md, or the AI tool or mini tool record), url to cite and metadata. Text over 48,000 characters is cut; metadata.rest says how to read the rest.
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
レジストリにソースのリポジトリが載っていないため、公開者(useaiblocks.com)とコードを照合できません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
481ミリ秒で応答(HTTP 200)
サインイン不要
17件のツールの説明を読み、AIへの隠れた指示は見つかりませんでした
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3項目のうち2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(3.0.0)がレジストリに届いたのは昨日です。
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
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リポジトリにREADMEが見つかりません