Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Local-first AI PKM memory for coding conversations.
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。
CHATCRYSTAL_BASE_URL, CHATCRYSTAL_API_TOKEN「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": {
"chatcrystal": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"chatcrystal",
"mcp"
],
"env": {
"CHATCRYSTAL_BASE_URL": "your-value",
"CHATCRYSTAL_API_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add chatcrystal --env CHATCRYSTAL_BASE_URL=your-value --env CHATCRYSTAL_API_TOKEN=your-value -- npx -y chatcrystal mcp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": {
"chatcrystal": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"chatcrystal",
"mcp"
],
"env": {
"CHATCRYSTAL_BASE_URL": "your-value",
"CHATCRYSTAL_API_TOKEN": "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": {
"chatcrystal": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"chatcrystal",
"mcp"
],
"env": {
"CHATCRYSTAL_BASE_URL": "your-value",
"CHATCRYSTAL_API_TOKEN": "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。
CHATCRYSTAL_BASE_URL env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 ZengLiangYi 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。
入力が必要なもの:CHATCRYSTAL_API_TOKEN
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(0.6.2)がレジストリに届いたのは15 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。
Crystallize knowledge from your AI conversations
ChatCrystal collects conversations from AI coding tools (Claude Code, Cursor, Codex CLI, Trae, GitHub Copilot), uses LLM to distill them into searchable structured notes, and builds your personal knowledge base.
npm install -g chatcrystal
Requires Node.js >= 20 and an LLM service (Ollama, OpenAI, OrcaRouter, Anthropic, Google AI, or any OpenAI-compatible API).
crystal import # Scan and import AI conversations
crystal summarize --all # Batch summarize into notes crystal search "React state" # Semantic search your knowledge
The server auto-launches in background on first command. No manual setup needed.
For a Docker cloud instance, save the shared token once:
crystal connect https://chatcrystal.example.com --token "your-long-token"
crystal import --yes
crystal import still scans and parses histories on the local device, then uploads normalized conversations to the cloud instance. The cloud server does not scan your local filesystem. crystal mcp reuses the same saved connection and token.
HTTPS is recommended for cloud connections, but HTTP works when that is the deployment you choose.
To manage a Docker cloud token:
# Rotate when you still know the current token.
crystal --base-url https://chatcrystal.example.com token rotate "new-long-token-at-least-16-chars" --current "old-token"
docker compose exec chatcrystal crystal token reset --yes docker compose exec chatcrystal cat /data/setup-code
If CHATCRYSTAL_API_TOKEN is set in the deployment environment, change that environment variable and recreate the container instead of using token reset.
# Knowledge retrieval
crystal search [--limit 10] # Semantic search crystal notes list [--tag X] # Browse notes crystal notes get # View note detail crystal notes relations # View note relations crystal tags # List tags with counts
crystal import [--source claude-code] # Import conversations crystal summarize # Summarize one conversation crystal summarize --all # Batch summarize crystal summarize --retry-errors # Retry failed summaries crystal status # Server status and DB stats
crystal config get # View config crystal config set llm.provider openai # Update config crystal config test # Test LLM connection
crystal serve # Start server (foreground) crystal serve -d # Start server (daemon) crystal serve stop # Stop daemon crystal serve status # Check if running
Global options: --base-url (server address), --token (cloud API token), --json (force JSON output), --version
Output: TTY-aware — colored tables in terminal, JSON when piped.
Integrate with AI coding tools so they can retrieve knowledge from your conversation history during coding.
crystal mcp # Start MCP stdio server
Add to settings.json:
{
"mcpServers": { "chatcrystal": { "command": "crystal", "args": ["mcp"] } } }
| Tool | Description |
|---|---|
search_knowledge | Semantic search across notes when you need relevance-ranked matches |
get_note | Get full note content (summary, conclusions, code snippets) |
list_notes | Browse paginated note summaries by tag or title/summary keyword |
get_relations | Get related notes with relationship types |
recall_for_task | Read-only task recall that loads project memories first, then optional global lessons |
validate_task_memory | Dry-run validation before writing a task memory; returns acceptance, reasons, warnings, and note fields |
write_task_memory | Persist reusable task memories after meaningful work |
Runtime configuration is stored in config.json under the active data directory. CLI, MCP, repo/dev checkouts, npm global installs, and Electron default to ~/.chatcrystal/data. Use crystal config set for persistent config. .env remains available only as an optional local override layer.
# LLM (ollama/openai/orcarouter/anthropic/google/azure/custom)
crystal config set llm.provider openai crystal config set llm.model gpt-4o crystal config set llm.apiKey sk-...
crystal config set embedding.provider ollama crystal config set embedding.model nomic-embed-text
OrcaRouter uses ChatCrystal's built-in https://api.orcarouter.ai/v1 Base URL. Set llm.provider to orcarouter, provide an API Key, and select a discovered model in the Web UI; no llm.baseURL is required. Get an OrcaRouter API Key.
Automatically detects and imports from:
| Source | Path |
|---|---|
| Claude Code | ~/.claude/projects/**/*.jsonl |
| Codex CLI | ~/.codex/sessions/**/*.jsonl |
| Cursor | Platform-specific state.vscdb |
| Trae | Platform-specific state.vscdb |
| GitHub Copilot | VS Code chatSessions/*.jsonl / *.json |
ChatCrystal also has a web UI and Electron desktop app. See the GitHub repository for details.