Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Search local AI conversations by file or phrase and recall source turns. Four read-only tools.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"thoughtdag": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"thoughtdag",
"mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add thoughtdag -- npx -y thoughtdag mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"thoughtdag": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"thoughtdag",
"mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"thoughtdag": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"thoughtdag",
"mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 chenxiachan 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.2.2)은 40일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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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.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Find the conversations that shaped a file.
npx thoughtdag why src/lib/api.ts
Indexes the agent sessions already on your machine (Claude Code, Codex, DeepSeek Harness, Pi) by the files each turn read, wrote or edited, and lists those turns: when, what changed, what was asked, what the answer said about the file. Every hit links back to the conversation.
~/.thoughtdag (0700/0600) and can be deleted with thoughtdag purge.Δ lines are observed changes; ≈ lines are read from the answer and are candidate explanations, not verified reasons.thoughtdag index [--full] [--canvas <dir>]
thoughtdag why [--include-read] [--all] [--limit N] [--json] thoughtdag why --check # one line, exit 0/1: is there history here? thoughtdag find " " [--in q|a|m] # where these exact words were asked, answered or attached thoughtdag recall thoughtdag status thoughtdag purge [--cache] thoughtdag mcp # the same questions as MCP tools (stdio, read-only) thoughtdag setup [mcp | rules [--remove]]
thoughtdag setup mcp registers the server for Claude Code in this project's .mcp.json and for Codex in the user-level ~/.codex/config.toml; the agent then has why_check, why_file, find and recall_turn as tools. thoughtdag setup rules adds two lines to this project's CLAUDE.md and AGENTS.md — check for history before editing a file; query before explaining why code is the way it is — as a marked block, --remove takes it out. Rule changes are per project and explicit; nothing is written unless you ask.
The server's MCP Registry name is io.github.chenxiachan/thoughtdag. A client that supports local stdio servers can start it with:
{
"mcpServers": { "thoughtdag": { "command": "npx", "args": ["-y", "thoughtdag@0.2.2", "mcp"] } } }
Requires Node.js 20 or newer and supported session logs on the machine running the server. Start it in the relevant project directory so file queries use the intended workspace. Clients use different configuration formats; the example above is for clients that accept mcpServers JSON.
The four tools search and recall history; they cannot edit a canvas, modify source sessions, or replace the client's conversation. Derived indexes and caches are written under ~/.thoughtdag. Retrieved text is returned to the calling agent and may enter that agent's model context; review the client's provider settings before using private history.
The Dockerfile installs the published CLI version as a non-root stdio server. It does not copy the repository or any session data into the image. From the repository root:
docker build -f cli/Dockerfile -t thoughtdag-mcp cli
docker run --rm -i --network none thoughtdag-mcp
An empty container answers MCP initialization and tools/list; history queries have no results until you explicitly provide local data. No model key, private session, or hosted endpoint is needed for the directory check.
Glama generates its own Dockerfile from the listing's Admin → Dockerfile form. Use Node.js 22 and these build steps:
["npm install --global --ignore-scripts --no-audit --no-fund thoughtdag@0.2.2"]
Use these CMD arguments (Glama adds its own mcp-proxy wrapper):
["env", "THOUGHTDAG_HOME=/tmp/thoughtdag-index", "THOUGHTDAG_SESSION_ROOTS=/data/sessions", "THOUGHTDAG_CANVAS_ROOTS=/data/canvases", "THOUGHTDAG_MEMORY_ROOTS=", "thoughtdag", "mcp"]
Leave placeholder credentials empty, then build and release. The repository root builds the web frontend; it does not produce dist/thoughtdag.mjs. Keep the pinned CLI version in this configuration aligned with the version you intend to list. Glama's generated image is separate from the non-root image above.
For actual local use, mount only the history directories you choose, read-only, at /data/sessions and optionally /data/canvases. The derived index is stored separately at /home/node/.thoughtdag. Query absolute artifact paths recorded in those sessions; the container's default working directory is not your host project's path. The native npx configuration above is the simpler option for project-relative queries. A cloud-hosted copy cannot see the history on your computer.
The repository also contains a Codex skill for opening a session in the desktop app or running CLI history queries:
npx skills add chenxiachan/thoughtdag --skill thoughtdag --agent codex
This installs a skill in the current project. Opening a session needs the ThoughtDAG desktop app or its local bridge; CLI queries use the npm package. It is separate from MCP registration and does not provide a canvas-writing MCP tool.