Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Neural web search, code context, and page crawling through the Exa API.
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": {
"deepsearch": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/deepsearch",
"mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add deepsearch -- npx -y @reneturcios/deepsearch mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"deepsearch": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/deepsearch",
"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": {
"deepsearch": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/deepsearch",
"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 CloudCorpRecords 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(0.1.0)은 6일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js, Docker도 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
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.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
deepsearch asks Exa's neural index questions the way a researcher would. A plain search returns the pages that best match the meaning of a query, with their text already pulled in. A code question gets a context pack instead: examples and documentation excerpts gathered from across the web and sized to a token budget you choose. And when you already know the page you want, a crawl fetches that one page and hands back its words. It runs from the command line or as an MCP server for agents.
An Exa API key is required. Put it in the EXA_API_KEY environment variable; the key is sent to the API as the x-api-key header and never appears in output. When the variable is missing, every operation fails with an error that names it.
npx @reneturcios/deepsearch search "vector index tradeoffs"
Or run the container image:
docker run -i -e EXA_API_KEY ghcr.io/cloudcorprecords/deepsearch
The container defaults to the MCP server (see below). Pass CLI arguments to use it as a CLI instead.
export EXA_API_KEY="your api key"
deepsearch search "ferry electrification programs" deepsearch search "ferry electrification programs" --num-results 5
deepsearch code "React useState hook examples" --tokens 3000
deepsearch crawl https://example.com/some/article deepsearch crawl https://example.com/some/article --tokens 2000
deepsearch search "ferry electrification programs" --json
deepsearch --version
Exit codes: 0 on success, 1 when an operation fails (including a missing EXA_API_KEY or an API error), 2 for usage errors.
One bin serves both faces. The mcp subcommand starts a stdio MCP server:
npx -y @reneturcios/deepsearch mcp
MCP client configuration:
{
"mcpServers": { "deepsearch": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/deepsearch", "mcp"], "env": { "EXA_API_KEY": "your api key" } } } }
These are the original server's default-enabled tools:
| Tool | Input | What it returns |
|---|---|---|
web_search_exa | query (string, required), numResults (number, optional, default 8) | Matching pages as a numbered text block: title, URL, publication details when known, and the page text the API supplied. |
get_code_context_exa | query (string, required), tokensNum (number, optional, 1000–50000, default 5000) | Code examples and documentation excerpts for the question, each headed by its source, trimmed to the token budget. |
crawling_exa | url (string, required), tokensNum (number, optional, default 5000) | The full text of that one page, titled, trimmed to the token budget. |
Token budgets are clamped to the documented 1000–50000 range and are applied at roughly four characters per token. An empty result set is reported as such; a page the API cannot fetch, a missing key, or a failed API call is reported as a tool error.
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # node test runner over test/*.test.ts, no network (fake fetch fixtures) npm run dev # run the CLI from source via tsx
MIT — see LICENSE.