Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Vector collections and document search backed by a Chroma HTTP service.
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": {
"embedbase": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/embedbase",
"mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add embedbase -- npx -y @reneturcios/embedbase mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"embedbase": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/embedbase",
"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": {
"embedbase": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/embedbase",
"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
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Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
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제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
embedbase gives an agent — or you, at a terminal — a tidy way to work with vector collections: create them, fill them with documents, and query them for the closest matches. It speaks to a Chroma-compatible HTTP service over its v2 REST API, so the embedding store stays a separate process and this tool stays a thin, testable client.
Point it at a running service with CHROMA_URL or EMBEDBASE_URL (without either, it assumes http://localhost:8000). Collections are addressed by name at the MCP and CLI layers; internally the client resolves each name to its server id before calling the id-scoped document endpoints, exactly as the REST API requires.
npx @reneturcios/embedbase list
Or run the container image:
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/embedbase
The container defaults to the MCP server (see below). Pass CLI arguments to use it as a CLI instead.
# List collections (pagination is optional)
embedbase list --limit 20 --offset 0
embedbase info notes embedbase count notes
embedbase create notes
embedbase mcp
embedbase --version
Exit codes: 0 on success, 1 when the service call fails (the error includes the HTTP status), 2 for usage errors.
One bin serves both faces. The mcp subcommand starts a stdio MCP server:
npx -y @reneturcios/embedbase mcp
MCP client configuration:
{
"mcpServers": { "embedbase": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/embedbase", "mcp"], "env": { "CHROMA_URL": "http://localhost:8000" } } } }
All tools take collection_name (string) unless noted. Optional parameters are omitted from the request when not supplied.
| Tool | Required | Optional | Purpose |
|---|---|---|---|
chroma_list_collections | — | limit, offset (integers) | List collections with pagination. |
chroma_create_collection | collection_name | metadata (object), embedding_function_name (string) | Create a collection. |
chroma_peek_collection | collection_name | limit (integer) | Preview documents in a collection. |
chroma_get_collection_info | collection_name | — | Collection metadata and configuration. |
chroma_get_collection_count | collection_name | — | Number of records in a collection. |
chroma_modify_collection | collection_name | new_name, new_metadata | Rename or re-tag a collection. |
chroma_delete_collection | collection_name | — | Delete a collection and its records. |
chroma_add_documents | collection_name, documents (string array) | metadatas, ids | Add documents; ids are generated deterministically when omitted. |
chroma_query_documents | collection_name, query_texts (string array) | n_results, where, where_document, include | Nearest-neighbour query. |
chroma_get_documents | collection_name | ids, where, limit, offset, include | Fetch documents by id or filter. |
chroma_update_documents | collection_name, ids | documents, metadatas, embeddings | Update existing records. |
chroma_delete_documents | collection_name | ids, where | Delete records by id or filter. |
Requests go to the v2 tenant/database paths (/api/v2/tenants/default_tenant/databases/default_database/collections...). Service errors come back as tool errors carrying the HTTP status — results are never invented.
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # node test runner over test/*.test.ts, fake fetch only, no live service npm run dev # run the CLI from source via tsx
The client core sits behind an injectable fetch function, which is what the test suite drives: URL construction, request bodies, id resolution, count unwrapping, and error surfacing are all covered without a running server.
MIT — see LICENSE.