Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Local codebase search for agents: hybrid keyword/semantic search, locate, expand, related code.
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": {
"repofind": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/repofind",
"mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add repofind -- npx -y @reneturcios/repofind mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"repofind": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/repofind",
"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": {
"repofind": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/repofind",
"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 7일 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 그저께 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.
Finding code in a repository you have never opened usually starts with a guess: a word to grep, a filename to try. repofind replaces the guessing with an index. Point it at a local directory and it walks the tree — skipping .git, node_modules, files over a megabyte, and anything outside a source-and-text extension allowlist — splits each file into consecutive 40-line chunks, and ranks those chunks against your question. One call returns the five best places to look, each with its file, line range, the chunk text, and a score.
Ranking is hybrid. A pinned BM25 scorer (k1 = 1.2, b = 0.75) over the chunk texts always runs. When a TAKARA_API_KEY is present in the environment, an embeddings step joins in: the query and the chunks are embedded through an OpenAI-compatible endpoint and each chunk's final score becomes bm25 + 10 * max(0, cosine). Without a key — or if the embedder fails — the result says so plainly in its notes and ranks by keyword alone. By default only the best hit per file is kept, so five hits mean five different files to open.
The other tools cover the rest of the exploration loop. locate finds an exact substring — an env var, a symbol, an error code — and reports it as a count, a file list, bare locations, or full lines. expand takes a hit you already have and returns its chunk plus the neighbouring chunks in the same file. find_related takes the same anchor and ranks chunks from every other file against it. read_benchmark rolls up saved benchmark-mode queries into a token-savings total. The original product's auth tool is not part of this rebuild: its interactive device login and AWS-profile validation cannot be reproduced from the published spec, so the surface here is five of the six tools.
npx @reneturcios/repofind search '{"query": "retry backoff logic", "repo": "."}'
npx @reneturcios/repofind locate '{"literal": "DATABASE_URL", "mode": "locations"}' npx @reneturcios/repofind expand '{"file_path": "src/client.ts", "anchor_line": 83}' npx @reneturcios/repofind find_related '{"file_path": "src/client.ts", "anchor_line": 83}' npx @reneturcios/repofind read_benchmark '{}' npx @reneturcios/repofind --version
Each tool subcommand takes the tool's arguments as one JSON string and prints the result as JSON. Exit codes: 0 on success, 1 on a runtime error, 2 on a usage error.
Environment variables: TAKARA_API_KEY enables the semantic half; MIRU_OPENAI_BASE_URL (default https://infer.takara.ai/v1) and MIRU_OPENAI_EMBEDDING_MODEL (default ds1-miru-int8) configure the embeddings endpoint; MIRU_MAX_INDEX_FILES caps the index (default 10000); MIRU_BENCHMARK_HISTORY_PATH overrides the benchmark history location.
npx -y @reneturcios/repofind mcp
MCP client config:
{
"mcpServers": { "repofind": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/repofind", "mcp"] } } }
search — Hybrid semantic + keyword search over an indexed local codebase. Default for code exploration — one call per question.query (string, required) — natural language or code queryrepo (string, optional) — local directory to index; defaults to the working directoryinclude / exclude (string arrays, optional) — gitignore-style glob patterns against repo-relative pathsdedupe_by_file (boolean, default true) — keep the best hit per fileReturns {hits, ranking, notes} with at most 5 hits; each hit is {file_path, absolute_path, start_line, end_line, anchor_line, truncated, snippet, score} with the score rounded to 4 decimals.
locate — Find exact substrings (env vars, symbols, error codes) in an indexed local codebase.literal (string, required); mode one of count, files, locations, lines (default lines); limit caps locations/lines; ignore_case (default false); repo, include, exclude as in search.expand — Return more context in the same file around a search hit: the anchor chunk plus neighbouring chunks.file_path and anchor_line (required); before / after chunk counts (default 1 each).find_related — Find similar code in other files, from a hit's file_path and anchor_line. Returns the same {hits, ranking, notes} shape as search, with the source file excluded.read_benchmark — Cumulative token-savings rollup from saved benchmark-mode queries. Returns {queries, total_tokens_saved, average_tokens_saved}; a missing history file is a zero rollup, not an error.docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/repofind
docker run --rm ghcr.io/cloudcorprecords/repofind locate '{"literal": "TODO"}'
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # tsx --test test/*.test.ts (temp fixture repos, fake embedder, no network) npm run dev # run the CLI from source
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