Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Search agent skills ranked by measured lift vs a no-skill baseline, with safety and rankings.
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.
DECIMAL_API_KEY비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
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": {
"registry": {
"command": "uvx",
"args": [
"decimalai-mcp"
],
"env": {
"DECIMAL_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add registry --env DECIMAL_API_KEY=your-value -- uvx decimalai-mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"registry": {
"command": "uvx",
"args": [
"decimalai-mcp"
],
"env": {
"DECIMAL_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"registry": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"decimalai-mcp"
],
"env": {
"DECIMAL_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}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 도메인 decimal.ai 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)
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.
입력해야 할 값: DECIMAL_API_KEY
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(0.1.3)은 3개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 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.
*Part of DecimalAI. Most users want the Python SDK → decimal-labs/decimalai-python.*
MCP server for the DecimalAI skills registry — the registry that ranks agent skills by measured effectiveness (verified A/B benchmarks, live pass rates, AI rater scores), not download counts.
Gives any MCP client (Claude Desktop, Claude Code, Cursor, …) three read-only tools:
| Tool | What it does |
|---|---|
search_skills(query, category?, sort?, limit?) | Hybrid keyword/semantic search over the public registry |
get_skill(slug) | Full record: trust & safety-scan status, verified benchmark lift, SkillScore, ratings, SKILL.md body, and how to install it (decimalai skills add , the folder it lands in, and the Claude Code --plugin-dir line) |
get_leaderboard(sort?, category?, window_days?, limit?) | Ranked leaderboard: skill_score, biggest_improvement, efficiency, top_rated |
No API key required — all three tools read public registry endpoints. If you set DECIMAL_API_KEY (from app.decimal.ai/settings), the same tools additionally show which skills your org has already installed (installed_as).
pip install decimalai-mcp
uvx decimalai-mcp
Requires Python 3.10+.
claude mcp add decimalai -- uvx decimalai-mcp
claude mcp add decimalai -e DECIMAL_API_KEY=dai_sk_... -- uvx decimalai-mcp
Add to claude_desktop_config.json (Settings → Developer → Edit Config):
{
"mcpServers": { "decimalai": { "command": "uvx", "args": ["decimalai-mcp"], "env": { "DECIMAL_API_KEY": "dai_sk_optional" } } } }
Omit the env block entirely for anonymous read-only access.
| Env var | Default | Purpose |
|---|---|---|
DECIMAL_API_KEY | *(unset)* | Optional. Unlocks per-org enrichment (e.g. installed_as) on the same public endpoints. |
DECIMAL_API_URL | https://api.decimal.ai | Point at a self-hosted / local backend. |
check_manifest_impact tool?The manifest-impact endpoint (POST /api/v1/regression-check) is authenticated on the platform — it analyzes your org's production traces against a candidate manifest, so there is no public variant to expose. This server is deliberately a read-only, key-optional public-registry surface. If demand shows up, an authed check_manifest_impact (requiring DECIMAL_API_KEY) is a natural v0.2 addition; the regression-check GitHub Action covers the CI use-case today.
GET /api/v1/registry/skills — browse/searchGET /api/v1/registry/skills/{slug} — detailGET /api/v1/registry/leaderboard — ranked leaderboard (category filtering falls back to the browse endpoint's documented view=ranks mode, because the leaderboard endpoint is uncategorized)pip install -e ".[dev]"
pytest # all HTTP mocked; no network python -m decimalai_mcp.server # run over stdio
Run pytest yourself before opening a PR. CI also asserts that the pinned mcp<2 still provides FastMCP, which the mocked tests do not cover — run that one too:
python -c "from mcp.server.fastmcp import FastMCP; import decimalai_mcp.server"
Releases are cut from a published GitHub Release — see RELEASING.md for the gates a change has to pass and the version strings that must move together.
MIT