Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Search and inspect 6,500+ curated AI apps from the HyperStore directory.
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.
웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:
https://mcp.store.hypergpt.ai/mcpClaude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"hyperstore": {
"command": "uvx",
"args": [
"hyperstore-mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add --transport http hyperstore https://mcp.store.hypergpt.ai/mcpclaude mcp add hyperstore -- uvx hyperstore-mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"hyperstore": {
"url": "https://mcp.store.hypergpt.ai/mcp"
}
}
}프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"hyperstore": {
"command": "uvx",
"args": [
"hyperstore-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": {
"hyperstore": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.store.hypergpt.ai/mcp"
}
}
}프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"hyperstore": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"hyperstore-mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:
https://mcp.store.hypergpt.ai/mcp메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 deficlow 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요
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.
둘 다 가능해요. 내 컴퓨터에 설치해도 되고, 클라우드 버전에 연결해도 돼요.
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.1)은 6개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.
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.
Plug 6,500+ AI apps into any LLM via the Model Context Protocol.
HyperStore is a curated directory of 6,500+ AI applications, developed by HyperGPT. This MCP server exposes the HyperStore catalog to any LLM client — Claude, ChatGPT, Cursor, Windsurf, Cline, Zed, Gemini, and anything else that speaks MCP.
Ask your LLM:
*"Find me a free AI tool that summarises PDFs."*
*"Compare ChatGPT, Claude, and Gemini side-by-side."*
*"Show me the top 5 image-generation apps with an API."*
The LLM calls HyperStore MCP behind the scenes and answers with up-to-date, curated results.
13 tools:
| Tool | Purpose |
|---|---|
search_apps | Full-text keyword search |
ai_search | Embedding-based semantic search |
get_app | Full app detail (features, screenshots, pricing) |
list_apps | Paginated apps with filters (category, pricing) |
list_categories | Browse all 30+ categories |
category_apps | Apps within a category |
browse_apps | A-Z directory listing |
get_homepage | Trending + top categories overview |
get_alternatives | Curated alternatives to an app |
list_audiences | Audience segments (developers, lawyers, …) |
apps_for_audience | Best AI tools for an audience |
list_use_cases | Use-case taxonomies (legal-contracts, …) |
apps_for_use_case | AI tools for a use case |
3 resources:
hyperstore://app/{slug} — markdown rendering of any apphyperstore://category/{slug} — top apps in a categoryhyperstore://catalog — full category index3 prompts:
find_tool_for_task — guided discovery for a taskcompare_apps — side-by-side app comparisondiscover_category — explore a topicuvx (zero install, recommended)Requires uv. One command and you're done:
uvx hyperstore-mcp
pipxpipx install hyperstore-mcp
hyperstore-mcp
docker run --rm -p 8080:8080 ghcr.io/deficlow/hyperstore-mcp
Use our managed Streamable HTTP server:
https://mcp.store.hypergpt.ai/mcp
Edit ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):
{
"mcpServers": { "hyperstore": { "command": "uvx", "args": ["hyperstore-mcp"] } } }
Restart Claude → tools appear in the 🛠 menu.
claude mcp add hyperstore -- uvx hyperstore-mcp
.cursor/mcp.json (project) or ~/.cursor/mcp.json (global):
{
"mcpServers": { "hyperstore": { "command": "uvx", "args": ["hyperstore-mcp"] } } }
~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:
{
"mcpServers": { "hyperstore": { "command": "uvx", "args": ["hyperstore-mcp"] } } }
settings.json:
{
"cline.mcpServers": { "hyperstore": { "command": "uvx", "args": ["hyperstore-mcp"] } } }
~/.config/zed/settings.json:
{
"context_servers": { "hyperstore": { "command": { "path": "uvx", "args": ["hyperstore-mcp"] } } } }
~/.gemini/settings.json:
{
"mcpServers": { "hyperstore": { "command": "uvx", "args": ["hyperstore-mcp"] } } }
Settings → Connectors → Add custom connector:
https://mcp.store.hypergpt.ai/mcpfrom openai import OpenAI
client = OpenAI() response = client.responses.create( model="gpt-4.1", tools=[{ "type": "mcp", "server_label": "hyperstore", "server_url": "https://mcp.store.hypergpt.ai/mcp", "require_approval": "never", }], input="Find me 3 free AI tools for writing unit tests.", ) print(response.output_text)
from anthropic import Anthropic
client = Anthropic() response = client.messages.create( model="claude-opus-4-7", max_tokens=1024, mcp_servers=[{ "type": "url", "url": "https://mcp.store.hypergpt.ai/mcp", "name": "hyperstore", }], messages=[{"role": "user", "content": "Top 5 AI image generators?"}], )
See examples/ for ready-to-paste configs for every supported client.
For self-hosting, use the Docker image. For direct invocation without Docker, the CLI accepts --transport http|sse (see hyperstore-mcp --help).
When self-hosting, these environment variables can be set (see .env.example for the full list):
| Variable | Default | Purpose |
|---|---|---|
MCP_HOST | 0.0.0.0 | Bind host (http/sse transports) |
MCP_PORT | 8080 | Bind port (http/sse transports) |
LOG_LEVEL | INFO | Logging level (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR) |
git clone https://github.com/deficlow/HyperStore-MCP
cd HyperStore-MCP uv sync --all-extras uv run pytest uv run hyperstore-mcp # stdio mode for local testing
Inspect the running server with the official MCP Inspector:
npx @modelcontextprotocol/inspector uvx hyperstore-mcp
HyperStore MCP is a thin async wrapper around the HyperStore public REST API. It is read-only — no credentials, no writes, no PII. The same data that powers the website powers the MCP server. Updates land in your LLM the moment they land on the site.
LLM client ──MCP──▶ hyperstore-mcp ──HTTPS──▶ store.hypergpt.ai/api
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