Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Practice library for coding agents: skill search/invoke, seed patches, scout, reflect, ADR writer
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.
DOJO_SKILLS_PATH, DOJO_ADR_PATH필요한 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": {
"dojogenesis": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"DOJO_SKILLS_PATH",
"-e",
"DOJO_ADR_PATH",
"ghcr.io/dojogenesis/mcp:3.2.1"
],
"env": {
"DOJO_SKILLS_PATH": "your-value",
"DOJO_ADR_PATH": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add dojogenesis --env DOJO_SKILLS_PATH=your-value --env DOJO_ADR_PATH=your-value -- docker run -i --rm -e DOJO_SKILLS_PATH -e DOJO_ADR_PATH ghcr.io/dojogenesis/mcp:3.2.1실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"dojogenesis": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"DOJO_SKILLS_PATH",
"-e",
"DOJO_ADR_PATH",
"ghcr.io/dojogenesis/mcp:3.2.1"
],
"env": {
"DOJO_SKILLS_PATH": "your-value",
"DOJO_ADR_PATH": "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": {
"dojogenesis": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"DOJO_SKILLS_PATH",
"-e",
"DOJO_ADR_PATH",
"ghcr.io/dojogenesis/mcp:3.2.1"
],
"env": {
"DOJO_SKILLS_PATH": "your-value",
"DOJO_ADR_PATH": "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.
DOJO_SKILLS_PATH envDOJO_ADR_PATH env이 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 DojoGenesis 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(3.2.1)은 4개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 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.
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.
The methodology layer for Claude Code. It encodes 99 first-party working methods across 10 behavioral plugins as active cognitive scaffolds: instead of giving Claude more data, it gives Claude structured *methods* for software development decisions.
We have not yet measured whether these scaffolds improve Claude's decisions, so this README makes no claim that they do.
Add to your project's .claude/settings.json:
{
"mcpServers": { "dojo": { "command": "/path/to/dojo-mcp-server", "env": { "DOJO_SKILLS_PATH": "/path/to/CoworkPluginsByDojoGenesis", "DOJO_ADR_PATH": "./decisions" } } } }
Or using Docker:
{
"mcpServers": { "dojo": { "command": "docker", "args": ["run", "-i", "--rm", "ghcr.io/dojogenesis/mcp-server:latest"] } } }
Add to ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):
{
"mcpServers": { "dojo": { "command": "/path/to/dojo-mcp-server", "env": { "DOJO_SKILLS_PATH": "/path/to/CoworkPluginsByDojoGenesis", "DOJO_ADR_PATH": "./decisions" } } } }
| Group | Tools |
|---|---|
| Methodology | dojo_scout, dojo_invoke_skill, dojo_search_skills, dojo_list_skills, dojo_apply_seed, dojo_reflect |
| Decisions | dojo_log_decision (writes ADR markdown to DOJO_ADR_PATH) |
| Gateway memory | dojo_memory_list, dojo_memory_store, dojo_memory_search (gateway session memory) |
| Memory Hub | dojo_search_memory, dojo_get_memory, dojo_recent_memories — read-only Postgres mirror of the institutional memory (DOJO_MEMORY_DB_URL) |
| Unified fetch | dojo_fetch — one tool to search AND fetch across memory hub + skills + ADRs + seeds (typed ids: memory:slug, skill:name, adr:file.md, seed:name) |
| Seeds | dojo_seed_list, dojo_seed_create, dojo_seed_search |
| Agents² | dojo_agent_list, dojo_agent_dispatch², dojo_agent_chat² |
| Dispatch² | dojo_dispatch² — prompt → LLM through the gateway |
| Project | dojo_project_status, dojo_project_track, dojo_project_decision |
| Disposition | dojo_disposition_list, dojo_disposition_set |
| Craft | dojo_converge, dojo_health |
² Dispatch-class — spends LLM provider budget through the gateway. In HTTP mode these require a dispatch-enabled API key and are rate limited per key; dojo_scout's LLM path degrades to its offline scaffold for non-dispatch keys.
Skills are complete, battle-tested methodology workflows loaded from SKILL.md files at startup. When DOJO_SKILLS_PATH is set, all 99 first-party CoworkPlugins skills are available. Without it, 43 key skills across 8 plugins are embedded in the binary via go:embed.
Bundled plugins and skills:
| Plugin | Skills |
|---|---|
agent-orchestration | agent-teaching, decision-propagation, handoff-protocol, workflow-router, workspace-navigation |
continuous-learning | debugging, project-exploration, research-modes, research-synthesis, retrospective, web-research-external |
skill-forge | mcp-cloudflare-builder, mcp-server-builder, process-extraction, skill-audit, skill-creation, skill-maintenance |
specification-driven-development | context-ingestion, frontend-from-backend, implementation-prompt, parallel-tracks, pre-implementation-checklist, release-specification |
strategic-thinking | iterative-scouting, multi-surface-strategy, product-positioning, strategic-scout |
system-health | documentation-audit, health-audit, semantic-clusters, status-writing |
wisdom-garden | compression-ritual, memory-garden, seed-extraction, seed-library |
Seeds are reusable thinking patterns drawn from across the Dojo ecosystem.
Dojo Genesis (Core)
| Seed | Description |
|---|---|
three_tiered_governance | Three-tiered governance framework: Strategic, Tactical, Operational. |
harness_trace | Nested JSON trace log for complete agent session traceability. |
context_iceberg | 4-tier context management system (hot/warm/cold/pruned). |
agent_connect | Routing-first agent architecture with a single supervisor. |
go_live_bundles | Lightweight deployment packages pairing artifacts with approval evidence. |
cost_guard | Budget for the full 5-10x context iceberg multiplier. |
safety_switch | Users must remain in control -- no autopilot on sensitive operations. |
implicit_perspective_extraction | Extract implicit perspectives from user queries without enumeration. |
mode_based_complexity_gating | Route to local or cloud models based on mode complexity. |
shared_infrastructure | Build once, reuse everywhere -- central implementations. |
AROMA & Serenity Valley
| Seed | Description |
|---|---|
sanctuary_architecture | Design digital spaces for being, not just doing. |
pace_of_understanding | Move slow to move fast; learn without extraction. |
lineage_transmission | Honor sources, trace influence, celebrate collaboration. |
graceful_failure | Permission to not know, change your mind, and ask for help. |
local_first_liberation | Local-first architecture for agent autonomy and user sovereignty. |
the_onsen_pattern | Rest as critical practice for sustainable performance. |
collaborative_calibration | Norms for peer-to-peer learning and explicit teaching. |
transparent_intelligence | Reveal internal state, admit uncertainty, make learning visible. |
inter_acceptance | Accept yourself through the compassionate eyes of another. |
radical_freedom | Agency and the power to choose your response within constraints. |
Documentation resources accessible via MCP resource URIs:
dojo://resources/{name} -- 8 documentation resources (AROMA philosophy, EIT principles, etc.)dojo://seeds/{name} -- 20 seed patchesdojo://skills/{plugin}/{name} -- All loaded skills| Env Var | Default | Description |
|---|---|---|
DOJO_SKILLS_PATH | (bundled fallback) | Path to CoworkPlugins root directory containing plugins/ |
DOJO_ADR_PATH | ./decisions | Directory where dojo_log_decision writes ADR files |
DOJO_GATEWAY_URL | http://localhost:7340 | Dojo AgenticGateway base URL |
DOJO_GATEWAY_TOKEN | (unset) | Bearer token for the gateway, if it requires one |
DOJO_MEMORY_DB_URL | (unset → hub tools disabled) | Postgres DSN for the Memory Hub (URL or keyword form; use the SELECT-only role) |
DOJO_HTTP_ADDR | (unset → stdio) | Opt into HTTP mode, e.g. :8091 |
DOJO_MCP_API_KEYS | (unset) | HTTP mode only: comma-separated label:key pairs (individually revocable) |
DOJO_DISPATCH_ALLOWED_LABELS | (unset → none) | Key labels allowed to run dispatch-class tools |
DOJO_DISPATCH_RATE_PER_MIN | 6 | Per-label rate limit for dispatch-class tools |
The server works out of the box with zero configuration (bundled skills, default ADR path, stdio).
Setting DOJO_HTTP_ADDR serves MCP streamable-HTTP instead of stdio:
POST/GET /mcp — the MCP endpoint, Bearer-key required (Authorization: Bearer ). Keyless or wrong-key requests get 401./mcp/k/ — same endpoint for clients that cannot send custom headers; the key is redacted in logs.GET /health — unauthenticated liveness (status + version only).The server refuses to start in HTTP mode without a valid, non-empty DOJO_MCP_API_KEYS. Every tool call is logged as tool_call tool=… key= dur_ms=… outcome=… — labels only, never key material, never payloads.
DOJO_HTTP_ADDR=:8091 \
DOJO_MCP_API_KEYS="win:$(openssl rand -hex 32)" \ ./dojo-mcp-server
curl -s localhost:8091/health curl -s -X POST localhost:8091/mcp \ -H "Authorization: Bearer " \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Accept: application/json, text/event-stream" \ -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2025-03-26","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"curl","version":"0"}}}'
Client wiring (Claude Code): claude mcp add --transport http dojo-remote https:// /mcp --header "Authorization: Bearer ".
Deployment notes: ingress is expected to be a Cloudflare tunnel (no host ports); pin the container image by digest so auto-pull never surprise-deploys a new public surface. Image publishing: .github/workflows/docker-publish.yml → ghcr.io/dojogenesis/mcp (supersedes the old manually-pushed mcpbydojogenesis image).
git clone https://github.com/DojoGenesis/mcp.git
cd mcp
go build -o dojo-mcp-server ./cmd/server
./dojo-mcp-server
go test -race -v ./...
Requires Go 1.23 or later.
# Build the image
docker build -t dojo-mcp-server .
docker run -i --rm dojo-mcp-server
docker run -i --rm -v /path/to/CoworkPlugins:/skills -e DOJO_SKILLS_PATH=/skills dojo-mcp-server
mcp-server/
cmd/server/main.go Server entry point, env vars internal/ dojo/ handler.go 7 MCP tool handlers scaffolds.go Scout and reflect methodology templates skills/ loader.go Filesystem SKILL.md loader search.go Keyword + trigger search bundled.go go:embed fallback (15 key skills) bundled/ Embedded SKILL.md files decisions/ writer.go ADR file writer wisdom/ base.go Wisdom base, search, helpers seeds.go 20 seed patches resources.go 8 documentation resources Dockerfile Multi-stage container build .github/workflows/ci.yml CI pipeline .goreleaser.yml Cross-platform release config
Dojo Genesis is built on three core principles:
MIT License -- see LICENSE for details.
Copyright (c) 2026 Dojo Genesis
Contributions are welcome. Please see github.com/DojoGenesis for organization-level guidelines.