Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Local code graph and solution memory for coding agents via CLI and MCP.
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": {
"codeagent-memory": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add codeagent-memory -- docker run -i --rm ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"codeagent-memory": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"codeagent-memory": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6"
]
}
}
}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 HanochZhu 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(0.1.6)은 7일 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
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.
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Code graph + memory · surgical reads · 100% local · MCP + CLI
Kernel written in Rust
Guides: Interactive Showcase (Website) · Main Agent vs Subagent · MCP Configs by IDE · 中文说明
When an AI coding agent explores a repository, it usually rediscovers structure the slow way — running grep, glob, and full-file Read one file at a time — and forgets everything in the next session.
`cam` gives the agent two local retrieval planes in a single binary:
| Plane | What it stores | How the agent uses it | |
|---|---|---|---|
| Code Graph | Tree-sitter symbols (functions, types, methods) as a virtual filesystem + 1-hop callers/callees | ls, find, read src/file.rs/symbol, `ref symbol --dir in\ | out` — surgical symbol reads instead of whole-file dumps |
| Memory Tree | Project facts, architecture decisions, debugging write-ups, and user habits | recall (Vector + BM25 fused with RRF) and add (with branching --parent and revision --supersedes) |
One binary, two interfaces: The main agent calls
camover MCP (cam mcp); subagents (which rarely inherit MCP tools) call the exact same CLI (cam --json …). Both share.cam/cam.dbon disk, 100% local, zero API cost.
Paste this prompt directly into your coding agent (Cursor, Claude Code, Codex, Windsurf, GitHub Copilot, Cline, etc.) and let it install, index, and wire cam for you:
Install cam from https://github.com/HanochZhu/codeagent_memory: require a working Rust toolchain (rustup), run `cargo install --git https://github.com/HanochZhu/codeagent_memory --locked`, ensure ~/.cargo/bin (or %USERPROFILE%\.cargo\bin on Windows) is on PATH, then verify with `cam --help`. In this repo run `cam index`. For the main agent, register MCP stdio: command `cam`, args `["mcp"]` (Cursor: .cursor/mcp.json; Claude Code: .mcp.json). Subagents call `cam --json` in the shell. Do not add extra docs.
How each IDE / agent handles this prompt
| Environment | What to do |
|---|---|
| Cursor / Windsurf / Claude Code / Codex | Paste into Agent / Chat; the agent runs the terminal install, builds .cam/cam.db, and writes the MCP config |
| VS Code (Copilot / Continue / Cline) | Paste into Agent / Chat mode with terminal access enabled |
| JetBrains (IntelliJ / RustRover / GoLand) | Paste into AI Assistant, or run cargo install in the built-in terminal |
Note: cargo install places cam in ~/.cargo/bin (Windows: %USERPROFILE%\.cargo\bin). Restart your terminal or IDE if cam is not immediately found on PATH.
Requires a Rust toolchain:
cargo install --git https://github.com/HanochZhu/codeagent_memory --locked
cam --help
Alternative: Build from local clone or run via Docker
From a local clone:
git clone https://github.com/HanochZhu/codeagent_memory.git
cd codeagent_memory cargo install --path . --locked
Docker (no Rust toolchain required):
docker pull ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6
docker run -i --rm -v "$PWD:/work" -w /work ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6
Or build locally: docker build -t cam https://github.com/HanochZhu/codeagent_memory.git
cd your-project
cam index # parse repo into .cam/cam.db
cam ls src/ # list files or symbols in a file cam read src/main.rs/main # read a single symbol body cam ref main --dir in # 1-hop callers (in) or callees (out)
cam recall "how does hybrid recall fuse BM25 and vectors" cam add --summary "..." < notes.md
cam auto-initializes .cam/ on first use. Run cam watch in the background if you want live incremental graph updates as files change.
Add cam mcp to your host's MCP configuration (e.g. .cursor/mcp.json or .mcp.json):
{
"mcpServers": { "cam": { "command": "cam", "args": ["mcp"] } } }
See docs/mcp.md for host-specific config paths and docs/agents.md for main-agent / subagent prompt rules.
The first recall or add downloads the default embedding model (potion-multilingual-128M to ~/.cam/models/) and falls back to a lexical hash embedder if offline.
| Feature | Details |
|---|---|
| SQLite Code Graph | Tree-sitter parses functions, types, and call edges into .cam/cam.db for instant symbol-level navigation |
| Virtual Paths | src/main.rs addresses a file outline; src/main.rs/main addresses the symbol body directly |
| Live Incremental Sync | cam sync hashes file contents; cam watch keeps the graph updated on save |
| Hybrid Recall (RRF) | Combines local dense embeddings (model2vec) + identifier-aware BM25 via Reciprocal Rank Fusion ($k=60$) |
| Revision Chains & Tree | --parent builds branching topic hierarchies; --supersedes links linear revisions and folds older entries automatically |
| Ebbinghaus Retention | Retention $R = e^{-t / S}$ gently weights ranking ($\le 10\%$) and flags stale / needs_update memories without deleting history |
| Dual Interface (MCP + CLI) | Main agent uses cam_* MCP tools; subagents run cam --json … in the shell |
| 100% Local & Private | Zero external API keys; runs entirely on local SQLite and on-disk embeddings |
| 9 Languages | Rust, Python, TypeScript, JavaScript, Go, Java, C, C++, C# |
tree-sitter walks the workspace and stores symbol definitions and call edges in .cam/cam.db.ls → find → read → ref). Reading a file returns its symbol outline; reading file/symbol returns only that symbol's source slice.recall takes an English query, embeds it locally, runs identifier-aware BM25 (splitting snake_case, kebab-case, camelCase + English stemming), prunes low-confidence tails, and fuses both lists with RRF ($k=60$) scaled by $0.9 + 0.1 \times R$. Superseded revisions are automatically expanded to their newest replacement.add stores only one fact (English summary; body supports non-Latin characters). Related facts are connected via --link / links into a knowledge graph (inspected via mem show; recall does not traverse graph links yet). --parent attaches a memory to a structural topic; --supersedes replaces an outdated memory while preserving lineage.Architecture deep dive (Chinese): DESIGN.md.
Every coding task follows the same four-step loop:
cam_recall / cam recall in English before grepping. Reuse a hit if it is latest and not needs_update.not_indexed, run cam_index / cam index once for the project.find or ls, read symbol bodies with read / , and trace callers/callees with ref --dir in|out.cam_add / cam add as atomic facts (one fact per memory, English summary; body supports non-Latin characters), linking related facts with links / --link.| Role | Interface | Typical Usage |
|---|---|---|
| Main Agent (Chat / IDE session) | MCP (cam mcp) | Calls cam_recall, cam_find, cam_ls, cam_read, cam_ref, cam_add, cam_mem_tree, cam_mem_show directly |
| Subagent (Task / explore / CLI) | CLI (cam --json) | Runs cam --json --project in the shell (subagents rarely inherit MCP tools) |
Full agent rules & copy-paste system prompts: docs/agents.md.
| Command | Description | |
|---|---|---|
cam index | Parse the project with tree-sitter into .cam/cam.db (creates .cam/ if needed) | |
cam sync | Incrementally update the graph for modified files using content hashes | |
cam watch [--debounce-ms N] | Watch source files and auto-sync (--json streams one JSON report per sync) | |
cam ls [virt_path] | List directories, files, or symbols inside a file | |
cam read [--full] | Read a file's symbol outline, a specific symbol body (path/symbol), or the --full file | |
cam find [--kind K] [--file S] [--scope D] [--limit N] | Case-insensitive substring search over symbol names (exact matches first, then prefixes) | |
| `cam ref --dir in\ | out [--file S] [--kind K] [--scope D]` | 1-hop callers (in / --callers) or callees (out / --callees). Returns ranked candidates on ambiguous names |
| Command | Description |
|---|
| cam recall " " [--limit N] [--no-expand] [--include-superseded] [--snippets] | Hybrid RRF recall (English query). --no-expand skips newest-revision expansion; --include-superseded keeps old revis
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