Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Fast semantic code search for AI agents — find symbols, references, and callers across any codebase
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": {
"codeix": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"codeix"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add codeix -- npx -y codeix프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"codeix": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"codeix"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"codeix": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"codeix"
]
}
}
}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 montanetech 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(0.5.0)은 9개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js, 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
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.
[codeix.dev](https://codeix.dev) · Fast semantic code search for AI agents — find symbols, references, and callers across any codebase.
codeix # start MCP server, watch for changes
codeix build # parse source files, write .codeindex codeix -r ~/project build # build from a specific directory
AI coding agents spend most of their token budget *finding* code before they can *work on* it. They grep, read files, grep again, backtrack. On a large codebase the agent might burn thousands of tokens just locating the right function — or worse, miss it entirely and hallucinate.
Codeix gives the agent a pre-built map of your codebase. One structured query returns the symbol name, file, line range, signature, and parent — no scanning, no guessing.
| Problem | What happens today |
|---|---|
| No structure | grep finds text matches, not symbols. The agent can't distinguish a function definition from a comment mentioning it. |
| Slow re-parsing | Python-based indexers re-parse everything on startup. On large codebases, you wait. |
| Not shareable | Indexes are local caches — ephemeral, per-machine. A new developer or CI runner starts from scratch. |
| No composition | Monorepo with 10 packages? Dependencies with useful APIs? No way to query across boundaries. |
| Prose is invisible | TODOs, docstrings, error messages — searchable by grep but not *selectively*. You can't search only comments without also matching code. |
.codeindex directory you commit with your code. Clone the repo, the index is already there. No re-indexing..codeindex in their npm/PyPI/crates.io package. Consumers get instant navigation of dependencies.search --scope text targets comments, docstrings, and string literals specifically. Find TODOs, find the error message a user reported, find what a function's docstring says — without noise from code..codeindex formatAn open, portable format for structured code indexing. Plain JSONL files you commit alongside your code — git-friendly diffs, human-readable with grep and jq, no binary blobs.
.codeindex/
index.json # manifest: version, name, languages files.jsonl # one line per source file (path, lang, hash, line count) symbols.jsonl # one line per symbol (functions, classes, imports, with signatures) texts.jsonl # one line per comment, docstring, string literal
Any tool that can parse JSON can consume a .codeindex. Codeix builds it using tree-sitter, and AI agents query it through MCP (Model Context Protocol).
Example — symbols.jsonl:
{"file":"src/main.py","name":"os","kind":"import","line":[1,1]}
{"file":"src/main.py","name":"Config","kind":"class","line":[22,45]} {"file":"src/main.py","name":"Config.init","kind":"method","line":[23,30],"parent":"Config","sig":"def init(self, path: str, debug: bool = False)"} {"file":"src/main.py","name":"main","kind":"function","line":[48,60],"sig":"def main(args: list[str]) -> int"}
Include .codeindex in your package and every developer who depends on you gets instant navigation of your API — no setup, no re-indexing.
Works with Git repos, npm, PyPI, and crates.io.
Seven tools, zero setup. The agent queries immediately — no init, no config, no refresh.
| Tool | What it does |
|---|---|
explore | Explore project structure: metadata, subprojects, files grouped by directory |
search | Unified full-text search across symbols, files, and texts (FTS5, BM25-ranked) with scope/kind/path/project filters |
get_file_symbols | List all symbols in a file |
get_children | Get children of a class/module |
get_callers | Find all places that call or reference a symbol |
get_callees | Find all symbols that a function/method calls |
flush_index | Flush pending index changes to disk |
Launch codeix from any directory. It walks downward and treats every directory containing .git/ as a separate project — each gets its own .codeindex.
Works uniformly for single repos, monorepos, sibling repos, and git submodules. No config needed.
Tree-sitter grammars, feature-gated at compile time:
| Language | Feature flag | Default | Extensions |
|---|---|---|---|
| Python | lang-python | yes | .py .pyi .pyw |
| Rust | lang-rust | yes | .rs |
| JavaScript | lang-javascript | yes | .js .mjs .cjs .jsx |
| TypeScript | lang-typescript | yes | .ts .mts .cts .tsx |
| Go | lang-go | yes | .go |
| Java | lang-java | yes | .java |
| C | lang-c | yes | .c .h |
| C++ | lang-cpp | yes | .cpp .cc .cxx .hpp .hxx |
| Ruby | lang-ruby | yes | .rb .rake .gemspec |
| C# | lang-csharp | yes | .cs |
| Markdown | lang-markdown | yes | .md .markdown |
Markdown files are parsed for headings (both ATX # and Setext underline styles) which are indexed as section symbols with hierarchical parent-child relationships — enabling TOC extraction and document structure navigation.
Fenced code blocks are extracted as code text entries, parented to their containing section.
HTML, Vue, Svelte, and Astro files are preprocessed to extract embedded blocks, which are then parsed with the JavaScript or TypeScript grammar:
| Format | Extensions | Script detection |
|---|---|---|
| HTML | .html .htm | tags, with optional lang="ts" |
| Vue | .vue | and , with optional lang="ts" |
| Svelte | .svelte | , with optional lang="ts" |
| Astro | .astro | --- frontmatter (always TypeScript) + optional tags |
Line numbers in the index point to the original file, not the extracted script block.
# npm / npx — run without installing
npx codeix
uvx codeix
cargo install codeix
brew install codeix
git clone https://github.com/montanetech/codeix.git cd codeix cargo build --release
All channels install the same single binary. No runtime dependencies.
# Build the index for the current project
codeix build
codeix -r ~/projects build
codeix
codeix serve codeix serve --no-watch
codeix -r ~/projects serve
Add to your MCP client config (e.g. Claude Desktop, Cursor):
{
"mcpServers": { "codeix": { "command": "codeix" } } }
See docs/architecture.md for the full set of architecture decision records.
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