Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Basque Country hyperlocal mobility: ES/EU semantic search, routing, open-data POIs, peak-bagging.
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://gaizkajimenez.com/mcp터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add --transport http emap https://gaizkajimenez.com/mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"emap": {
"url": "https://gaizkajimenez.com/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": {
"emap": {
"type": "http",
"url": "https://gaizkajimenez.com/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://gaizkajimenez.com/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 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 r3tr0eth 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.
제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.0)은 4개월 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.
INFRAESTRUCTURA DE INTELIGENCIA GEOGRÁFICA · EUSKADI → EUROPA
Laboratorio de datos e IA detrás de emap: datasets urbanos versionados, búsqueda semántica, RAG geoespacial y benchmarks de retrieval en español y euskera. emap es el producto y el primer consumidor de todo lo que sale de aquí.
*EN: Open geographic-retrieval benchmark (Spanish/Basque) and versioned urban mobility datasets for the Basque Country. Reproducible in three commands.*
Benchmark · MCP · Reproducir · Datasets · Ética · Citar
Corpus dorado actual de 162 casos de búsqueda geográfica hiperlocal sobre 22 capas (fuentes, aseos, parking, transporte, DEA, farmacias, bibliotecas, cimas…) en español y euskera: 85 development, 29 held-out sellados y 48 challenge. Incluye 24 casos de abstención (answerable: false — el retriever que inventa, falla). El euskera se coteja con Itzuli, el traductor neuronal del Gobierno Vasco — no es euskera artificial de traducción automática sin revisar.
Última tabla histórica versionada (k=5, 2026-08-05; no reejecutada en el sprint 2026-08-27):
| Retriever | dev ES | held-out ES | dev EU | held-out EU |
|---|---|---|---|---|
| baseline keywords+geo | 74% | 60% | 71% | 62% |
| híbrido · MiniLM-L12 mult. | 76% | 58% | 71% | 63% |
| híbrido · multilingual-e5-large | 76% | 73% | 71% | 71% |
e5-large es el modelo desplegado en producción. La calibración es τ=0.80/tie=0.01 (propiedad del par modelo+corpus, no heredable).
Hallazgo central: la brecha del euskera no era del idioma, era del modelo. Con MiniLM la etapa semántica apenas aportaba en EU; con e5-large el held-out ES sube de 58% a 73% (+15) y el EU de 63% a 71% (+8).
Suite challenge post-calibración: 48 casos con nuevas capas y edge cases; es informativa y no sustituye al held-out. Informe completo —metodología, coste/latencia, limitaciones—: [`BENCHMARK.md`](BENCHMARK.md); lecciones del harness: evals/README.md.
El primer servidor MCP de movilidad hiperlocal: existen MCPs genéricos de GTFS y de OSM, pero ninguno expone inteligencia de movilidad local a agentes — búsqueda semántica bilingüe ES/EU, contexto de lugar, rutas multimodales con infraestructura propia y *el monte en transporte público*. Cinco herramientas (mcp/):
| Tool | Pregunta que responde |
|---|---|
search_places | "dónde beber agua" · "haurra aldatzeko lekua" (con abstención honesta) |
nearby_pois | el DEA / aseo / aparcabici / cima más cercana |
explain_place | qué barrio es esto y qué servicios tiene alrededor |
plan_route | ruta real transit/walk/bike/car (OSRM/OTP propios) |
plan_hike | qué cima hago hoy en transporte público (2.825 cimas × 9 redes) |
{ "mcpServers": { "emap": {
"command": "/ruta/a/emap-labs/.venv/bin/python", "args": ["/ruta/a/emap-labs/mcp/server.py"] } } }
Remoto (sin instalar nada), registro io.github.r3tr0eth/emap:
{ "mcpServers": { "emap": { "url": "https://vps.emapapp.com/mcp" } } }
Migración de URL a dominio de producto (emapapp.com) en curso — detalle en mcp/README.md. Smoke: .venv/bin/python mcp/smoke.py --base https://vps.emapapp.com --live.
Toda respuesta lleva attribution (ODbL + GTFS + CC-BY-4.0). Criterio de aceptación cumplido y verificado por protocolo: *"¿dónde dejo la bici cerca de San Mamés?"* → aparcabicis a 47 m, con atribución.
git clone https://github.com/r3tr0eth/emap-labs && cd emap-labs
pip install -r evals/requirements.txt python evals/run.py --retriever hybrid --profile minilm --lang eu
Autocontenido: el snapshot de datos vive en evals/data/ (el mismo que usa el CI, con gates de regresión development en cada push). Held-out solo se ejecuta manualmente para una decisión final; no aparece en cada iteración. Cada JSON versiona territorio, perfil, modelo, τ y tie-window. Los perfiles canónicos viven en evals/retriever-config.json.
Prerelease v0.3.0-rc.1 (2026-08-29): valida el mismo registro territorial y pipeline de retrieval sobre Euskadi y un primer pack oficial de Madrid. El activo descargable incluye 8 datasets / 17.241 registros; Madrid aporta 2.306 fuentes municipales verificables. El corpus completo de Euskadi conserva 22 capas de movilidad e infraestructura — fuentes, aseos, parking, aparcabicis, carga eléctrica, desfibriladores, playas, farmacias, bibliotecas, deporte, restaurantes, alojamiento, camping, espacios naturales, cimas, bancos, papeleras, reciclaje, refugios, buzones, teléfonos y paradas multi-red (metro, Euskotren, Cercanías, Bilbobus, Bizkaibus). Cobertura expandida a toda Bizkaia. Detalle y metadatos: releases/RELEASE-NOTES.md. Cada dataset declara fuente, licencia, fecha y cobertura estimada solo cuando es honestamente estimable. Pipelines reproducibles en datasets/.
evals/ corpus dorado ES/EU, harness, resultados versionados
datasets/ pipelines de datasets propios (places, barrios, scores) service/ servicio semántico (FastAPI + fastembed, corre en VPS propio) regions/ packs y registro territorial de runtime mcp/ adapter para agentes sobre API + Labs releases/ releases versionadas de datasets docs/ Intelligence/Core, roadmap, ética e informes de cobertura
DATOS ANTES QUE MODELOS — no se entrena ni fine-tunea nada en este horizonte.NO SE FINGE — lo que no se puede medir se omite; los evals premian decir "no lo sé".DOGFOODING — nada cuenta como hecho hasta que emap lo usa en producción.ES/EU EN PARIDAD — el euskera se escribe, no se traduce.Regla de decisión: cada desarrollo debe mejorar emap, ser reutilizable, publicable como open source o vendible. Si no cumple ninguna, no se hace.
docs/ETICA-DATOS.md es regla dura, no aspiración: se describe la infraestructura, jamás a las personas. Limitaciones declaradas: sesgo de mapeo OSM (Bilbao mejor cubierto que la periferia — se declara en coverage.notes de cada dataset), corpus sintético escrito por una persona (las consultas reales anonimizadas lo sustituirán), y umbrales calibrados solo sobre dev — por eso el held-out manda.
Si usas el benchmark, el corpus o los datasets, cita el repositorio (GitHub: *Cite this repository*, desde CITATION.cff):
@software{emaplabs2026,
author = {Jiménez, Gaizka}, title = {EMAP Labs: verifiable geographic retrieval benchmark and territorial mobility datasets for Euskadi and Madrid}, year = {2026}, doi = {10.5281/zenodo.21282784}, url = {https://github.com/r3tr0eth/emap-labs}, version = {0.3.0-rc.1} }
Datos de OpenStreetMap y Open Data Euskadi. Euskera del corpus cotejado con Itzuli (Gobierno Vasco). Embeddings servidos con fastembed.
evals/*.yaml, docs): CC-BY-4.0 — atribución "EMAP Labs".