Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Aggregates tools from multiple MCP servers with unified BM25/regex search and deferred loading.
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.
STORAGE_BACKEND, REDIS_URL, SERVER_CONFIG_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": {
"orchestrator": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-orchestrator"
],
"env": {
"STORAGE_BACKEND": "your-value",
"REDIS_URL": "your-value",
"SERVER_CONFIG_PATH": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add orchestrator --env STORAGE_BACKEND=your-value --env REDIS_URL=your-value --env SERVER_CONFIG_PATH=your-value -- uvx mcp-orchestrator실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"orchestrator": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-orchestrator"
],
"env": {
"STORAGE_BACKEND": "your-value",
"REDIS_URL": "your-value",
"SERVER_CONFIG_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": {
"orchestrator": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-orchestrator"
],
"env": {
"STORAGE_BACKEND": "your-value",
"REDIS_URL": "your-value",
"SERVER_CONFIG_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.
STORAGE_BACKEND envREDIS_URL envSERVER_CONFIG_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 rupinder2 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(0.1.2)은 8개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 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
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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.
A central hub that connects to multiple downstream MCP servers, aggregates their tools, and provides unified access with powerful tool search capabilities.
Built around deferred tool loading — search across all your servers without blowing Claude's context window.
server_name__tool_name formatpip install mcp-orchestrator
# Run as stdio MCP server (for Claude Desktop, Cursor, etc.)
mcp-orchestrator
python -m mcp_orchestrator.main
HTTP Transport:
ORCHESTRATOR_TRANSPORT=http ORCHESTRATOR_PORT=8080 python -m mcp_orchestrator.main
This starts the server on http://localhost:8080/mcp with CORS enabled.
Add downstream MCP servers in server_config.json:
{
"servers": [ { "name": "my-server", "url": "http://localhost:8080/mcp", "transport": "http", "auth_type": "static", "auth_headers": { "Authorization": "Bearer my-token" } }, { "name": "my-stdio-server", "url": "server.py", "transport": "stdio", "command": "uv", "args": ["run", "python", "server.py"] } ] }
The orchestrator provides unified tool search (BM25 by default, regex optional):
# BM25 search (default - natural language)
results = await mcp_client.call_tool("tool_search", { "query": "get weather information", "max_results": 3 })
results = await mcp_client.call_tool("tool_search", { "query": "weather|forecast", "use_regex": true, "max_results": 3 })
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ MCP Orchestrator │ │ │ │ ┌──────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ FastMCP Server │ │ │ │ ┌─────────────┐ ┌──────────────────┐ │ │ │ │ │ tool_search │ │ call_remote_tool │ │ │ │ │ └─────────────┘ └──────────────────┘ │ │ │ └──────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ Server │ │ Tool │ │ Storage │ │ │ │ Registry │ │ Search │ │(Memory/Redis)│ │ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │ ┌───────────────────┼───────────────────┐ ▼ ▼ ▼ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │ MCP Svr │ │ MCP Svr │ │ MCP Svr │ │ #1 │ │ #2 │ │ #N │ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘
| Variable | Default | Description |
|---|---|---|
STORAGE_BACKEND | memory | Storage backend (memory or redis) |
REDIS_URL | redis://localhost:6379/0 | Redis connection URL |
MCP_ORCHESTRATOR_TOOL_CACHE_TTL | 300 | Tool schema cache TTL in seconds |
MCP_ORCHESTRATOR_DEFAULT_CONNECTION_MODE | stateless | Default connection mode |
MCP_ORCHESTRATOR_CONNECTION_TIMEOUT | 30.0 | Connection timeout in seconds |
MCP_ORCHESTRATOR_MAX_RETRIES | 3 | Maximum retry attempts |
ORCHESTRATOR_TRANSPORT | stdio | MCP transport (stdio or http) |
ORCHESTRATOR_PORT | 8080 | Port for HTTP transport |
ORCHESTRATOR_HOST | 0.0.0.0 | Host for HTTP transport |
ORCHESTRATOR_LOG_LEVEL | INFO | Logging level |
SERVER_CONFIG_PATH | server_config.json | Path to server configuration file |
Add to your Claude Desktop config (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": { "mcp-orchestrator": { "command": "mcp-orchestrator", "env": { "STORAGE_BACKEND": "memory", "ORCHESTRATOR_LOG_LEVEL": "INFO" } } } }
Search for tools using BM25 relevance ranking or regex pattern matching.
@mcp.tool()
async def tool_search( query: str, max_results: int = 3, use_regex: bool = False, ) -> dict: """Search for tools using BM25 or regex.
By default uses BM25 natural language search. Set use_regex=True to search using Python regex patterns instead. """
Discover tools from a registered downstream server.
@mcp.tool()
async def discover_tools( server_name: str, ) -> dict: """Discover tools from a registered server and index them for search.
Returns the list of discovered tools with their schemas. """
Call a tool directly on a downstream MCP server.
@mcp.tool()
async def call_remote_tool( tool_name: str, arguments: Optional[dict] = None, auth_header: Optional[str] = None, ) -> Any: """Call a tool on a downstream server.
Args: tool_name: Namespaced tool name (server_name__tool_name) arguments: Tool arguments auth_header: Optional auth header to override server's configured auth """
The search tools return results in the format expected by Claude's tool search system:
{
"success": true, "tool_references": [ { "type": "tool_reference", "tool_name": "server_name__tool_name" } ], "total_matches": 5, "query": "weather" }
Run the test suite:
uv run pytest
Run with coverage:
uv run pytest --cov=mcp_orchestrator
mcp-orchestrator/
├── src/mcp_orchestrator/ │ ├── init.py │ ├── main.py # Entry point │ ├── models.py # Pydantic models │ ├── mcp_server.py # FastMCP server │ ├── config_loader.py # Config file loader │ ├── server/ │ │ └── registry.py # Server registry │ ├── tools/ │ │ ├── router.py # Tool router │ │ └── search.py # Tool search service │ └── storage/ │ ├── base.py # Storage interface │ ├── memory.py # In-memory backend │ └── redis.py # Redis backend ├── tests/ │ ├── test_registry.py │ ├── test_search.py │ ├── test_storage.py │ ├── test_models.py │ └── test_integration.py ├── server_config.json # Pre-configured downstream servers ├── pyproject.toml ├── README.md └── .env # Environment variables (not committed)
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