Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
A semantic search engine for files and code.
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.
VEXOR_API_KEY, VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY, VEXOR_CONFIG_JSON비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
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": {
"vexor": {
"command": "uvx",
"args": [
"vexor",
"mcp"
],
"env": {
"VEXOR_API_KEY": "your-value",
"VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY": "your-value",
"VEXOR_CONFIG_JSON": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add vexor --env VEXOR_API_KEY=your-value --env VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY=your-value --env VEXOR_CONFIG_JSON=your-value -- uvx vexor mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"vexor": {
"command": "uvx",
"args": [
"vexor",
"mcp"
],
"env": {
"VEXOR_API_KEY": "your-value",
"VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY": "your-value",
"VEXOR_CONFIG_JSON": "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": {
"vexor": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"vexor",
"mcp"
],
"env": {
"VEXOR_API_KEY": "your-value",
"VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY": "your-value",
"VEXOR_CONFIG_JSON": "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.
VEXOR_CONFIG_JSON 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 scarletkc 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.
입력해야 할 값: VEXOR_API_KEY, VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY
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(0.31.0)은 9일 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
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.
Vexor is a semantic search engine that builds reusable indexes over files and code. It supports configurable embedding and reranking providers, and exposes the same core through a Python API, a CLI tool, and an MCP server.
Vexor Demo Video
Vexor has been recognized and featured by the community:
When you remember what a file *does* but forget its name or location, Vexor finds it instantly—no grep patterns or directory traversal needed.
Designed for both humans and AI coding assistants, enabling semantic file discovery in autonomous agent workflows.
Download standalone binary from releases (no Python required), or:
pip install vexor # also works with pipx, uv
vexor init
The wizard also runs automatically before the first interactive operational command when no config exists. Configuration-management (vexor config), MCP, help, and version commands run directly.
vexor "api client config" # defaults to search current directory
vexor search "api client config" --path ~/projects/demo --top 5
vexor search "api client config" --no-cache
Vexor auto-indexes on first search. Example output:
Vexor semantic file search results
──────────────────────────────────
1 0.923 ./src/config_loader.py - config loader entrypoint 2 0.871 ./src/utils/config_parse.py - parse config helpers 3 0.809 ./tests/test_config_loader.py - tests for config loader
vexor index # indexes current directory
vexor index --path ~/projects/demo --mode code
Useful for CI warmup or when `auto_index` is disabled.
Vexor can also be imported and used directly from Python:
from vexor import index, search
index(path=".", mode="head") response = search("config loader", path=".", mode="name")
for hit in response.results: print(hit.path, hit.score)
Configuration follows the same global and project-level resolution as the CLI. For runtime overrides, cache controls, and per-call options, see docs/api/python.md.
This repo includes a skill for AI agents to use Vexor effectively:
vexor install --skills claude # Claude Code
vexor install --skills codex # Codex
Skill source: plugins/vexor/skills/vexor-cli
[!NOTE]
The Agent Skill and the MCP server provide the same core capability — pick one per agent.
The skill teaches shell-capable agents (Claude Code, Codex) to drive the full CLI and assumes
vexoris installed on PATH; the MCP server exposes search as native tools, works in any MCP client (Cursor, Windsurf, Zed, ...), and can bootstrap without prior setup viauvxand environment variables.
Vexor ships a built-in MCP stdio server, so any MCP-capable agent can use semantic file search as a native tool:
claude mcp add vexor -- vexor mcp # Claude Code
codex mcp add vexor -- vexor mcp # Codex
Or configure manually in any MCP client, optionally supplying the API key and any config overrides via env (no vexor init needed):
{
"mcpServers": { "vexor": { "command": "vexor", "args": ["mcp"], "env": { "VEXOR_API_KEY": "sk-...", "VEXOR_CONFIG_JSON": "{\"provider\": \"gemini\", \"rerank\": \"bm25\"}" } } } }
The server exposes two tools: vexor_search (semantic file search, returning the matching source text so an agent rarely needs a follow-up file read) and vexor_index (explicit index warm-up). No extra dependencies are required. Vexor is listed on the official MCP registry as io.github.scarletkc/vexor. See docs/mcp.md for tool schemas, environment variables, and client setup details.
vexor init # guided setup (recommended)
vexor config --set-api-key "YOUR_KEY" # or env: VEXOR_API_KEY / OPENAI_API_KEY / ... vexor config --set-provider openai # default; also gemini/voyageai/custom/local vexor config --rerank hybrid # optional: fuse exact keyword + semantic ranking vexor config --show # view effective settings and origins
Global config lives in ~/.vexor/config.json; the nearest /.vexor/config.json can override a restricted set of behavior fields for that project. Non-secret fields can also be injected via VEXOR_CONFIG_JSON (useful for MCP clients and CI), and fully offline use is supported through local embedding models.
See docs/configuration.md for the complete reference: project config fields and precedence, all config commands, API keys and environment variables, rerank strategies (hybrid / BM25 / FlashRank / remote), remote vs local providers, embedding dimensions, and offline local model setup.
Everyday usage fits in vexor "query", vexor search, and vexor index (see Quick Start). The full command table, common flags, index modes (--mode auto/name/head/brief/full/code/outline), .vexorignore files, project-local indexes (vexor index --local), cache behavior, and porcelain output format are documented in docs/cli.md.
Contributions, issues, and PRs welcome! Commit messages and PR titles follow Conventional Commits (e.g. feat(mcp): add stdio server). Star if you find it helpful.