Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Local-first MCP code intelligence: 37 tools — hybrid search, blast-radius, diff review, memory.
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": {
"sverklo": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"sverklo"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add sverklo -- npx -y sverklo프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"sverklo": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"sverklo"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"sverklo": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"sverklo"
]
}
}
}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 sverklo 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(0.19.0)은 6개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 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.
🇬🇧 English · 🇨🇳 中文
Sverklo gives coding agents repo memory: symbols, callers, diffs, blast radius, and git-pinned decisions before they edit. It is an open-source local-first MCP server for Claude Code, Cursor, Windsurf, Codex CLI, and any MCP-speaking coding agent.
Local-first ◦ MIT ◦ bundled local embeddings by default ◦ remote embeddings only when explicitly configured ◦ telemetry opt-in and off by default
Use Sverklo when your agent needs relationships before editing: callers, dependencies, tests, diff risk, or prior repo decisions.
Use grep/ripgrep when you know the exact string, the repo is tiny, or the change is one file.
Start with the no-write proof command before installing MCP config. The public bench covers 180 hand-verified tasks across 6 OSS codebases; the methodology and ground truth live in sverklo/sverklo-bench. Bench · paper · 90-second demo
cd your-project
npm exec --yes --package=sverklo@latest -- sverklo prove --no-write --guided --markdown sverklo init --dry-run npm install -g sverklo && sverklo init
sverklo prove --no-write --guided --markdown shows central files, a real symbol with callers, why that proof was selected, the exact prompt to paste into your agent, and a small feedback template before any MCP config or instruction files are written. It may cache the local model/index under ~/.sverklo, but it does not mutate your project. sverklo init --dry-run then previews the files init would touch; sverklo init writes the MCP config for your agent, appends local instructions to AGENTS.md or CLAUDE.md, and runs sverklo doctor to verify the handshake. With the bundled provider, code indexing and embeddings stay on your machine. An explicitly configured remote embedding provider receives the code chunks it embeds.
Need something shareable? Run sverklo prove --no-write --guided --markdown to print a GitHub/Discord-ready proof receipt from your repo, then post it in the proof thread.
Latest no-write proof run: on calesthio/OpenMontage@9066dcb (1,284 indexed files), Sverklo selected ToolResult at tools/base_tool.py:120 and found 475 references across 81 files. The legacy token-efficiency demo on the same checkout used 21.9× fewer estimated input tokens than grep+reading the top 10 matched files, with one miss called out plainly. Read the receipt · OpenMontage discussion
Need local launch planning for the Sverklo account? sverklo marketing runs a local-first Twitter/X agent-team workflow from operator-provided snapshots. It ranks opportunities, drafts seed-content queues, checks profile health, and records human decisions without posting, scraping, replying, liking, reposting, following, or changing the profile.
*"The map is not the territory."* — Alfred Korzybski
Training data is the map. Your codebase is the territory. Sverklo gives the agent the territory.
If
sverklo provesurfaces useful repo context, please post a receipt, correction, grep-better case, or setup-friction report in the proof thread. If it helped, starring the repo also helps other agent-heavy teams find it.
▶ [Watch the 90-second demo on YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=OX7aEgdlqhQ) —
sverklo init→audit→ 37 MCP tools → live Claude Code integration with blast-radius and symbol-graph traversal.
Updates
sverklo receipt ships — token-spend summary parsed from ~/.claude/projects/**/*.jsonl. why we built itYour AI agent edits UserService.validate(). It doesn't know 47 other functions call it. It hallucinates getUserByEmail() because that's how its training data spelled it — your code uses findByEmail(). It forgets the design decision you made yesterday because context was compacted. Tests pass because they mock the dependency. Breaking changes ship.
Sverklo drills into your repo before the agent does — symbol graph, blast radius, semantic recall, and git-pinned memory — so the agent reasons about *your* code instead of pattern-matching from training data.
37 MCP tools your agent uses < 1 s incremental refresh after each edit local-first bundled embeddings stay on-device by default
cd your-project
npm exec --yes --package=sverklo@latest -- sverklo prove --no-write --guided sverklo init --dry-run npm install -g sverklo && sverklo init
That's it. sverklo prove --no-write --guided gives you the first useful repo-memory proof from your own codebase before project config changes; sverklo init --dry-run previews every setup target; sverklo init auto-detects your installed AI coding agent (Claude Code, Cursor, Windsurf, Zed), writes the right MCP config, appends instructions to AGENTS.md if present (otherwise CLAUDE.md), and runs sverklo doctor to verify the setup. sverklo prove --markdown makes that proof shareable in the public proof thread. Works on macOS, Linux, and Windows. Bundled local embeddings by default. Remote embeddings only when explicitly configured. Telemetry opt-in and off by default.
The bundled embedding model (
all-MiniLM-L6-v2ONNX, ~86 MB) is downloaded from HuggingFace on first use into~/.sverklo/models/. After that download, the bundled embedding provider can run from the cached local model. An explicitly configured remote provider uses its remote endpoint instead.
Want proof before installing? Browse the /report leaderboard — Sverklo audits of 47 popular OSS repos (express, react-hook-form, vite, lodash, prisma, …) with grade cards for dead code, circular deps, coupling, and security.
Likely you've seen tools that look adjacent. The honest one-paragraph answers, with detailed comparisons linked.
…just grep with extra steps? No, but tuned grep is genuinely competitive when you know the exact string. On the 180-task bench, sverklo leads overall F1 (0.58 vs smart-grep's 0.34) while using about 35× fewer input tokens than naive grep and one tool call per task. For an AI agent inside a 200K context window, that's the load-bearing axis. For a human at a terminal, grep is still fine.
…just Sourcegraph Cody? Same retrieval surface (hybrid BM25 + vector + graph), different deployment model and license. Cody is source-available with enterprise per-developer pricing ($9-19/dev/mo); sverklo is MIT and runs on a laptop with no signup. Full comparison →
…just Greptile? Greptile is a hosted PR-review bot ($30/dev/mo). Sverklo is local-first MCP. Same risk-scoring goal, opposite deployment model. If your code can't leave the machine for compliance reasons, Greptile isn't an option. Full comparison →
…just Cursor's @codebase? Cursor's indexing is cloud-based and editor-bound. Sverklo runs alongside Cursor as an MCP server, adding the symbol graph, blast-radius, and bi-temporal memory that Cursor's @codebase doesn't expose. Full comparison →
…just Claude Context (Zilliz)? Claude Context requires a Milvus database. Sverklo runs entirely on embedded SQLite — no extra services to manage. Full comparison →
…just Aider's repo-map? Aider's repo-map is a static signal in the system prompt — fine for small repos, doesn't scale past ~100 files. Sverklo is the queryable retrieval layer Aider can call via MCP for larger codebases. They're complementary, not competing. Full comparison →
…a niche memory MCP? Most memory MCPs are wrappers around an external vector DB. Sverklo's memory is bi-temporal (valid_from_sha, valid_until_sha, superseded_by) and pinned to git SHAs, so you can ask "what did this team believe about auth at commit abc123?" and get the answer
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요