Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Web search and AI answers with real source citations and a confidence score.
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.
MIAPI_API_KEY비밀로 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": {
"miapi": {
"command": "uvx",
"args": [
"miapi-sdk"
],
"env": {
"MIAPI_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add miapi --env MIAPI_API_KEY=your-value -- uvx miapi-sdk실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"miapi": {
"command": "uvx",
"args": [
"miapi-sdk"
],
"env": {
"MIAPI_API_KEY": "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": {
"miapi": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"miapi-sdk"
],
"env": {
"MIAPI_API_KEY": "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.
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 도메인 miapi.uk 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)
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: MIAPI_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(1.1.1)은 2개월 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.
Official Python client for MIAPI — get AI-powered answers grounded in real-time web search.
pip install miapi-sdk
from miapi import MIAPI
client = MIAPI("YOUR_API_KEY")
result = client.answer("What is quantum computing?", citations=True) print(result.answer) # AI-generated answer with 1 markers print(result.sources) # List of source URLs print(result.confidence) # 0.0 - 1.0
result = client.answer("Who won the last World Cup?")
print(result.answer)
result = client.answer(
"What is the return policy?", mode="knowledge", knowledge="Returns accepted within 30 days with receipt..." ) print(result.answer)
sources = client.search("latest AI research papers")
for source in sources: print(source.title, source.url)
news = client.news("technology", num_results=5)
for article in news: print(article.title, article.date)
images = client.images("golden retriever")
for img in images: print(img.url, img.width, img.height)
for event in client.stream("Explain quantum computing"):
if event['type'] == 'answer': print(event['content'], end='', flush=True) elif event['type'] == 'done': print(f"\nDone in {event.get('query_time_ms')}ms")
info = client.usage()
print(f"Used {info.queries_this_month}/{info.monthly_limit} this month") print(f"Tier: {info.tier}")
result = client.answer(
"Compare Python and Rust", response_format="markdown", # text, short, json, markdown temperature=0.5, # 0.0 (precise) to 1.0 (creative) max_tokens=800, # Max answer length language="French", # Answer in any language search_domains=["wikipedia.org"], # Restrict sources system_prompt="Answer like a professor", )
from miapi import MIAPI, MIAPIError, RateLimitError, AuthenticationError
client = MIAPI("YOUR_API_KEY")
try: result = client.answer("Hello") except AuthenticationError: print("Bad API key") except RateLimitError as e: print(f"Rate limited: {e.message}") except MIAPIError as e: print(f"Error: {e.message} (HTTP {e.status_code})")
MIAPI is also compatible with the OpenAI Python client:
from openai import OpenAI
client = OpenAI( api_key="YOUR_MIAPI_KEY", base_url="https://api.miapi.uk/v1" )
response = client.chat.completions.create( model="miapi-grounded", messages=[{"role": "user", "content": "What is AI?"}] ) print(response.choices[0].message.content)
Sign up free at miapi.uk — 500 queries/month included.
MIAPI ships an MCP server, so an AI assistant can search the web and get answers with real citations without you writing any code.
pip install "miapi-sdk[mcp]"
Then add it to your assistant's MCP config:
{
"mcpServers": { "miapi": { "command": "miapi-mcp", "env": { "MIAPI_API_KEY": "your_key_here" } } } }
Tools it provides: web_answer, web_search, news_search, image_search, check_usage.
Get a key at https://miapi.uk — free tier included.