Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Fast per-repo documentation indexer and full-text search MCP server for codebases.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"docdex": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"docdex"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add docdex -- npx -y docdexวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"docdex": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"docdex"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"docdex": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"docdex"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub bekirdag ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.2.101) เข้า registry วันนี้
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
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.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Turn your repository into fast, private context that humans and AI can trust.
Docdex is a local-first indexer and search daemon for documentation and source code. It sits between your raw files and your AI assistant, providing deterministic search, code intelligence, and persistent memory without ever uploading your code to a cloud vector store.
Most AI tools rely on "grep" (fast but dumb) or hosted RAG (slow and requires uploads). Docdex runs locally, understands code structure, and gives your AI agents a persistent memory.
| Problem | Typical Approach | The Docdex Solution |
|---|---|---|
| Finding Context | grep/rg (Noisy, literal matches) | Ranked, structured results based on intent. |
| Code Privacy | Hosted RAG (Requires uploading code) | Local-only indexing. Your code stays on your machine. |
| Siloed Search | IDE-only search bars | Shared Daemon serving CLI, HTTP, and MCP clients simultaneously. |
| Code Awareness | String matching | AST & Impact Graph to understand dependencies and definitions. |
Project map: context into OpenAI-compatible chat completions.Install once, point your agent at Docdex, and it keeps working in the background.
Requires Node.js >= 18. This will download the correct binary for your OS (macOS, Linux, Windows).
npm i -g docdex
[!WARNING]
Windows requirement: Docdex uses the MSVC runtime. Install the Microsoft Visual C++ Redistributable 2015-2022 (x64) before running
docdex/docdexd.
- Winget:
winget install --id Microsoft.VCRedist.2015+.x64
- Manual: download
vc_redist.x64.exefrom Microsoft: https://aka.ms/vs/17/release/vc_redist.x64.exe
- If
docdexdexits with0xC0000135, the runtime is missing.
If you have any of the following clients installed, Docdex automatically configures them to use the local MCP endpoint (daemon HTTP/SSE):
Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Cline, Roo Code, Continue, VS Code, PearAI, Void, Zed, Codex.
*Note: Restart your AI client after installation.*
Run this once to build the index and graph data.
docdexd index --repo /path/to/my-project
Start the shared server. This handles HTTP requests and MCP connections.
docdex start
You can chat directly from the terminal.
docdexd chat --repo /path/to/my-project --query "how does auth work?"
Docdex is designed to be the "brain" for your AI agents. It exposes an MCP endpoint that agents connect to.
flowchart LR
Repo[Repo on disk] --> Indexer[Docdex Indexer] Indexer --> Daemon[Docdex Daemon] Daemon -->|HTTP + SSE| MCPClient[MCP Client] MCPClient --> Host[AI Agent / Editor]
Use the daemon HTTP/SSE endpoint. For sandboxed clients, Docdex can also serve MCP over local IPC (Unix socket or Windows named pipe), while HTTP/SSE remains the default for most MCP clients.
If you need to configure your client manually:
JSON (Claude/Cursor/Continue):
{
"mcpServers": { "docdex": { "url": "http://127.0.0.1:28491/v1/mcp/sse" } } }
Claude Code (CLI) JSON (`~/.claude.json` or project `.mcp.json`):
{
"mcpServers": { "docdex": { "type": "http", "url": "http://127.0.0.1:28491/v1/mcp" } } }
TOML (Codex):
[mcp_servers.docdex]
url = "http://127.0.0.1:28491/v1/mcp" tool_timeout_sec = 300 startup_timeout_sec = 300
Don't just find the string "addressGenerator"; find the definition and what it impacts.
# Find definition
curl "http://127.0.0.1:28491/v1/ast?name=addressGenerator&pathPrefix=src"
curl "http://127.0.0.1:28491/v1/graph/impact?file=src/app.ts&maxDepth=3"
Docdex allows you to store "facts" that retrieval helps recall later.
Repo Memory (Project specific):
# Teach the repo a fact
docdexd memory-store --repo . --text "Payments retry up to 3 times with backoff."
docdexd memory-recall --repo . --query "payments retry policy"
Agent Memory (User preference):
# Set a style preference
docdexd profile add --agent-id "default" --category style --content "Use concise bullet points."
Conversation memory is repo-scoped by default and optional. Repo-less sessions must use an explicit conversation namespace so they never silently reuse a repo archive. The subsystem imports transcripts, stores episodic summaries and working memory, derives diary entries and temporal KG facts into knowledge.db, and keeps recall under a strict wake-up budget.
The CLI archive, diary, and hook commands are HTTP-backed wrappers, so start docdex start or docdexd daemon first.
# Archive and inspect transcripts
docdexd conversations import --repo . ./session.txt --format plain_text --agent-id codex docdexd conversations list --repo . --agent-id codex docdexd conversations search --repo . "timeline_index" docdexd conversations read --repo .
docdexd conversations import --conversation-namespace shared-team ./session.txt --format plain_text --agent-id codex docdexd conversations search --conversation-namespace shared-team "timeline_index"
docdexd diary write --repo . --agent-id codex "Wake-up rollout validated against knowledge.db timeline output." docdexd diary read --repo . --agent-id codex
docdexd hook conversation --repo . \ --action session_close_summarization \ --source codex \ --agent-id codex \ --transcript ./session.txt \ --format plain_text \ --wait-for-processing
curl -X POST http://127.0.0.1:28491/v1/wakeup \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"agent_id":"codex","query":"timeline_index","max_tokens":96}'
curl -X POST http://127.0.0.1:28491/v1/wakeup \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "x-docdex-conversation-namespace: shared-team" \ -d '{"agent_id":"codex","query":"timeline_index","max_tokens":96}'
curl "http://127.0.0.1:28491/v1/kg/query?q=knowledge.db&limit=10" curl "http://127.0.0.1:28491/v1/kg/search/nodes?q=knowledge&limit=10" curl "http://127.0.0.1:28491/v1/kg/neighborhood?entity=knowledge.db&limit=10" curl "http://127.0.0.1:28491/v1/kg/timeline?entity=knowledge.db&limit=10"
curl -X POST http://127.0.0.1:28491/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "fake-model", "messages": [{"role": "user", "content": "What changed around knowledge.db?"}], "docdex": { "agent_id": "codex", "limit": 6, "include_libs": true, "dag_session_id": "session-123" } }'
Docdex detects supported local LLM services before it suggests installing anything. It can reuse Ollama, vLLM, llama.cpp-compatible OpenAI endpoints, LM Studio, LocalAI, SGLang, TGI-compatible deployments, and healthy local mcoda agents when they are already present. Ollama remains the recommended fallback because it is the easiest guided setup path.
docdex setup for an interactive wizard that lists detected services, models, embedding candidates, and local delegation agents.docdexd llm detect --json or docdexd llm diagnostics --json to see why a service/model was selected, skipped, or marked unhealthy.ollama pull nomic-embed-text.DOCDEX_OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434 docdex start --host 127.0.0.1 --port 28491
Docdex runs as a local daemon serving:
docdexd chat/search, /v1/capabilities, /v1/search/rerank, /v1/search/batch, /v1/chat/completions, /v1/ast, /v1/graph/impact, /v1/conversations/*, /v1/diary/*, /v1/hooks/conversation, /v1/wakeup, /v1/kg/*/v1/mcp and /v1/mcp/ssedocdex_capabilities, docdex_rerank, docdex_batch_search, docdex_conversation_*, docdex_diary_*, docdex_conversation_hook, docdex_wakeup, docdex_kg_*Run a single daemon and mount additional repos on demand.
docdex start --port 28491
curl -X POST "http://127.0.0.1:28491/v1/initialize" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"rootUri":"file:///path/to/repo-a"}'
curl -X POST "http://127.0.0.1:28491/v1/initialize" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"rootUri":"file:///path/to/repo-b"}'
Notes:
x-docdex-repo-id: on HTTP requests.initialize.rootUri and reuse that repo automatically.127.0.0.1 is accessible without TLS for local agents.--expose and --auth-token.docs/usage.mddocs/http_api.mddocs/mcp/errors.md