Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Turn any OpenAPI spec into an executable agent interface using graphs and semantic search.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
OPENAI_API_KEYค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"jitapi": {
"command": "uvx",
"args": [
"jitapi"
],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add jitapi --env OPENAI_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx jitapiเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"jitapi": {
"command": "uvx",
"args": [
"jitapi"
],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"jitapi": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"jitapi"
],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}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 nk3750 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
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: OPENAI_API_KEY
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.1) เข้า registry 10 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) 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
Point Claude at any API. JitAPI figures out which endpoints to call and in what order — automatically.
JitAPI is an MCP server that lets Claude interact with *any* API from its OpenAPI spec. Instead of dumping hundreds of endpoints into context, JitAPI uses semantic search and a dependency graph to surface only what's needed — then Claude plans and executes the calls.
https://github.com/user-attachments/assets/53f72f89-a41a-4a9c-a688-ec876ea05fbd
Stripe has 300+ endpoints. GitHub has 800+. Loading the full spec into Claude's context wastes tokens and causes hallucinations. Writing a custom MCP server for every API you use doesn't scale.
JitAPI solves this: register any OpenAPI spec once, then ask for what you need in plain English. It finds the right endpoints, resolves dependencies between them, and lets Claude execute the calls.
pip install jitapi
Add to your Claude Code config (.mcp.json):
{
"mcpServers": { "jitapi": { "command": "uvx", "args": ["jitapi"] } } }
That's it. No API keys required — JitAPI uses local embeddings out of the box.
Then in Claude:
You: Register the GitHub API from https://raw.githubusercontent.com/github/rest-api-description/main/descriptions/api.github.com/api.github.com.json
Claude: ✓ Registered GitHub v3 REST API — 1,107 endpoints indexed
You: List my repos
Claude: [searches for "list repositories for authenticated user" → finds GET /user/repos → executes] Here are your repositories: ...
The killer feature: register multiple APIs and ask questions that span them. JitAPI searches across all registered APIs and Claude chains the calls.
You: Register the TMDB API and OpenWeatherMap API
Claude: ✓ Registered both APIs
You: Find the top popular movie on TMDB, then get the weather where it was filmed
Claude: [searches TMDB → GET /movie/popular → GET /movie/{id} for production locations → searches OpenWeather → GET /data/2.5/weather with the city]
The #1 popular movie is "Inception", filmed in Los Angeles. Current weather in LA: 72°F, partly cloudy.
Register API Ask a question
│ │ ▼ ▼ Parse OpenAPI spec Embed query → vector search │ │ ▼ ▼ Build dependency graph Find relevant endpoints │ │ ▼ ▼ Embed all endpoints Expand with dependencies │ │ ▼ ▼ Store in vector DB Return schemas → Claude executes
| Tool | Description |
|---|---|
register_api | Register an API from an OpenAPI spec URL |
list_apis | List all registered APIs and their endpoint counts |
search_endpoints | Semantic search across endpoints using natural language |
get_workflow | Find relevant endpoints with dependency resolution and full schemas |
get_endpoint_schema | Get the complete schema for a specific endpoint |
call_api | Execute a single API call with auth, path params, query params, and body |
set_api_auth | Configure authentication (API key header, API key query param, or bearer token) |
delete_api | Remove a registered API and all its data |
Create .mcp.json in your project directory (or ~/.claude.json for global access):
{
"mcpServers": { "jitapi": { "command": "uvx", "args": ["jitapi"] } } }
Add to your Claude Desktop config:
| OS | Config path |
|---|---|
| macOS | ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json |
| Windows | %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json |
| Linux | ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json |
{
"mcpServers": { "jitapi": { "command": "uvx", "args": ["jitapi"] } } }
JitAPI works out of the box with local embeddings (fastembed) — no API keys needed. For better search quality on large APIs, you can add a cloud embedding provider:
| Provider | Quality | Setup |
|---|---|---|
| Local (default) | Good | Nothing — works immediately |
| Voyage AI (recommended) | Excellent | pip install jitapi[voyage] + set VOYAGE_API_KEY |
| OpenAI | Excellent | pip install jitapi[openai] + set OPENAI_API_KEY |
| Cohere | Very good | pip install jitapi[cohere] + set COHERE_API_KEY |
Set the API key in your MCP config's env block:
{
"mcpServers": { "jitapi": { "command": "uvx", "args": ["jitapi"], "env": { "VOYAGE_API_KEY": "your-key-here" } } } }
Provider is auto-detected from available environment variables. Priority: Voyage AI > OpenAI > Cohere > local.
Configure API authentication after registering. Supported auth types: bearer, api_key (custom header), and api_key_query (query parameter). The recommended approach uses environment variables so secrets are never written to disk:
{
"mcpServers": { "jitapi": { "command": "uvx", "args": ["jitapi"], "env": { "GITHUB_TOKEN": "ghp_...", "OPENWEATHER_API_KEY": "your-key-here" } } } }
Then tell Claude to use the env var:
You: Set bearer auth for GitHub using env var GITHUB_TOKEN
Claude: [calls set_api_auth with auth_type="bearer", env_var="GITHUB_TOKEN"] ✓ Auth configured for github (from env var $GITHUB_TOKEN)
With env_var, JitAPI reads the secret from the environment at request time — only the env var *name* is persisted, never the credential itself.
You can also pass credentials directly (they'll be stored in ~/.jitapi/auth.json with 0600 permissions):
You: Set API key auth for OpenWeather with param name "appid"
Claude: [calls set_api_auth with auth_type="api_key_query", credential="...", param_name="appid"] ✓ Auth configured for openweather
Supported auth types: bearer, api_key (custom header, default X-API-Key), api_key_query (query parameter).
Security note: When using
env_var, credentials are resolved at runtime and never touch the filesystem. When passingcredentialdirectly, secrets are stored as plaintext JSON at~/.jitapi/auth.json(file permissions0600, directory0700). For production use, prefer theenv_varapproach.
| Variable | Required | Description |
|---|---|---|
VOYAGE_API_KEY | No | Voyage AI API key (recommended cloud provider) |
OPENAI_API_KEY | No | OpenAI API key (alternative cloud provider) |
COHERE_API_KEY | No | Cohere API key (alternative cloud provider) |
JITAPI_STORAGE_DIR | No | Data directory (default: ~/.jitapi) |
JITAPI_LOG_LEVEL | No | DEBUG, INFO, WARNING, ERROR (default: INFO) |
git clone https://github.com/nk3750/jitapi.git
cd jitapi pip install -e ".[dev]" pytest ruff check src/
MIT
Built by Neelabh Kumar — AI engineer and builder.