Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Basque Country hyperlocal mobility: ES/EU semantic search, routing, open-data POIs, peak-bagging.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:
https://gaizkajimenez.com/mcpพิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http emap https://gaizkajimenez.com/mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"emap": {
"url": "https://gaizkajimenez.com/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"emap": {
"type": "http",
"url": "https://gaizkajimenez.com/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:
https://gaizkajimenez.com/mcpชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub r3tr0eth ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.0) เข้า registry 4 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา
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
INFRAESTRUCTURA DE INTELIGENCIA GEOGRÁFICA · EUSKADI → EUROPA
Laboratorio de datos e IA detrás de emap: datasets urbanos versionados, búsqueda semántica, RAG geoespacial y benchmarks de retrieval en español y euskera. emap es el producto y el primer consumidor de todo lo que sale de aquí.
*EN: Open geographic-retrieval benchmark (Spanish/Basque) and versioned urban mobility datasets for the Basque Country. Reproducible in three commands.*
Benchmark · MCP · Reproducir · Datasets · Ética · Citar
Corpus dorado actual de 162 casos de búsqueda geográfica hiperlocal sobre 22 capas (fuentes, aseos, parking, transporte, DEA, farmacias, bibliotecas, cimas…) en español y euskera: 85 development, 29 held-out sellados y 48 challenge. Incluye 24 casos de abstención (answerable: false — el retriever que inventa, falla). El euskera se coteja con Itzuli, el traductor neuronal del Gobierno Vasco — no es euskera artificial de traducción automática sin revisar.
Última tabla histórica versionada (k=5, 2026-08-05; no reejecutada en el sprint 2026-08-27):
| Retriever | dev ES | held-out ES | dev EU | held-out EU |
|---|---|---|---|---|
| baseline keywords+geo | 74% | 60% | 71% | 62% |
| híbrido · MiniLM-L12 mult. | 76% | 58% | 71% | 63% |
| híbrido · multilingual-e5-large | 76% | 73% | 71% | 71% |
e5-large es el modelo desplegado en producción. La calibración es τ=0.80/tie=0.01 (propiedad del par modelo+corpus, no heredable).
Hallazgo central: la brecha del euskera no era del idioma, era del modelo. Con MiniLM la etapa semántica apenas aportaba en EU; con e5-large el held-out ES sube de 58% a 73% (+15) y el EU de 63% a 71% (+8).
Suite challenge post-calibración: 48 casos con nuevas capas y edge cases; es informativa y no sustituye al held-out. Informe completo —metodología, coste/latencia, limitaciones—: [`BENCHMARK.md`](BENCHMARK.md); lecciones del harness: evals/README.md.
El primer servidor MCP de movilidad hiperlocal: existen MCPs genéricos de GTFS y de OSM, pero ninguno expone inteligencia de movilidad local a agentes — búsqueda semántica bilingüe ES/EU, contexto de lugar, rutas multimodales con infraestructura propia y *el monte en transporte público*. Cinco herramientas (mcp/):
| Tool | Pregunta que responde |
|---|---|
search_places | "dónde beber agua" · "haurra aldatzeko lekua" (con abstención honesta) |
nearby_pois | el DEA / aseo / aparcabici / cima más cercana |
explain_place | qué barrio es esto y qué servicios tiene alrededor |
plan_route | ruta real transit/walk/bike/car (OSRM/OTP propios) |
plan_hike | qué cima hago hoy en transporte público (2.825 cimas × 9 redes) |
{ "mcpServers": { "emap": {
"command": "/ruta/a/emap-labs/.venv/bin/python", "args": ["/ruta/a/emap-labs/mcp/server.py"] } } }
Remoto (sin instalar nada), registro io.github.r3tr0eth/emap:
{ "mcpServers": { "emap": { "url": "https://vps.emapapp.com/mcp" } } }
Migración de URL a dominio de producto (emapapp.com) en curso — detalle en mcp/README.md. Smoke: .venv/bin/python mcp/smoke.py --base https://vps.emapapp.com --live.
Toda respuesta lleva attribution (ODbL + GTFS + CC-BY-4.0). Criterio de aceptación cumplido y verificado por protocolo: *"¿dónde dejo la bici cerca de San Mamés?"* → aparcabicis a 47 m, con atribución.
git clone https://github.com/r3tr0eth/emap-labs && cd emap-labs
pip install -r evals/requirements.txt python evals/run.py --retriever hybrid --profile minilm --lang eu
Autocontenido: el snapshot de datos vive en evals/data/ (el mismo que usa el CI, con gates de regresión development en cada push). Held-out solo se ejecuta manualmente para una decisión final; no aparece en cada iteración. Cada JSON versiona territorio, perfil, modelo, τ y tie-window. Los perfiles canónicos viven en evals/retriever-config.json.
Prerelease v0.3.0-rc.1 (2026-08-29): valida el mismo registro territorial y pipeline de retrieval sobre Euskadi y un primer pack oficial de Madrid. El activo descargable incluye 8 datasets / 17.241 registros; Madrid aporta 2.306 fuentes municipales verificables. El corpus completo de Euskadi conserva 22 capas de movilidad e infraestructura — fuentes, aseos, parking, aparcabicis, carga eléctrica, desfibriladores, playas, farmacias, bibliotecas, deporte, restaurantes, alojamiento, camping, espacios naturales, cimas, bancos, papeleras, reciclaje, refugios, buzones, teléfonos y paradas multi-red (metro, Euskotren, Cercanías, Bilbobus, Bizkaibus). Cobertura expandida a toda Bizkaia. Detalle y metadatos: releases/RELEASE-NOTES.md. Cada dataset declara fuente, licencia, fecha y cobertura estimada solo cuando es honestamente estimable. Pipelines reproducibles en datasets/.
evals/ corpus dorado ES/EU, harness, resultados versionados
datasets/ pipelines de datasets propios (places, barrios, scores) service/ servicio semántico (FastAPI + fastembed, corre en VPS propio) regions/ packs y registro territorial de runtime mcp/ adapter para agentes sobre API + Labs releases/ releases versionadas de datasets docs/ Intelligence/Core, roadmap, ética e informes de cobertura
DATOS ANTES QUE MODELOS — no se entrena ni fine-tunea nada en este horizonte.NO SE FINGE — lo que no se puede medir se omite; los evals premian decir "no lo sé".DOGFOODING — nada cuenta como hecho hasta que emap lo usa en producción.ES/EU EN PARIDAD — el euskera se escribe, no se traduce.Regla de decisión: cada desarrollo debe mejorar emap, ser reutilizable, publicable como open source o vendible. Si no cumple ninguna, no se hace.
docs/ETICA-DATOS.md es regla dura, no aspiración: se describe la infraestructura, jamás a las personas. Limitaciones declaradas: sesgo de mapeo OSM (Bilbao mejor cubierto que la periferia — se declara en coverage.notes de cada dataset), corpus sintético escrito por una persona (las consultas reales anonimizadas lo sustituirán), y umbrales calibrados solo sobre dev — por eso el held-out manda.
Si usas el benchmark, el corpus o los datasets, cita el repositorio (GitHub: *Cite this repository*, desde CITATION.cff):
@software{emaplabs2026,
author = {Jiménez, Gaizka}, title = {EMAP Labs: verifiable geographic retrieval benchmark and territorial mobility datasets for Euskadi and Madrid}, year = {2026}, doi = {10.5281/zenodo.21282784}, url = {https://github.com/r3tr0eth/emap-labs}, version = {0.3.0-rc.1} }
Datos de OpenStreetMap y Open Data Euskadi. Euskera del corpus cotejado con Itzuli (Gobierno Vasco). Embeddings servidos con fastembed.
evals/*.yaml, docs): CC-BY-4.0 — atribución "EMAP Labs".