Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Turn a GitHub repo or docs site into agent-ready context: pack it or search it, over MCP.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:
https://ctx.vanshul.com/mcpพิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http ctx https://ctx.vanshul.com/mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"ctx": {
"url": "https://ctx.vanshul.com/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"ctx": {
"type": "http",
"url": "https://ctx.vanshul.com/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:
https://ctx.vanshul.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 vanshulgoyal101 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 (1.0.0) เข้า registry 3 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
A public Model Context Protocol (MCP) server, running as a Cloudflare Worker, that turns a GitHub repository or a documentation site into agent-ready context. Point an AI agent at it and it can pack a whole repo (or crawl a docs site) into one token-counted blob — or search it and get back only the relevant passages, each with its file/URL and line.
It's the agent-first companion to mcp/: where mcp reads a single web page, ctx reads whole repos and doc sites. The repo pipeline fetches, gunzips and parses the tarball in-process; docs extraction reuses Mozilla Readability + Turndown.
POST https://ctx.vanshul.com/mcp # JSON-RPC 2.0 (MCP)
GET https://ctx.vanshul.com/health # { ok: true, tools: [...] }
| Tool | Input | Returns |
|---|---|---|
pack_repo | { repo, ref?, include?, exclude?, max_tokens? } | The repo as one context blob with ==== path ==== headers + token estimate |
search_context | { repo, query, ref?, include?, exclude?, max_matches?, context_chars? } | Only the passages matching query, each with file, line and score |
list_files | { repo, ref?, include?, exclude? } | JSON: the text files ctx would include, with byte sizes |
get_file | { repo, path, ref? } | The full text of a single file |
pack_docs | { url, depth?, max_pages?, max_tokens? } | A crawled docs site as one context blob (each page → Markdown) |
search_docs | { url, query, depth?, max_pages?, max_matches?, context_chars? } | Only the docs passages matching query, each with page URL, line and score |
repo is owner/repo, owner/repo/ref, or a github.com URL. url (for the docs tools) is an absolute http(s) docs page to start crawling from.
{ "mcpServers": { "ctx": { "url": "https://ctx.vanshul.com/mcp" } } }
Stdio-only clients bridge with npx mcp-remote https://ctx.vanshul.com/mcp.
~/.cursor/mcp.json: { "mcpServers": { "ctx": { "url": "https://ctx.vanshul.com/mcp" } } }
claude_desktop_config.json (Settings → Developer → Edit Config). If your version is stdio-only, use: { "mcpServers": { "ctx": { "command": "npx", "args": ["mcp-remote", "https://ctx.vanshul.com/mcp"] } } }
ctx with URL https://ctx.vanshul.com/mcp to your MCP servers config.# Pack a repo, capped to 8000 tokens
curl -s https://ctx.vanshul.com/mcp -H 'content-type: application/json' \ -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call", "params":{"name":"pack_repo","arguments":{"repo":"sindresorhus/slugify","max_tokens":8000}}}'
curl -s https://ctx.vanshul.com/mcp -H 'content-type: application/json' \ -d '{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/call", "params":{"name":"search_context","arguments":{"repo":"sindresorhus/slugify","query":"replace separator"}}}'
ctx/
├── src/ │ ├── worker.ts # entry: routes /mcp, /health, rate limit, CORS │ ├── mcp.ts # JSON-RPC dispatch + the six tool definitions │ ├── github.ts # fetch tarball, gunzip, parse tar, filter files (no deps) │ ├── pack.ts # assemble the context blob + token estimate │ ├── search.ts # ranked passage search over files (file + line) │ ├── docs.ts # crawl a docs site into pages (BFS, same-section) │ ├── extract.ts # HTML -> Markdown / links (Readability + Turndown) │ ├── fetcher.ts # bounded fetch with re-validated redirects (SSRF) │ └── security.ts # SSRF guard (block private/internal addresses) ├── public/ │ ├── index.html # landing page (served for non-API paths) │ ├── og.png / og.svg │ ├── robots.txt │ └── sitemap.xml ├── tests/ # vitest: github (tar parsing), pack, search, mcp, worker ├── docs/ # architecture, tools/API reference, deployment ├── wrangler.toml ├── package.json └── tsconfig.json
cd ctx
npm install npm run typecheck npm test # vitest — full suite npm run dev # local worker at http://localhost:8787 (POST /mcp) npm run deploy # wrangler deploy
owner/repo → github.com tarball → DecompressionStream('gzip')
→ in-process tar parse → drop binaries/lockfiles/build dirs → pack (concat + token estimate) OR search (ranked passages)
The GitHub URL is always constructed from a fixed owner/repo slug, so the repo tools have no SSRF surface. The docs tools fetch caller-supplied URLs, so every URL and redirect hop is re-validated against the SSRF guard. Downloads are bounded (timeout, size caps, page/file-count caps) and results are cached per-isolate for a few minutes.
Set a GITHUB_TOKEN Worker secret to lift GitHub's rate limit (60 → 5,000/hour) and read private repos:
wrangler secret put GITHUB_TOKEN
The token is a Worker secret only — never a tool argument — so it can't leak to an agent.
MIT © Vanshul Goyal