Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者提供的说明(英文原文)
Context Engineering Engine. Provides cognitive tools, memory structures, and agent patterns.
这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。
我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。
选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。
你需要
你用的是哪个应用?
在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。
打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config,把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"sutra": {
"command": "uvx",
"args": [
"context-engineering-mcp"
]
}
}
}在终端中运行这条命令
claude mcp add sutra -- uvx context-engineering-mcp粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"sutra": {
"command": "uvx",
"args": [
"context-engineering-mcp"
]
}
}
}浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。
粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json
{
"servers": {
"sutra": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"context-engineering-mcp"
]
}
}
}浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。
这个服务器在你的电脑上运行,而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。
你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。
这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。
它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。
我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月7日
注册名称已通过 GitHub 账户 4rgon4ut 验证,该账户拥有此仓库
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
它在你的电脑上运行,没有互联网端点
在你的电脑上运行,改用本地设置
它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表
与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。
它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。
注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。
它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。
GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(0.1.1)于11个月前进入注册中心。
支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Python (uv)。
同一分类中有:Context7, Codebase Memory, Exa
同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。
如何看卡片:★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i
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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.
按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。
mcp-name: io.github.4rgon4ut/sutra
The MCP Context Engineering Engine
Sutra is a Model Context Protocol (MCP) server that transforms how LLMs handle reasoning, memory, and orchestration. It provides a "Standard Library" of cognitive tools (Thinking Models), memory structures (Cells), and multi-agent patterns (Organs).
uv (Recommended)uv tool install context-engineering-mcp
pippip install context-engineering-mcp
Select your agent below and copy-paste the config.
Claude Desktop
Add to claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "sutra": { "command": "uv", "args": ["tool", "run", "context-engineering-mcp"] } } }
</details>
Claude Code
Run this in your terminal:
claude mcp add sutra uv tool run context-engineering-mcp
Aider
Run aider with the mcp flag:
aider --mcp "uv tool run context-engineering-mcp"
Or add to .aider.conf.yml:
mcp: ["uv tool run context-engineering-mcp"]
Gemini CLI
Add to ~/.gemini/settings.json:
{
"mcpServers": { "sutra": { "command": "uv", "args": ["tool", "run", "context-engineering-mcp"] } } }
</details>
Cursor / Windsurf
In MCP settings, add a new server:
uv tool run context-engineering-mcpCodex
Add to your config (TOML):
[mcp_servers.sutra]
command = "uv" args = ["tool", "run", "context-engineering-mcp"]
</details>
Sutra automatically analyzes your request to decide the best strategy:
Generates blueprints for custom agents, combining:
understand_question, verify_logic, backtracking, symbolic_abstract.key_value (State), windowed (Short-term), episodic (Long-term).debate_council (Multi-perspective), research_synthesis (Deep Dive).A manual discovery tool (get_technique_guide) that lets you or the agent browse the full catalog of Context Engineering techniques.
Requirements: Python 3.10+, uv (optional but recommended).
git clone https://github.com/4rgon4ut/sutra.git
cd sutra
2. Install dependencies:
uv sync --all-extras
pip install -e ".[dev]"
3. Run tests:
pytest
MIT