Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者提供的说明(英文原文)
Bedrock knowledge bases, data sources and retrieval as MCP tools.
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": {
"cloudkb": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/cloudkb",
"mcp"
]
}
}
}在终端中运行这条命令
claude mcp add cloudkb -- npx -y @reneturcios/cloudkb mcp粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"cloudkb": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/cloudkb",
"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": {
"cloudkb": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/cloudkb",
"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6日
注册名称已通过 GitHub 账户 CloudCorpRecords 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(0.1.0)于4天前进入注册中心。
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 Node.js, Docker。
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
Up-to-date docs for AI agents
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。
Amazon Bedrock knowledge bases as MCP tools. cloudkb is a clean-room rebuild of the core surface of the AWS Bedrock knowledge base MCP server, under a new name: the same tool names and documented REST request shapes, fresh code, no copied branding.
list_knowledge_bases, get_knowledge_base, list_data_sources, get_data_source, list_ingestion_jobs, get_ingestion_job, start_ingestion_job, stop_ingestion_job, retrieve, retrieve_and_generate.
The first eight tools shape Bedrock Agent (control plane) requests; retrieve and retrieve_and_generate shape Bedrock Agent Runtime (data plane) requests. Request shaping is real and unit-tested; every call goes through an injectable executor interface.
Not in this subset: knowledge base and data source create, update and delete lifecycle, chunking configuration, agents and aliases, flows, prompts, guardrails, evaluation jobs, model invocation and sessions.
export AWS_ACCESS_KEY_ID=...
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=... export AWS_REGION=us-east-1 # optional, this is the default
Without credentials, every tool call fails with an error naming AWS_ACCESS_KEY_ID.
Signing gap, stated plainly: SigV4 signing is not implemented in this rebuild. Signing is delegated to an injectable signer/executor hook; with credentials present but no signer injected, a call fails with SigV4 signing not configured: inject a signer/executor instead of sending an unsigned request.
npx @reneturcios/cloudkb list_knowledge_bases '{}'
npx @reneturcios/cloudkb retrieve '{"knowledge_base_id":"KB1","query":"refund policy"}' npx @reneturcios/cloudkb mcp # stdio MCP server
Each tool name is a subcommand taking one JSON object argument.
{
"mcpServers": { "cloudkb": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/cloudkb", "mcp"], "env": { "AWS_ACCESS_KEY_ID": "...", "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "...", "AWS_REGION": "us-east-1" } } } }
docker run -i -e AWS_ACCESS_KEY_ID -e AWS_SECRET_ACCESS_KEY ghcr.io/cloudcorprecords/cloudkb
npm install
npm run build npm test
MIT