Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者提供的说明(英文原文)
Deploy files, sites, and Dockerfile apps to live URLs + private drives for agent memory.
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 …”。
适用于网页版、桌面版和手机版 Claude:
https://dataecho.ai/mcp在终端中运行这条命令
claude mcp add --transport http dataecho https://dataecho.ai/mcp粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"dataecho": {
"url": "https://dataecho.ai/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": {
"dataecho": {
"type": "http",
"url": "https://dataecho.ai/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。
ChatGPT 只能连接互联网上的服务器:
https://dataecho.ai/mcp菜单名称可能因套餐和版本不同而略有差异。
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。
我们还没有读取这个服务器的工具列表;我们会轮流检查各个端点。
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
注册名称已通过域名 dataecho.ai 验证(注册中心会核实域名所有权)
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
尚未检查;我们会轮流检查各个端点
尚未检查;我们会轮流检查各个端点
尚未检查;我们会在检查端点时读取工具列表
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。
它在作者的云端运行。通过互联网连接,无需安装,但你发送的内容会经过作者的服务器。
GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(1.0.0)于4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。它通过 URL 连接,所以接受远程 MCP 服务器的应用也可以使用,例如开启开发者模式的 ChatGPT。
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。
Two Agent Skills for the [DataEcho](https://dataecho.ai) platform:
| Skill | What it does |
|---|---|
dataecho | Deploy anything to a live URL in seconds — a single file, a static site, or a full server-side app (any stack, via Dockerfile). Anonymous publish with a claim flow, incremental deploys, private Drives with scoped share tokens. |
dataecho-memory | Persistent memory for agents — durable across sessions, machines, sandboxes, and platforms. A ~1 KB index + one fact per file on a private versioned drive; atomic concurrent-safe writes, full history/undo, one-command handoff to another agent. |
Both are plain SKILL.md + self-contained scripts (bash + python3 stdlib, zero dependencies), so they work in any agent that supports the open Agent Skills format — Claude Code, OpenAI Codex, Gemini CLI, Cursor, GitHub Copilot / VS Code, Goose, opencode, Qwen Code, Amp, Cline, Kilo, Hermes, OpenClaw, and more.
# both skills, any supported agent (global; drop -g for project-local)
npx skills add mohocp/dataecho -g
npx skills add mohocp/dataecho --skill dataecho -g npx skills add mohocp/dataecho --skill dataecho-memory -g
Claude Code plugin route:
/plugin marketplace add mohocp/dataecho
/plugin install dataecho@dataecho
No npm? Install the deploy helper scripts directly:
curl -fsSL https://dataecho.ai/install.sh | bash # macOS / Linux
irm https://dataecho.ai/install.ps1 | iex # Windows PowerShell
skills/dataecho/SKILL.md — publish handshake, Dockerfile app contract, claim contract, Drives, API-key flowscripts/publish.sh — 3-call publish (create → upload → finalize), incremental deploys, anonymous-claim handlingscripts/drive.sh — drive CRUD, import/export, scoped share tokens, ETag-safe writesscripts/publish.ps1 — Windows PowerShell publisherskills/dataecho-memory/SKILL.md — the memory discipline (recall-first, update-don't-duplicate, forget-what's-wrong)scripts/memory.sh — recall / remember / forget / reindex / history / restore / handoff; every mutation commits fact + index in one atomic CAS batch~/.artifact/credentials (chmod 600), or passed via $ARTIFACT_API_KEY. Nothing else is written outside the project. Revoke keys any time from the dashboard.https://dataecho.ai (override: $ARTIFACT_BASE_URL). No telemetry, no third-party calls.~/.artifact/claims/.curl | bash installer above is a convenience mirror of install.sh; the canonical scripts are versioned in this repo.Docs: https://dataecho.ai/docs · Agent context: https://dataecho.ai/llms.txt · llms-full.txt · OpenAPI: https://dataecho.ai/openapi.json · Discovery: https://dataecho.ai/.well-known/agent.json
MIT