Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者提供的说明(英文原文)
Decide whether an agent should reuse cached URL knowledge or fetch the resource again.
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://fresh-api-production-c783.up.railway.app/mcp在终端中运行这条命令
claude mcp add --transport http fresh https://fresh-api-production-c783.up.railway.app/mcp粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"fresh": {
"url": "https://fresh-api-production-c783.up.railway.app/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": {
"fresh": {
"type": "http",
"url": "https://fresh-api-production-c783.up.railway.app/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://fresh-api-production-c783.up.railway.app/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7日
注册名称已通过 GitHub 账户 GSterlingPress 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
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(0.1.3)于2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
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。
Know whether to fetch again.
FRESH is shared URL freshness intelligence for AI agents. Before re-fetching, re-scraping, re-rendering, or re-embedding a URL, ask whether the previously seen version is probably still fresh enough to reuse.
Production base URL: https://fresh-api-production-c783.up.railway.app
MCP endpoint: https://fresh-api-production-c783.up.railway.app/mcp
FRESH returns one of three decisions:
REUSE — cached knowledge is probably still fresh enoughREFETCH — the URL is likely stale enough to justify another retrievalUNKNOWN — evidence is insufficient; FRESH prefers uncertainty over false confidenceA local cache knows when *you* last fetched something. It does not know whether the outside resource changed since then, nor what other callers recently observed. FRESH builds shared, privacy-safe URL change history from timestamps, ETags, Last-Modified values, and content hashes.
POST /v1/check{"url":"https://example.com/docs/api","lastSeenAt":"2026-08-13T12:00:00Z","toleranceSeconds":3600}
POST /v1/observe{"url":"https://example.com/docs/api","observedAt":"2026-08-13T13:00:00Z","etag":"abc123","lastModified":"Wed, 13 Aug 2026 12:45:00 GMT","contentHash":"sha256:..."}
Raw page content is not required.
fresh_check — decide whether to retrieve a URL againfresh_observe — report privacy-safe freshness evidence after retrievalFRESH does not need raw page contents, cookies, target-site credentials, or customer payloads. URL keys are stored as one-way hashes with aggregate observation metadata.
A core-tool invocation is evidence of use, not automatically proof of a genuine stranger. FRESH classifies candidate activity as KNOWN_VALIDATOR, LIKELY_VALIDATOR, CONTROLLED_TEST, UNKNOWN_MACHINE, or CREDIBLE_REAL_USE. Only CREDIBLE_REAL_USE advances stranger milestones.
Our acceptance/smoke traffic uses X-Tollbooth-Internal: 1 or X-Fresh-Internal: 1 so it cannot earn stranger credit.
Every Railway deployment now performs live internal checks against the running service before /health can return 200. The gate exercises REST, UNKNOWN, REUSE, REFETCH, persistent observation reload, MCP initialize, MCP tool discovery, MCP fresh_check, and verifies that the controlled self-test does not increase the verified-stranger count.
v0.1.2 experimental production infrastructure. Priorities: conservative decisions, low latency, sub-penny economics, privacy-safe shared learning, REST + MCP, durable observations, and auditable real-use analytics.