Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者提供的说明(英文原文)
Basque Country hyperlocal mobility: ES/EU semantic search, routing, open-data POIs, peak-bagging.
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://gaizkajimenez.com/mcp在终端中运行这条命令
claude mcp add --transport http emap https://gaizkajimenez.com/mcp粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"emap": {
"url": "https://gaizkajimenez.com/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": {
"emap": {
"type": "http",
"url": "https://gaizkajimenez.com/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://gaizkajimenez.com/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 r3tr0eth 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(0.1.0)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。
INFRAESTRUCTURA DE INTELIGENCIA GEOGRÁFICA · EUSKADI → EUROPA
Laboratorio de datos e IA detrás de emap: datasets urbanos versionados, búsqueda semántica, RAG geoespacial y benchmarks de retrieval en español y euskera. emap es el producto y el primer consumidor de todo lo que sale de aquí.
*EN: Open geographic-retrieval benchmark (Spanish/Basque) and versioned urban mobility datasets for the Basque Country. Reproducible in three commands.*
Benchmark · MCP · Reproducir · Datasets · Ética · Citar
Corpus dorado actual de 162 casos de búsqueda geográfica hiperlocal sobre 22 capas (fuentes, aseos, parking, transporte, DEA, farmacias, bibliotecas, cimas…) en español y euskera: 85 development, 29 held-out sellados y 48 challenge. Incluye 24 casos de abstención (answerable: false — el retriever que inventa, falla). El euskera se coteja con Itzuli, el traductor neuronal del Gobierno Vasco — no es euskera artificial de traducción automática sin revisar.
Última tabla histórica versionada (k=5, 2026-08-05; no reejecutada en el sprint 2026-08-27):
| Retriever | dev ES | held-out ES | dev EU | held-out EU |
|---|---|---|---|---|
| baseline keywords+geo | 74% | 60% | 71% | 62% |
| híbrido · MiniLM-L12 mult. | 76% | 58% | 71% | 63% |
| híbrido · multilingual-e5-large | 76% | 73% | 71% | 71% |
e5-large es el modelo desplegado en producción. La calibración es τ=0.80/tie=0.01 (propiedad del par modelo+corpus, no heredable).
Hallazgo central: la brecha del euskera no era del idioma, era del modelo. Con MiniLM la etapa semántica apenas aportaba en EU; con e5-large el held-out ES sube de 58% a 73% (+15) y el EU de 63% a 71% (+8).
Suite challenge post-calibración: 48 casos con nuevas capas y edge cases; es informativa y no sustituye al held-out. Informe completo —metodología, coste/latencia, limitaciones—: [`BENCHMARK.md`](BENCHMARK.md); lecciones del harness: evals/README.md.
El primer servidor MCP de movilidad hiperlocal: existen MCPs genéricos de GTFS y de OSM, pero ninguno expone inteligencia de movilidad local a agentes — búsqueda semántica bilingüe ES/EU, contexto de lugar, rutas multimodales con infraestructura propia y *el monte en transporte público*. Cinco herramientas (mcp/):
| Tool | Pregunta que responde |
|---|---|
search_places | "dónde beber agua" · "haurra aldatzeko lekua" (con abstención honesta) |
nearby_pois | el DEA / aseo / aparcabici / cima más cercana |
explain_place | qué barrio es esto y qué servicios tiene alrededor |
plan_route | ruta real transit/walk/bike/car (OSRM/OTP propios) |
plan_hike | qué cima hago hoy en transporte público (2.825 cimas × 9 redes) |
{ "mcpServers": { "emap": {
"command": "/ruta/a/emap-labs/.venv/bin/python", "args": ["/ruta/a/emap-labs/mcp/server.py"] } } }
Remoto (sin instalar nada), registro io.github.r3tr0eth/emap:
{ "mcpServers": { "emap": { "url": "https://vps.emapapp.com/mcp" } } }
Migración de URL a dominio de producto (emapapp.com) en curso — detalle en mcp/README.md. Smoke: .venv/bin/python mcp/smoke.py --base https://vps.emapapp.com --live.
Toda respuesta lleva attribution (ODbL + GTFS + CC-BY-4.0). Criterio de aceptación cumplido y verificado por protocolo: *"¿dónde dejo la bici cerca de San Mamés?"* → aparcabicis a 47 m, con atribución.
git clone https://github.com/r3tr0eth/emap-labs && cd emap-labs
pip install -r evals/requirements.txt python evals/run.py --retriever hybrid --profile minilm --lang eu
Autocontenido: el snapshot de datos vive en evals/data/ (el mismo que usa el CI, con gates de regresión development en cada push). Held-out solo se ejecuta manualmente para una decisión final; no aparece en cada iteración. Cada JSON versiona territorio, perfil, modelo, τ y tie-window. Los perfiles canónicos viven en evals/retriever-config.json.
Prerelease v0.3.0-rc.1 (2026-08-29): valida el mismo registro territorial y pipeline de retrieval sobre Euskadi y un primer pack oficial de Madrid. El activo descargable incluye 8 datasets / 17.241 registros; Madrid aporta 2.306 fuentes municipales verificables. El corpus completo de Euskadi conserva 22 capas de movilidad e infraestructura — fuentes, aseos, parking, aparcabicis, carga eléctrica, desfibriladores, playas, farmacias, bibliotecas, deporte, restaurantes, alojamiento, camping, espacios naturales, cimas, bancos, papeleras, reciclaje, refugios, buzones, teléfonos y paradas multi-red (metro, Euskotren, Cercanías, Bilbobus, Bizkaibus). Cobertura expandida a toda Bizkaia. Detalle y metadatos: releases/RELEASE-NOTES.md. Cada dataset declara fuente, licencia, fecha y cobertura estimada solo cuando es honestamente estimable. Pipelines reproducibles en datasets/.
evals/ corpus dorado ES/EU, harness, resultados versionados
datasets/ pipelines de datasets propios (places, barrios, scores) service/ servicio semántico (FastAPI + fastembed, corre en VPS propio) regions/ packs y registro territorial de runtime mcp/ adapter para agentes sobre API + Labs releases/ releases versionadas de datasets docs/ Intelligence/Core, roadmap, ética e informes de cobertura
DATOS ANTES QUE MODELOS — no se entrena ni fine-tunea nada en este horizonte.NO SE FINGE — lo que no se puede medir se omite; los evals premian decir "no lo sé".DOGFOODING — nada cuenta como hecho hasta que emap lo usa en producción.ES/EU EN PARIDAD — el euskera se escribe, no se traduce.Regla de decisión: cada desarrollo debe mejorar emap, ser reutilizable, publicable como open source o vendible. Si no cumple ninguna, no se hace.
docs/ETICA-DATOS.md es regla dura, no aspiración: se describe la infraestructura, jamás a las personas. Limitaciones declaradas: sesgo de mapeo OSM (Bilbao mejor cubierto que la periferia — se declara en coverage.notes de cada dataset), corpus sintético escrito por una persona (las consultas reales anonimizadas lo sustituirán), y umbrales calibrados solo sobre dev — por eso el held-out manda.
Si usas el benchmark, el corpus o los datasets, cita el repositorio (GitHub: *Cite this repository*, desde CITATION.cff):
@software{emaplabs2026,
author = {Jiménez, Gaizka}, title = {EMAP Labs: verifiable geographic retrieval benchmark and territorial mobility datasets for Euskadi and Madrid}, year = {2026}, doi = {10.5281/zenodo.21282784}, url = {https://github.com/r3tr0eth/emap-labs}, version = {0.3.0-rc.1} }
Datos de OpenStreetMap y Open Data Euskadi. Euskera del corpus cotejado con Itzuli (Gobierno Vasco). Embeddings servidos con fastembed.
evals/*.yaml, docs): CC-BY-4.0 — atribución "EMAP Labs".