Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者提供的说明(英文原文)
Aggregates tools from multiple MCP servers with unified BM25/regex search and deferred loading.
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。
STORAGE_BACKEND, REDIS_URL, SERVER_CONFIG_PATH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": {
"gateway": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-orchestration-gateway"
],
"env": {
"STORAGE_BACKEND": "your-value",
"REDIS_URL": "your-value",
"SERVER_CONFIG_PATH": "your-value"
}
}
}
}在终端中运行这条命令
claude mcp add gateway --env STORAGE_BACKEND=your-value --env REDIS_URL=your-value --env SERVER_CONFIG_PATH=your-value -- uvx mcp-orchestration-gateway运行前请先填写空着的值。
粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"gateway": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-orchestration-gateway"
],
"env": {
"STORAGE_BACKEND": "your-value",
"REDIS_URL": "your-value",
"SERVER_CONFIG_PATH": "your-value"
}
}
}
}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": {
"gateway": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-orchestration-gateway"
],
"env": {
"STORAGE_BACKEND": "your-value",
"REDIS_URL": "your-value",
"SERVER_CONFIG_PATH": "your-value"
}
}
}
}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。
STORAGE_BACKEND envREDIS_URL envSERVER_CONFIG_PATH env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 rupinder2 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8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。
A central hub that connects to multiple downstream MCP servers, aggregates their tools, and provides unified access with powerful tool search capabilities.
Built around deferred tool loading — search across all your servers without blowing Claude's context window.
server_name__tool_name formatpip install mcp-orchestrator
# Run as stdio MCP server (for Claude Desktop, Cursor, etc.)
mcp-orchestrator
python -m mcp_orchestrator.main
HTTP Transport:
ORCHESTRATOR_TRANSPORT=http ORCHESTRATOR_PORT=8080 python -m mcp_orchestrator.main
This starts the server on http://localhost:8080/mcp with CORS enabled.
Add downstream MCP servers in server_config.json:
{
"servers": [ { "name": "my-server", "url": "http://localhost:8080/mcp", "transport": "http", "auth_type": "static", "auth_headers": { "Authorization": "Bearer my-token" } }, { "name": "my-stdio-server", "url": "server.py", "transport": "stdio", "command": "uv", "args": ["run", "python", "server.py"] } ] }
The orchestrator provides unified tool search (BM25 by default, regex optional):
# BM25 search (default - natural language)
results = await mcp_client.call_tool("tool_search", { "query": "get weather information", "max_results": 3 })
results = await mcp_client.call_tool("tool_search", { "query": "weather|forecast", "use_regex": true, "max_results": 3 })
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ MCP Orchestrator │ │ │ │ ┌──────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ FastMCP Server │ │ │ │ ┌─────────────┐ ┌──────────────────┐ │ │ │ │ │ tool_search │ │ call_remote_tool │ │ │ │ │ └─────────────┘ └──────────────────┘ │ │ │ └──────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ Server │ │ Tool │ │ Storage │ │ │ │ Registry │ │ Search │ │(Memory/Redis)│ │ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │ ┌───────────────────┼───────────────────┐ ▼ ▼ ▼ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │ MCP Svr │ │ MCP Svr │ │ MCP Svr │ │ #1 │ │ #2 │ │ #N │ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘
| Variable | Default | Description |
|---|---|---|
STORAGE_BACKEND | memory | Storage backend (memory or redis) |
REDIS_URL | redis://localhost:6379/0 | Redis connection URL |
MCP_ORCHESTRATOR_TOOL_CACHE_TTL | 300 | Tool schema cache TTL in seconds |
MCP_ORCHESTRATOR_DEFAULT_CONNECTION_MODE | stateless | Default connection mode |
MCP_ORCHESTRATOR_CONNECTION_TIMEOUT | 30.0 | Connection timeout in seconds |
MCP_ORCHESTRATOR_MAX_RETRIES | 3 | Maximum retry attempts |
ORCHESTRATOR_TRANSPORT | stdio | MCP transport (stdio or http) |
ORCHESTRATOR_PORT | 8080 | Port for HTTP transport |
ORCHESTRATOR_HOST | 0.0.0.0 | Host for HTTP transport |
ORCHESTRATOR_LOG_LEVEL | INFO | Logging level |
SERVER_CONFIG_PATH | server_config.json | Path to server configuration file |
Add to your Claude Desktop config (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": { "mcp-orchestrator": { "command": "mcp-orchestrator", "env": { "STORAGE_BACKEND": "memory", "ORCHESTRATOR_LOG_LEVEL": "INFO" } } } }
Search for tools using BM25 relevance ranking or regex pattern matching.
@mcp.tool()
async def tool_search( query: str, max_results: int = 3, use_regex: bool = False, ) -> dict: """Search for tools using BM25 or regex.
By default uses BM25 natural language search. Set use_regex=True to search using Python regex patterns instead. """
Discover tools from a registered downstream server.
@mcp.tool()
async def discover_tools( server_name: str, ) -> dict: """Discover tools from a registered server and index them for search.
Returns the list of discovered tools with their schemas. """
Call a tool directly on a downstream MCP server.
@mcp.tool()
async def call_remote_tool( tool_name: str, arguments: Optional[dict] = None, auth_header: Optional[str] = None, ) -> Any: """Call a tool on a downstream server.
Args: tool_name: Namespaced tool name (server_name__tool_name) arguments: Tool arguments auth_header: Optional auth header to override server's configured auth """
The search tools return results in the format expected by Claude's tool search system:
{
"success": true, "tool_references": [ { "type": "tool_reference", "tool_name": "server_name__tool_name" } ], "total_matches": 5, "query": "weather" }
Run the test suite:
uv run pytest
Run with coverage:
uv run pytest --cov=mcp_orchestrator
mcp-orchestrator/
├── src/mcp_orchestrator/ │ ├── init.py │ ├── main.py # Entry point │ ├── models.py # Pydantic models │ ├── mcp_server.py # FastMCP server │ ├── config_loader.py # Config file loader │ ├── server/ │ │ └── registry.py # Server registry │ ├── tools/ │ │ ├── router.py # Tool router │ │ └── search.py # Tool search service │ └── storage/ │ ├── base.py # Storage interface │ ├── memory.py # In-memory backend │ └── redis.py # Redis backend ├── tests/ │ ├── test_registry.py │ ├── test_search.py │ ├── test_storage.py │ ├── test_models.py │ └── test_integration.py ├── server_config.json # Pre-configured downstream servers ├── pyproject.toml ├── README.md └── .env # Environment variables (not committed)
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