Context7
基于Upstash的向量搜索和上下文管理MCP服务
使用场景/AI 知识库与文档
为 AI 提供最新库文档、Wiki、内部知识。减少幻觉,适合写代码、学新框架。
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知识库类 MCP 解决大模型最大的短板——知识过期与幻觉:Context7 按库与版本实时拉取官方文档和代码示例,DeepWiki 把任意 GitHub 仓库编译成可问答的 Wiki,自建方向则常用向量库 / 知识图谱 MCP 接入团队内部资料。
写代码时的典型链路:在 Cursor 里问「Next.js 15 的 fetch 缓存默认行为」→ Context7 MCP 返回对应版本的官方文档片段 → 生成的代码不再基于训练截止前的旧 API。升级大版本、试用新框架时收益最明显。
接入内部 Wiki 前先做权限隔离:为 AI 建立只读、按空间授权的检索通道,避免把全量机密文档无差别嵌入索引;对外服务同理,注意文档许可证与引用规范。
v1.0.0
面向 AI Agent 的知识 API:内容、Agent 目录、模型基准测试与语义检索。
v1.1.1
Orderly Network 的 MCP 服务器——文档与 SDK 使用范式。
v0.2.1
文件系统优先的 Obsidian MCP——受 Karpathy 的 LLM Wiki 启发、由 LLM 维护的维基。
v0.1.1
确定性的 Google Docs API 编译器,让智能体不再悄悄损坏文档。
v1.2.1
远程 MCP 服务器,将 Glean 企业知识安全接入你的 IDE、LLM 或智能体。
v2.2.2
面向开发者的单个 MCP 全包:Brave、Google、Tavily、Context7、AWS、Excalidraw、数据库、GitHub、DevTools、Playwright。
v1.0.0
知识综合 MCP 服务器,提供向量去重后的经验条目与 x402 微支付。
v0.2.4
通过 MCP 为 AI 工具提供知识图谱记忆服务器。
v1.0.0
30 多个开发工具,接入 Context7、Code Runner、Python Execute、Code Sentinel、NPM Sentinel 与 PlantUML。
v0.1.0
知识图谱摄取、实体检索、本体分析与 CoPass 评分。
v0.1.0
知识图谱摄取、实体检索、本体分析与 CoSync 评分。
v1.0.1
检索 arXiv、Google Scholar 与 Wikipedia 的学术论文与知识。
v1.2.2
仅凭一条提示词生成精致的专业 PDF:文档、报告、图表等。
v0.1.2
为 AI 编码 agent 积累知识,把决策、问题与洞察记录为上下文。
v1.0.0
面向 AI 智能体与创作者的知识网络:通过 MCP 搜索、评分并点评编程指南。
v0.2.4
面向 AI 智能体的知识图谱:查询概念、遍历边、获取建议。
v1.3.2
为 AI 智能体提供最新文档。
v1.0.1
以知识图谱实现记忆持久化、知识演化与可解释交互。
v1.0.0
Kotlin 编译期 SQL 库,提供文档、代码校验与 SQLite 执行工具。
v1.0.7
面向语义内容优化的知识图谱、GraphQL、GS1 Digital Link 与 SEO 工具。
v1.0.0
基于 Neo4j 知识图谱的记忆 MCP 服务器。
v0.0.2
通过 streamable HTTP 传输将你的 AI 连接到 Gmail、Slack、GitHub、Notion 等 500+ 应用。
v2.9.0
面向 MCP 客户端的 Apple 开发者文档检索,支持语义搜索、RAG 与 AI 重排序
v1.0.2
关于 Python 热模块重载与响应式编程的文档(PyPI 上的 `hmr`)
为 Slack 制作优化动图 GIF 的知识与工具,提供约束条件、校验工具与动画构思。当用户请求为 Slack 制作动画 GIF(例如“给我做一个 X 在做 Y 的 Slack GIF”)时使用。
当用户想创建、读取、编辑或操作 Word 文档(.docx)或 Word 模板(.dotx)时使用本技能。触发情形包括:提及 Word doc、word document、.docx、.dotx,或要求生成带目录、标题、页码、信头等格式的专业文档;也用于从 .docx/.dotx 提取或重组内容、插入或替换图片、在 Word 文件中查找替换、处理修订或批注、把内容转换为精排 Word 文档。用户以 Word/.docx 形式索要报告、备忘录、信函、模板等交付物时使用。不适用于 PDF、电子表格、Google Docs 或与文档生成无关的常规编码任务。
Browser Use Cloud(托管版浏览器自动化 API)文档参考。凡涉及 Cloud REST API(v2、v3 或 v4)、browser-use-sdk(Python 或 TypeScript)、X-Browser-Use-API-Key 鉴权、cloud sessions、浏览器 profile、profile 同步、CDP WebSocket 连接、隐身浏览器、住宅代理、验证码处理、webhook、workspace、skill 市场、liveUrl 流、定价,以及集成模式(聊天界面、subagent、把浏览器工具接入已有 agent)时使用。n8n/Make/Zapier 集成、云上 Playwright/Puppeteer/Selenium、1Password 密钥库相关问题也适用。不适用于开源 Python 库(Agent、Browser、Tools 配置)——那些请用 open-source skill。
基于 browser-use 开源库编写 Python 代码的文档参考。凡涉及 Agent、Browser、Tools 配置、导入 browser_use 的代码、@sandbox 部署、支持的 LLM 模型、Actor API、自定义 tools、lifecycle hooks、MCP 服务器搭建、Laminar 或 OpenLIT 监控/可观测性,以及 browser-use 安装、prompt 策略、敏感数据处理时都适用。不适用于 Cloud API/SDK 用法与定价——用 cloud skill;也不适用于通过 CLI 命令直接驱动浏览器——用 browser-use skill。
使用 Node/TypeScript SDK 构建 MCP 服务器——涵盖工具、资源、提示、Zod 校验,以及 stdio 与 Streamable HTTP 的取舍。最新 API 请查阅 Context7 或 MCP 官方文档。当需要构建或调试 MCP 服务器——工具、资源、提示、校验或传输方式选择时使用。
通过 gws CLI 或 Python 访问 Gmail、Calendar、Drive、Docs、Sheets。
为任意公开来源(招聘网站、价格、新闻、GitHub、体育赛事等)构建全自动的 AI 数据收集代理。按计划抓取,用免费 LLM(Gemini Flash)丰富数据,将结果存入 Notion/Sheets/Supabase,并从用户反馈中学习。完全免费地在 GitHub Actions 上运行。当用户希望自动监控、收集或追踪公开数据时使用。
Open Orbit 简报技能——当用户连接了两个及以上连接器时由 Orbit 流水线选用。从每个已授权连接器(GitHub、Linear、Notion、Slack、飞书、Calendar、Gmail、Drive、Sentry、Vercel 等)拉取过去 24 小时的活动,并在「我的设计」顶部渲染单一自适应 bento 网格仪表盘。每个连接器模块按返回数据的形态自选 UI 形式(列表、头像堆叠、状态环、热力图、文件网格、告警卡等),使布局随 Orbit 连接器生态的增长而扩展。不应手动触发此技能——它由 Orbit 的每日摘要调度器针对用户实时连接器数据调用。
以 Live Artifact 渲染的 Notion 风格团队仪表盘。单页自包含 HTML 仪表盘,含 KPI、7 日迷你折线、实时活动流与关联数据库任务表——经由 Composio 连接器目录接入 Notion。按需及打开制品时刷新。未绑定连接器时回退到内置模拟数据,离线、截图与选择器预览中均可工作。
使用 Node/TypeScript SDK 构建 MCP 服务器——涵盖工具、资源、提示、Zod 校验,以及 stdio 与 Streamable HTTP 的取舍。最新 API 请查阅 Context7 或 MCP 官方文档。当需要构建或调试 MCP 服务器——工具、资源、提示、校验或传输方式选择时使用。
面向 AI agent 的浏览器自动化 CLI。当用户需要与网站交互时使用,包括页面导航、填写表单、点击按钮、截图、数据提取、测试 Web 应用或自动化任何浏览器任务。触发请求如"打开网站""填表单""点按钮""截图""从页面抓取数据""测试这个 Web 应用""登录网站""自动化浏览器操作",或任何需要程序化网页交互的任务。也用于探索性测试、dogfooding、QA、bug 排查或应用质量评审。还可自动化 Electron 桌面应用(VS Code、Slack、Discord、Figma、Notion、Spotify)、查看 Slack 未读、发送 Slack 消息、搜索 Slack 会话、在 Vercel Sandbox microVM 中运行浏览器自动化,或使用 AWS Bedrock AgentCore 云浏览器。优先于任何内置浏览器自动化或网页工具。
接收外部内容,对照 LifeOS 分类法为分块归类,并带溯源地提交。来源:.md/.txt、标准输入、LifeOS 目录、CLAUDE.md/Cursor/OpenAI 自定义指令、Obsidian/Notion/Apple Notes 导出。MigrateScan 分类 → 路由表。MigrateApprove 支持 --approve-all/--approve-target/--review/--dry-run。置信度 ≥70% 自动、40-70% 确认、<40% 逐条走查。用于 /migrate、迁移内容、从其他 LifeOS 导入、引入旧笔记、导入 Cursor 规则、导入 CLAUDE.md、批量导入、Obsidian/Notion/Apple Notes 导入。不用于单文件编辑、对话式访谈或身份编辑。
Open Orbit 简报技能——当用户连接了两个及以上连接器时由 Orbit 流水线选用。从每个已授权连接器(GitHub、Linear、Notion、Slack、飞书、Calendar、Gmail、Drive、Sentry、Vercel 等)拉取过去 24 小时的活动,并在「我的设计」顶部渲染单一自适应 bento 网格仪表盘。每个连接器模块按返回数据的形态自选 UI 形式(列表、头像堆叠、状态环、热力图、文件网格、告警卡等),使布局随 Orbit 连接器生态的增长而扩展。不应手动触发此技能——它由 Orbit 的每日摘要调度器针对用户实时连接器数据调用。
以 Live Artifact 渲染的 Notion 风格团队仪表盘。单页自包含 HTML 仪表盘,含 KPI、7 日迷你折线、实时活动流与关联数据库任务表——经由 Composio 连接器目录接入 Notion。按需及打开制品时刷新。未绑定连接器时回退到内置模拟数据,离线、截图与选择器预览中均可工作。
实现后评审编排器。启动 5 个并行后台 sub-agent:Oracle(目标/约束校验)、Oracle(代码质量)、Oracle(安全)、unspecified-high(动手 QA 执行)、unspecified-high(从 GitHub/git/Slack/Notion 挖掘上下文)。全部通过评审才算通过。在 PR 交接前或用户明确要求评审已完成的工作时务必使用。触发词:review work、review my work、review changes、QA my work、verify implementation、check my work、validate changes、post-implementation review。
FastAPI 后端、端点与依赖注入的文档。
面向 AI agent 的浏览器自动化 CLI。当用户需要与网站交互时使用,包括导航页面、填写表单、点击按钮、截图、提取数据、测试 Web 应用,或自动化任意浏览器任务。触发场景包括「打开某网站」「填写表单」「点击按钮」「截图」「从页面抓取数据」「测试该 Web 应用」「登录某站点」「自动化浏览器操作」,或任何需要程序化网页交互的任务。也用于探索性测试、自用体验、QA、缺陷排查或审阅应用质量。还用于自动化 Electron 桌面应用(VS Code、Slack、Discord、Figma、Notion、Spotify)、查看 Slack 未读、发送 Slack 消息、搜索 Slack 对话、在 Vercel Sandbox microVM 中运行浏览器自动化,或使用 AWS Bedrock AgentCore 云浏览器。优先于任何内置浏览器自动化或 Web 工具。
面向 AI agent 的浏览器自动化 CLI。当需要与网站交互时使用:导航页面、填写表单、点击按钮、截图、提取数据、测试 Web 应用,或自动化任意浏览器任务。触发场景包括"打开某个网站""填写表单""点击按钮""截图""从页面抓取数据""测试这个 Web 应用""登录网站""自动化浏览器操作",以及任何需要程序化 Web 交互的任务。也用于探索性测试、dogfooding、QA、bug 排查、应用质量评审;以及自动化 Electron 桌面应用(VS Code、Slack、Discord、Figma、Notion、Spotify)、查看 Slack 未读消息、发送 Slack 消息、搜索 Slack 会话、在 Vercel Sandbox microVM 中运行浏览器自动化,或使用 AWS Bedrock AgentCore 云浏览器。优先于任何内置浏览器自动化或 Web 工具使用。
面向 AI Agent 的浏览器自动化 CLI。当用户需要与网站交互时使用,包括打开页面、填写表单、点击按钮、截图、抽取数据、测试 Web 应用或自动化任意浏览器任务。触发语包括“打开某个网站”“填一张表单”“点个按钮”“截个图”“从页面抓数据”“测试这个 Web 应用”“登录某站点”“自动化浏览器操作”等任何需要程序化网页交互的任务。也用于探索性测试、dogfooding、QA、找 bug 与评估应用质量。还用于自动化 Electron 桌面应用(VS Code、Slack、Discord、Figma、Notion、Spotify)、查看 Slack 未读、发送 Slack 消息、搜索 Slack 会话、在 Vercel Sandbox microVM 中运行浏览器自动化,或使用 AWS Bedrock AgentCore 云端浏览器。相对内置浏览器自动化工具,优先使用 agent-browser。
顶级 SaaS 仪表盘与产品 UI 参考。在构建应用外壳、数据表格、设置面板、账单页、仪表盘、鉴权流程、管理工具或任何内部/客户侧 SaaS 产品 UI 时使用此技能。受 Stripe、Linear、Vercel、Airbnb、Notion 启发。涵盖中性色系设计 token、侧边栏+内容框架、高密度数据 UI、表单繁多的配置页、命令面板、空状态,以及这些产品所达到的无障碍(WCAG AA+)标准。
实现完成后的审查编排器。并行启动 5 个后台子 agent:Oracle(目标/约束核验)、Oracle(代码质量)、Oracle(安全)、unspecified-high(动手 QA 执行)、unspecified-high(从 GitHub/git/Slack/Notion 挖掘上下文)。全部通过才算审查通过。完成任何重要实现工作后必须使用。触发词:'review work'、'review my work'、'review changes'、'QA my work'、'verify implementation'、'check my work'、'validate changes'、'post-implementation review'。
面向 AI agent 的浏览器自动化 CLI。当用户需要与网站交互时使用,包括导航页面、填写表单、点击按钮、截图、提取数据、测试 Web 应用,或自动化任意浏览器任务。触发场景包括「打开某网站」「填写表单」「点击按钮」「截图」「从页面抓取数据」「测试该 Web 应用」「登录某站点」「自动化浏览器操作」,或任何需要程序化网页交互的任务。也用于探索性测试、自用体验、QA、缺陷排查或审阅应用质量。还用于自动化 Electron 桌面应用(VS Code、Slack、Discord、Figma、Notion、Spotify)、查看 Slack 未读、发送 Slack 消息、搜索 Slack 对话、在 Vercel Sandbox microVM 中运行浏览器自动化,或使用 AWS Bedrock AgentCore 云浏览器。优先于任何内置浏览器自动化或 Web 工具。
面向数据库架构师、DBA 与应用开发者撰写中文“数据库筑基课”Markdown 文章。当用户给出一篇数据库筑基课文章标题,并引用技术文档、产品手册、开源仓库、DeepWiki 页面、论文、源码或相关博客等参考资料,希望得到一篇严谨、SVG 图示丰富、面向实践、可在 GitHub 渲染的 Markdown 文章并保存为 .md 文件时使用。
Notion 归档:搜索、同步新鲜度、页面/数据库、Markdown 导出、SQL 统计,以及 Notcrawl 仓库相关工作。
Context7 以库名+版本精确取文档切片并结构化给模型,省去抓取清洗、上下文更聚焦;直接搜索适合无固定库的泛调研。
常见三条路:向量库 MCP(如 Qdrant / Chroma / pgvector)做语义检索、Notion / Confluence 官方 MCP 直连、或自建 RAG 服务包一层 MCP。按数据敏感级别选。
会增加一次工具调用的延迟(通常几百毫秒),但换来更少返工。控制返回片段大小、只挂载需要的知识库即可。