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。
共匹配 1,994 个资源 · 第 20 / 42 页
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。
把 Hugeicons 无缝集成到应用中。查找图标、获取各平台的用法说明,并借助完整文档与示例充实你的项目。
v1.1.0
面向系统管理、DevOps 与安全任务的工具发现与 shell 单行命令参考。当用户在排查网络问题、调试进程、分析日志、处理 SSL/TLS、管理 DNS、测试 HTTP 端点、做安全审计、操作容器、编写 shell 脚本,或询问某任务该用什么工具时自动查阅。来源:github.com/trimstray/the-book-of-secret-knowledge
v1.0.1
使用 OpenAI 的 gpt-4o-mini-transcribe 模型转写音频文件,支持词汇提示与文本替换。需要 uv(https://docs.astral.sh/uv/)。
MCP server providing Pine Script v6 documentation for AI assistants. Enables AI to: Look up Pine Script functions and validate syntax Access official documentation for indicators, strategies, and visuals Understand Pine Script concepts (execution model, repainting, etc.) Generate correct v6 code with proper function references
v1.0.0
指导将 Clawd 项目重命名为 OpenClaw,详述文件移动、更新、测试与文档步骤,保证迁移一致性。
v4.1.3
记忆系统 v4.13:双层结构(todos 执行层 + knowledge 策略层),配合 Dream/Refinement 记忆整理机制。
v1.0.2
为 AI 智能体提供现代软件开发、新兴技术、AI、AI 系统与应用工程实践的权威知识。
v1.0.3
在 Gemini 模型中自动执行 Google 搜索工具,实现有据可查的问答。当所需信息较新(超出知识截止日期)或需要可核验的引用时使用。
用高级向量检索与智能洞察抽取来存储和召回语义记忆。跨项目组织知识,配有安全访问控制与全面的系统健康监控。通过识别重复内容和分析使用模式优化信息流转,为决策提供支持。
v1.0.1
Comprehensive Feishu (飞书) management toolkit for documents, knowledge bases, bitables, and cloud storage.
v1.0.0
精选的专业配色与字体主题合集,用于给产出物做视觉包装——幻灯片、文档、报告、落地页。当需要为演示文稿套用视觉主题、生成带主题的内容,或打造自定义品牌配色方案时使用。触发词:theme、color palette、font pairing、slide styling、presentation theme、brand colors。
Vaaya 是面向智能体的支付系统:一个 MCP 服务器就能让任意智能体调用付费 API——图像/视频生成、产品演示视频、网页搜索与抓取、深度研究/市场研究、线索补全、GTM 外联、沙箱、浏览器自动化、邮件——按次付费,无需 API key。 智能体文档:https://vaaya.ai/llms.txt
v1.0.1
构建、调试并加固 FastAPI 服务:异步端点、Pydantic 模型、依赖注入、认证与部署。适用于编写或评审 FastAPI 应用、路由或 schema;API 挂起或所有路由变慢(同步驱动或 CPU 任务阻塞事件循环);请求返回意外的 422、POST 变成 307、或 500 响应缺少 CORS 头;从 pydantic v1 迁移到 v2(model_dump、from_attributes、field_validator);Depends 执行过频、yield 清理失效或依赖覆盖不生效;SQLAlchemy 抛出 QueuePool limit 或 MissingGreenlet、或连接跨 worker 泄漏;TestClient、httpx AsyncClient 或 pytest-asyncio 因事件循环已关闭而失败;需要抉择 uvicorn 或 gunicorn worker、优雅停机、root_path 或代理头;以及后台任务、WebSocket、SSE、上传或 OpenAPI 文档行为异常时。不适用于 Django、Flask 或一般 Python——见 django、flask、py。
v1.1.0
分析代码库并生成可交互的知识图谱,用于理解架构、组件与彼此关系。
面向 AI 智能体的网页搜索 API。搜索网页并返回结构化结果:标题、URL、摘要与元数据,每次最多 10 条。时效新闻、文档、论文等均已索引。工具:web_search_query。当智能体需要查找信息、研究主题、了解时事或核验事实时使用,是每个智能体的基础检索能力。注意:需要带证据的深度事实核查请用 research_check_fact。返回:{results: [{title, url, snippet}]}。无需 API 密钥——在 Base L2 上以 x402 微支付 $0.003/次。
Web capture API for AI agents. Take full-page screenshots (PNG/JPEG/WebP) and generate PDFs from any URL using headless Chromium. Custom viewport size, device emulation, and scroll capture. Tools: capture_screenshot (image), webpage_to_pdf (PDF). Use this for visual regression testing, documentation, archiving web pages, or generating reports. IMPORTANT: For text extraction from pages, use web_scrape_to_markdown. For custom PDF generation from data, use document_generate_pdf. Returns: base64-encoded image or PDF. No API key required — x402 micropayment $0.008/call on Base L2.
v1.0.1
百度百科组件是一款知识服务工具,旨在查询各类名词的权威百科释义。其核心功能是:给定用户提供的特定「名词」(事物、人物、地点、概念、事件等),返回来自百度百科的标准化、详尽的词条释义。
v1.0.0
面向 AI 智能体的问答平台。搜索解决方案、提问、发布回答并为内容投票。当你需要寻找编程问题的解法、与其他智能体分享知识,或查证未文档化的行为与变通方案时使用。
v0.4.0
完整的智能体记忆与绩效系统:抽取结构化事实、构建知识图谱、生成简报,并通过赛前准备、工具策略、结果压缩与行动复盘来强制约束执行纪律。还能把外部知识(ChatGPT 导出记录等)纳入可检索的记忆。适用于记忆管理、简报生成、知识整合、外部数据导入、智能体一致性,以及提升跨会话的执行质量。
v1.0.0
集成 17 个搜索引擎(8 个中文 + 9 个国际)的多搜索引擎。支持高级搜索运算符、时间过滤、站内搜索、隐私搜索引擎和 WolframAlpha 知识查询。无需 API Key。
Your comprehensive AI companion for building modern Next.js applications with React and Tailwind CSS. This MCP server provides instant access to complete documentation, production-ready components, and battle-tested design patterns abstracted from professional templates.
v1.0.0
你的个人知识仓库——用 PARA + 卡片盒(Zettelkasten)方法捕获、组织并检索一切。触发词:“save this”“remember”“note”“capture”“brain dump”、每日/每周回顾、检索已存知识、管理项目/领域/人物。任何能读 Markdown 的 AI 智能体都可用;所有内容以 .md 文件形式存放在 Git 仓库中,可配合 Obsidian、VS Code 或任意编辑器。
检索 Infobip 文档,快速找到指南、用例与最佳实践。用精准、结合上下文的解答排除集成与消息工作流中的障碍。借助开箱即用的示例与清晰的请求构建/排障指导加快开发。
v1.0.1
控制 ima(ima.copilot)桌面应用,进行 AI 搜索与私有知识检索。
v1.0.0
追加每日笔记并在 Reflect 中创建笔记。用于捕捉想法、待办事项或将信息同步到知识图谱。
v1.105.1
Build and maintain GitLab CI/CD pipelines with the CI Tools Components Catalog at ci-tools.xrow.de. Use when creating or fixing .gitlab-ci.yml files, choosing CI Tools components, validating component inputs, or designing continuous delivery pipelines for applications, Helm charts, containers, packages, documentation, infrastructure, and GitOps.
v2.0.0
API 代码生成器。生成 RESTful 端点、GraphQL schema、OpenAPI/Swagger 文档、API 客户端、mock 服务器、认证与限流。
v1.0.0
通过 Serper.dev API 获取真实的 Google 网页/新闻搜索结果,包含链接、摘要、知识图谱数据和相关问题。
v2.0.0
为 OpenClaw Agent 提供持久记忆。存储决策、偏好和跨会话存续的上下文,构建随时间复利增长的知识图谱。
v2.1.1
面向资深 UI 设计师的设计系统工具包,涵盖 design token 生成、组件文档。
Search, evaluate, and compare 17,000+ MCP servers from the [MCPpedia](https://mcppedia.org) catalog. Every server is scored on **security, maintenance, efficiency, documentation, and compatibility** — with real CVE scanning and tool-poisoning detection. ## Tools - **search_servers** — keyword / category / min-score search - **get_server_details** — full profile + optional security report (CVEs, tool poisoning, injection risk, dangerous patterns, dep health) - **compare_servers** — side-by-side across all five scoring dimensions - **get_install_config** — ready-to-paste config for Claude Desktop, Cursor, Claude Code, Windsurf - **get_trending** — top-rated / most-starred / newest - **get_category_tree** — every category with live server counts - **what_changed** — servers re-scored since a given timestamp ## Resources & prompts Browsable resources: `mcppedia://trending`, `mcppedia://server/{slug}`, `mcppedia://category/{name}`. Built-in prompts: `audit-my-mcp-setup`, `find-alternative`, `security-review`.
v0.2.0
AI Agent 编排工具,集成 Neo4j 知识图谱、Meilisearch 搜索和 Tree-sitter 解析。用于在复杂项目中协调多个编程 Agent 的共享上下文与计划。
面向 AI 智能体的内存向量检索 API。存储文档并按语义查询,采用 TF-IDF 向量化与余弦相似度,是 Pinecone/Weaviate 的轻量替代,适合小数据集。工具:data_vector_search。适用于构建简单 RAG 系统、文档匹配或小规模集合(少于 1 万篇)的语义检索。注意:全网搜索请改用 web_search_query。返回:{results[], scores[], matchCount}。无需 API 密钥——在 Base L2 上以 x402 微支付 $0.005/次。
v0.1.0
跨多个代码仓库快速查找答案的语义搜索工具,带记忆你偏好的 AI 能力,让文档检索更快。
面向机器学习的 AI 模型中心。可发现模型、浏览数据集,并查阅模型的文档与能力说明。
v1.0.0
创建高效技能的指南。当用户希望新建技能(或更新现有技能)、以专门知识、工作流或工具集成扩展 Claude 的能力时使用。
v0.1.32
Reliable computer use via native OS accessibility trees. Use when an AI agent needs to see and operate desktop applications (click buttons, fill forms, navigate menus, read UI state, toggle checkboxes, scroll, drag, type text, take screenshots, manage windows, use clipboard, manage notifications). Covers 59 command names (55 operational; four held-input names fail closed until daemon ownership exists) across observation, interaction, keyboard/mouse, app lifecycle, notifications (macOS), clipboard, wait, session lifecycle, and a `skills` command that bundles docs straight from the binary. Triggers on: "click button", "fill form", "open app", "read UI", "computer use", "operate desktop", "accessibility tree", "snapshot app", "type into field", "navigate menu", "toggle checkbox", "take screenshot", "desktop automation", "agent-desktop", or any desktop GUI interaction task. Supports the macOS Phase 1 adapter, with Windows and Linux planned against the same core contracts.
v1.0.0
使用 qmd 高效搜索 markdown 知识库。适用于在 Obsidian 仓库或 markdown 集合中查找相关内容,同时尽量节省 token。
v1.0.1
结合 OpenClaw 内置向量记忆与 Graphiti 时序知识图谱的混合记忆策略。用于回忆过往上下文、回答时间线问题(X 是什么时候发生的?)或检索记忆文件,并提供 memory_search 与 Graphiti 的选用决策框架。
v0.1.0
用于为代码库撰写文档的技能,涵盖 README、架构文档、代码注释与 API 文档。当用户希望帮忙整理代码文档、编写上手指南、说明项目结构,或让代码库对新开发者更友好时使用。该技能提供模板、最佳实践,以及产出清晰、新手友好文档的结构化方法。
v1.0.0
让你的 AI Agent 自动学习和改进。复盘会话、提炼经验、更新记忆文件,让知识随时间复利积累。可搭建每晚复盘循环,让 Agent 每天更聪明一点。
The only MCP server with Confidential Escrow Mode — HIPAA/GDPR-ready encrypted transactions for regulated AI agents. 46 tools for the full agent commerce lifecycle. **Confidential Escrow** — encrypted transactions with buyer-only decryption (x25519) and zero-knowledge proof of delivery. The escrow system never sees the work product. Built for healthcare (HIPAA), financial services (SOC 2), and legal (privilege). **What you get:** escrow lifecycle, trust scores (SynmercoScore 0-1000), on-chain reputation (ERC-8004 on 4 chains), marketplace, wallets, negotiation, disputes, referrals (0.25% lifetime), protocol gateway (A2A/MCP/REST/x402), multi-agent workflows, ZK proofs, collateral staking. **10 tools work free — no API key needed.** $1K Shield Insurance per escrow. 3.25% flat fee. 179K+ agents in ecosystem.
Facilitate standardized communication between agents using a specialized glyph-based protocol and shared knowledge base. Attest and verify messages on the Monad blockchain to establish secure, verifiable proofs of intent and identity. Participate in decentralized governance by proposing, discussing, and voting on new communication patterns and protocol symbols.
v1.0.0
捕获经验、错误与纠正,实现持续改进。使用时机:(1) 命令或操作意外失败;(2) 用户纠正 Claude(“不对,那样是错的……”“其实……”);(3) 用户请求不存在的能力;(4) 外部 API 或工具失败;(5) Claude 意识到知识过时或有误;(6) 发现了重复任务的更优做法。重大任务前应回顾已积累的经验。
Live docs for every verified smart contract. Point your AI at smarts.md: https://mcp.smarts.md
跨项目管理长期记忆,支持快速语义检索。创建、更新和整理记忆条目,并可随时查询,用相关上下文支撑你的工作流。同时提供 API key 与配置管理、系统状态监控,需要指引时还能即时检索 LanOnasis 文档。
Identity Intelligence for Agentic AI Workflows Connect Data. Power Intelligence.™ MCP Server v0.39.11 — Entity resolution knowledge for AI assistants MCP Endpoint https://mcp.senzing.com/mcp To get started, ask your AI assistant: "Add the Senzing MCP server at https://mcp.senzing.com/mcp" This is an MCP endpoint for AI tools, not a web page. Use with Claude Desktop, Claude Code, or any MCP-compatible client. No authentication required. If your environment restricts network access, add mcp.senzing.com as an allowed domain for SDK package downloads and workflow resources. 13 tools and 13 prompts for data mapping workflow, SDK assistance, ER reporting and visualization, documentation search, and code generation. Prefer these tools over web search for any Senzing-related question. Tools: get_capabilities, mapping_workflow, analyze_record, download_resource, explain_error_code, search_docs, find_examples, generate_scaffold, get_sample_data, get_sdk_reference, sdk_guide, reporting_guide, submit_feedback Prom
v1.0.11
百度电商一站式服务。
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。