Context7 - My AI Blog

介绍

Context7 是一个用于 LLM 和 AI 编码编辑器的 MCP 服务器，可以提供最新的代码文档和代码示例，使得生成的代码更准确、版本相关且避免过时或虚假信息。其主要功能包括：

功能特点：
- 向 LLM 提供实时、版本特定的库文档和代码示例。
- 无需切换标签或手动查找文档，直接将信息嵌入至提示中。
- 避免生成错误的 API 或过时代码。
安装要求：
- Node.js >= v18.0.0。
- 支持多个 MCP 客户端（如 Cursor、Windsurf、Claude Desktop 等）。
- 可通过多种集成方式进行安装（如 Docker、VS Code、Gemini CLI 等）。
核心工具：
- resolve-library-id：解析库名以获取 Context7 兼容的库 ID。
- get-library-docs：使用库 ID 获取相关文档，并支持主题聚焦和令牌限制。
开发与运行：
- 使用 Bun 进行依赖安装、构建和运行。
- 支持 stdio、http 和 sse 等多种数据传输方式。
问题排查：
- 提供解决模块丢失、ESM 解析以及 TLS 证书问题的指导。
免责声明：
- 项目内容由社区贡献，可能存在文档不准确或不安全的情况，用户需自行判断风险。
开源许可：
- MIT License。

综上，Context7 提供了一个让 LLM 更高效的实时文档服务功能，是 AI 编码助手的强大支持工具。

MCP 客户端

最常见的配置

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  "mcpServers": {
    "context7": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
    },
    ... other mcp servers
  }

在Cursor中配置

在Gemini CLI中配置

在~/.gemini/settings.json中添加：“context7相关配置”，重新启动gemini cli即可。在gemini cli中输入"/mcp",即可看到context7的mcp server。

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{
  "theme": "Default",
  "selectedAuthType": "gemini-api-key",
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
    },  
    "taskmaster-ai": {
      "command": "npx",
      "args": [
      "-y",
      "--package=task-master-ai",
      "task-master-ai"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "xxx",
        "OPENAI_API_KEY": "xxx",
        "GOOGLE_API_KEY": "xxx"
      }
    },  
    "serena": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/oraios/serena",
        "serena-mcp-server"
      ]
    }
  },
  "preferredEditor": "cursor"
}