Context7

Context7 – Upstash开源AI辅助编程工具，实时获取代码库最新文档

Context7

Context7是什么

Context7 是由 Upstash 开发的先进 AI 工具，旨在为大型语言模型（LLMs）和 AI 代码编辑器提供最新且针对特定版本的文档和代码片段。通过对文档进行解析、内容丰富、向量化处理以及重新排名，Context7 确保开发者能够获取到准确且及时的代码示例及相关文档。这款工具支持多种开发平台，如 Cursor、Windsurf 和 Claude Desktop，通过模型上下文协议（MCP）实现流畅集成。

开发者在使用 Context7 时，只需在输入提示中加入 use context7，即可自动获取相关的上下文信息，从而提升代码生成的准确性和可靠性。Context7 特别适合快速迭代的框架或小众库，显著降低生成错误或过时代码的风险。此外，Context7 的安装和配置过程简单多样，支持通过 Smithery、Docker 等多种方式进行安装。

Context7的主要功能

实时文档获取：从官方源（如 GitHub 和官方文档网站）获取最新的文档和代码示例，确保开发者获取的信息是最新的。
版本特定：根据目标库的版本提供相应的文档和代码示例，避免因版本不一致而导致的问题。
无缝集成：只需在提示中添加 use context7，即可触发文档注入，与多种 MCP 兼容的客户端（如 Cursor、Windsurf 和 Claude Desktop）实现集成。
减少幻觉代码：降低 AI 生成不存在的 API 或过时代码的概率，提高代码生成的准确性。
多平台支持：兼容多种开发工具，包括 Cursor、Windsurf 和 VS Code 等。
精准的上下文提取：从最新文档中提取相关的代码片段，确保内容简洁、准确，避免冗余信息。
广泛的库支持：目前已支持超过 6000 个流行库，涵盖大多数主流框架。
免费使用：个人用户每天最多可免费查询 50 次。
resolve_library_id：通过模糊关键字查找具体的库包。
get_library_docs：获取指定包的真实文档内容，而非搜索结果。

Context7的工作原理

解析：从文档中提取相关的代码片段和示例。
丰富：利用 LLMs 添加简短的解释和元数据。
向量化：将内容嵌入以进行语义搜索。
重新排名：使用自定义算法对结果进行相关性评分。
缓存：通过 Redis 提供请求，确保最佳性能。

Context7的安装与配置

Node.js：需要 Node.js 版本 >= v18.0.0。

安装方式：

通过 Smithery 安装：
- Claude Desktop：
npx -y @smithery/cli install @upstash/context7-mcp --client claude
在 Cursor 中安装：
- 前往 Settings -> Cursor Settings -> MCP -> Add new global MCP server。
- 或者在 ~/.cursor/mcp.json 文件中添加以下配置：
```
{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "command": "npx","args": ["-y","@upstash/context7-mcp"]
    }
  }
}
```

在 Windsurf 中安装：

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

在 VS Code 中安装：

{
  "servers": {
    "Context7": {
      "type": "stdio","command": "npx","args": ["-y","@upstash/context7-mcp"]
    }
  }
}

使用 Docker 安装：

创建 Dockerfile：

FROM node:18-alpine

WORKDIR /app

# Install the latest version globally
RUN npm install -g @upstash/context7-mcp

# Expose default port if needed (optional， depends on MCP client interaction)
# EXPOSE 3000

# Default command to run the server
CMD ["context7-mcp"]

构建镜像：

docker build -t context7-mcp .

配置 MCP 客户端：

{
     "mcpServers": {
       "Сontext7": {
       "autoApprove": [],"disabled": false,"timeout": 60,"command": "docker","args": ["run","-i","--rm","context7-mcp"],"transportType": "stdio"
       }
     }
}

Context7的项目地址

项目官网：context7.com
Github仓库：https://github.com/upstash/context7

Context7的应用场景

客服多轮对话管理：在客服场景中，用户在咨询时可能频繁切换话题，而 Context7 能够保持上下文的连贯性，避免冗余信息。
长文档分析：对于像法律合同等长文档，Context7 能够分段处理并整合关键条款，突破 LLM 原生上下文长度限制。
实时数据分析：在电商用户行为监控等实时数据分析场景中，Context7 能结合历史行为与实时数据生成推荐或风险预警。
AI 辅助编程：在使用 AI 编程助手时，如 Cursor，添加 use context7，Context7 会自动拉取相关的最新文档和代码示例，帮助 AI 模型生成更准确的回答。