Context7 – 为大模型和AI编辑器提供最新文档和代码示例的平台

工具测评
7月24日
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Context7项目简介

Context7 是 Upstash 推出的AI编程辅助工具，为大型语言模型（LLMs）和 AI 代码编辑器提供最新、版本特定的文档和代码示例。通过解析文档、丰富内容、向量化和重新排名等步骤，确保开发者能获取到准确且最新的代码示例和文档。Context7 支持多种工具，如 Cursor、Windsurf、Claude Desktop 等，通过模型上下文协议（MCP）实现集成。

使用 Context7 时，开发者只需在提示中添加 use context7，可自动获取相关上下文，提高代码生成的准确性和可靠性。适合快速更新的框架或小众包，显著减少生成错误或过时代码的风险。Context7 的安装和配置相对简单，支持多种安装方式，包括通过 Smithery、Docker 等。

Context7优势介绍

实时文档获取：从官方源（如 GitHub、官方文档网站）拉取最新文档和代码示例，确保开发者获取到的信息是最新的。

版本特定：能根据目标库的版本匹配相应的文档和代码示例，避免因版本不一致导致的问题。

无缝集成：只需在提示中添加 use context7，可触发文档注入，与多种 MCP 兼容客户端（如 Cursor、Windsurf、Claude Desktop 等）集成。

减少幻觉代码：降低 AI 生成不存在 API 或过时代码的可能性，提高代码生成的准确性。

多平台支持：兼容多种开发工具，如 Cursor、Windsurf、VS Code 等。

精准的上下文提取：从最新文档中提取干净、相关的代码片段，仅包含代码和描述，没有多余内容。

广泛的库支持：目前已支持超过 6000 个流行库，主流框架基本都能找到。

免费使用：个人使用每天可免费查询多达 50 次。

resolve_library_id：通过提供指定库的模糊关键字，找到具体所指的包。

get_library_docs：获取指定包的文档内容，提供真正的文档而非搜索结果。

Context7的工作原理

解析：从文档中提取代码片段和示例。

丰富：使用 LLMs 添加简短解释和元数据。

向量化：嵌入内容以便进行语义搜索。

重新排名：使用自定义算法对结果进行相关性评分。

缓存：从 Redis 提供请求，以获得最佳性能。

Context7的安装与配置

Node.js：需要 Node.js >= 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：

打开 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"
}
}
}