Context7是什么
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。
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Context7的主要功能
- 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。
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安装方式：
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通过 Smithery 安装：
- Claude Desktop：
npx -y @smithery/cli install @upstash/context7-mcp --client claude
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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"] } } }
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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" } } }
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通过 Smithery 安装：
Context7的项目地址
- 项目官网：context7.com
- Github仓库：http://github.com/upstash/context7
Context7的应用场景
- 客服多轮对话管理：在客服场景中，用户咨询时多次切换话题，Context7 能保持上下文连贯并避免冗余。
- 长文档分析：对于长文档（如法律合同），Context7 可以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 能结合历史行为和实时流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，供 AI 模型生成更准确的回答。
