Context7 – 提供最新文档与代码示例的平台，为大模型和AI编辑器提供支持与资源

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。

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。
• 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：
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