Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/lza6/Claude-code-cli-config --skill context7명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
| name | context7 |
| description | Context7 MCP - 智能文档搜索和上下文获取工具,支持任何编程库的文档查询 |
| metadata | {"version":"1.0.3","tags":["文档","搜索","上下文","mcp","llm"],"clawdbot":{"requires":{"bins":"[Truncated]","npm":true},"install":["[Truncated]"]}} |
Context7 提供智能的文档搜索和上下文获取能力,支持任何编程库,由大语言模型驱动。
复制 .env.example 为 .env 并添加你的 Context7 API 密钥:
cp .env.example .env
在 .env 中添加你的 API 密钥:
CONTEXT7_API_KEY=你的api密钥
在 context7.com/dashboard 获取密钥
安装依赖:
npm install
Context7 提供两个主要命令:
通过名称搜索编程库,使用智能的大模型排序:
npx tsx query.ts search <库名称> <查询内容>
# 示例:
npx tsx query.ts search "nextjs" "setup ssr"
npx tsx query.ts search "react" "useEffect cleanup"
npx tsx query.ts search "better-auth" "authentication flow"
这将调用 Context7 搜索 API:
GET https://context7.com/api/v2/libs/search?libraryName=<name>&query=<query>
响应包含:
/vercel/next.js)获取智能的、经大模型重新排序的文档上下文:
npx tsx query.ts context <owner/repo> <查询内容>
# 示例:
npx tsx query.ts context "vercel/next.js" "setup ssr"
npx tsx query.ts context "facebook/react" "useState hook"
这将调用 Context7 上下文 API:
GET https://context7.com/api/v2/context?libraryId=<repo>&query=<query>&type=txt
响应包含:
# 搜索文档
npx tsx query.ts search "库名称" "你的搜索查询"
# 从特定仓库获取上下文
npx tsx query.ts context "owner/repo" "你的问题"
通过以下最佳实践充分利用 Context7 API:
使用 /libs/search 端点时,始终在查询参数中包含用户的原始问题。这可以让 API 使用大模型排序找到最相关的库,而不是依赖简单的名称匹配。
示例: 如果用户询问 Next.js 中的 SSR,搜索时使用:
libraryName=nextjsquery=setup+ssr这确保了针对特定任务的最佳排名。
为了获得最快和最准确的结果,使用 /context 端点时提供完整的 libraryId(例如:/vercel/next.js)。如果你已经知道用户询问的库,跳过搜索步骤直接调用上下文端点可以减少延迟。
为了确保文档的准确性,如果项目有特定版本要求,在 libraryId 中包含版本号,格式为 /owner/repo/version。你可以在搜索端点的响应中找到可用的版本标签。
使用 type 参数定制 /context 的响应格式:
type=json 当你需要以编程方式处理标题、内容片段和源 URL 时(适合 UI 展示)。type=txt 当你想将文档直接作为纯文本输入到大模型提示词时。当从搜索结果中以编程方式选择库时,使用 trustScore 和 benchmarkScore 优先选择高质量、信誉好的文档源。
通过在以下地址获取 llms.txt 文件来查找导航页面和其他文档页面:
https://context7.com/docs/llms.txt
搜索端点:
GET https://context7.com/api/v2/libs/search
?libraryName=<库名称>
&query=<用户查询>
上下文端点:
GET https://context7.com/api/v2/context
?libraryId=<owner/repo>
&query=<用户查询>
&type=txt|json
找不到结果?
认证错误?
.env 中设置了 CONTEXT7_API_KEYMIT
SOC 직업 분류 기준