Context7 MCP Server

¿Qué es el Servidor MCP Context7?

El Servidor MCP Context7 es un servidor MCP de código abierto que actúa como un puente dinámico de documentación y ejemplos de código para LLM y herramientas de desarrollo de IA. Al conectarse a través del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), extrae y entrega documentos actuales y autorizados, así como ejemplos prácticos para bibliotecas o marcos utilizados en tus indicaciones, manteniendo las respuestas de codificación precisas y relevantes. Es compatible con editores y herramientas populares como Cursor, Claude Desktop, Windsurf, Zed y más.

Cómo Configurar el Servidor MCP Context7

Puedes configurar el Servidor MCP Context7 añadiéndolo a la configuración MCP de tu herramienta. Los enfoques comunes son:

• NodeJS: Usa npx (o bunx/deno) para ejecutar el paquete más reciente actualizando la configuración de tu cliente MCP:

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

• Editores/IDEs: Ve a la configuración (por ejemplo, Cursor o VS Code) y agrega Context7 como un servidor MCP global utilizando la configuración recomendada, o instálalo a través del mercado de extensiones apropiado.
• Docker: Construye y ejecuta el Dockerfile proporcionado, luego ajusta tu configuración para ejecutar el comando Docker como tu servidor MCP.
• Smithery: Usa npx -y @smithery/cli install @upstash/context7-mcp --client claude para la integración de Claude Desktop.
• Asegúrate de tener Node.js v18+ para la mejor compatibilidad, y consulta los documentos MCP de tu herramienta para detalles de configuración específicos de la ubicación.

Cómo Usar el Servidor MCP Context7

1. Habilita Context7 en tu indicación: Mientras escribes una indicación de codificación, añade use context7 al final de tu instrucción (por ejemplo, Crea un proyecto básico de Next.js con enrutador de aplicaciones. use context7).
2. Integración LLM: El LLM o asistente de IA detecta el comando use context7 y consulta automáticamente el MCP de Context7 para obtener documentación y ejemplos de código relevantes y actualizados.
3. Mejora de la Indicación: El contenido recuperado e inyectado mejora la salida del LLM—ya no más APIs obsoletas o respuestas inventadas.
4. Sin Necesidad de Cambiar de Pestaña: Todo sucede dentro del contexto de tu chat de desarrollo, IDE o asistente de codificación.

Características Clave

• Documentación más reciente: Extrae documentos oficiales y actualizados y ejemplos de código de miles de bibliotecas.
• Soporte para Múltiples Herramientas: Se integra perfectamente con Cursor, Claude Desktop, VS Code, Zed y cualquier agente o IDE compatible con MCP.
• Configuración Plug-and-Play: Configuración simple—funciona a través de npx, bunx, deno, Docker o extensiones del mercado.
• Inyección de Contexto Dinámico: Entrega documentos contextualmente relevantes directamente en las indicaciones de LLM.
• API de Herramientas: Expone acciones ejecutables (como resolve-library-id y get-library-docs) a través del protocolo MCP.
• Abierto y Extensible: Impulsado por la comunidad, con licencia MIT, y fácilmente adaptable a nuevos entornos o flujos de trabajo.

Casos de Uso

• Programación en Pareja con IA: Mejora las completaciones de código de los LLM con ejemplos actuales y APIs coincidentes con la versión.
• Depuración de Errores: Obtén instantáneamente pasos de solución de problemas relevantes y documentación para resolver problemas de codificación.
• Aprendizaje de Nuevos Marcos: Consulta el código y guías de mejores prácticas para bibliotecas y paquetes poco familiares.
• Migración de Legado: Obtén sintaxis precisa y cambios de API para actualizaciones de paquetes, minimizando la investigación manual.

FAQ

Q1: ¿Qué debo hacer si obtengo un error ERR_MODULE_NOT_FOUND al iniciar el Servidor MCP Context7?
Intenta usar bunx en lugar de npx en tu configuración. Esto a menudo resuelve problemas de resolución de módulos, especialmente en entornos donde npx no funciona como se esperaba o la gestión de ESM de Node causa problemas.

Q2: ¿Puedo ejecutar el Servidor MCP Context7 en un contenedor Docker?
¡Sí! Construye una imagen Docker utilizando el Dockerfile proporcionado y luego actualiza la configuración de tu cliente MCP para ejecutar el comando Docker run como se muestra en la guía. Asegúrate de que el demonio de Docker esté en ejecución y que la etiqueta de imagen coincida con tu configuración.

Q3: ¿Cómo puedo usar Context7 desde diferentes editores como VS Code, Cursor o Zed?
Hay fragmentos de configuración listos para usar para cada editor y herramienta principal. Puedes usar la extensión/mercado, o agregar manualmente la definición del servidor correcta a tu archivo de configuración MCP como se demostró anteriormente.

Q4: ¿Cómo aseguro que la documentación proporcionada sea precisa y esté actualizada?
Context7 obtiene documentos y ejemplos directamente de las fuentes oficiales disponibles más recientes y de repositorios indexados. Sin embargo, al ser un proyecto basado en la comunidad, siempre verifica el contenido—usa la función "Informar" si encuentras imprecisiones.

Q5: El LLM está generando código genérico u obsoleto—¿qué podría estar mal?
Asegúrate de que use context7 aparezca en tu indicación, y confirma que tu configuración MCP esté funcionando (prueba a través del Inspector MCPI). También, verifica la configuración de tu red/firewall si estás ejecutando localmente o a través de Docker.