context7/docs

Context7 MCP - 即時更新的程式碼文件，適用於任何提示

❌ 沒有 Context7

大型語言模型（LLM）依賴過時或通用的函式庫資訊。你會遇到：

• ❌ 程式碼範例過時，僅根據一年前的訓練資料
• ❌ 產生不存在的 API
• ❌ 舊版套件的通用答案

✅ 有了 Context7

Context7 MCP 直接從來源拉取即時、特定版本的文件與程式碼範例，並直接放入你的提示中。

在 Cursor 的提示中加入 use context7：

建立一個使用 app router 的基本 Next.js 專案。use context7

根據 PostgreSQL 資訊，建立一個刪除 city 為 "" 的資料列的腳本。use context7

Context7 會將即時的程式碼範例與文件直接帶入你的 LLM 上下文。

• 1️⃣ 自然地撰寫你的提示
• 2️⃣ 告訴 LLM use context7
• 3️⃣ 取得可執行的程式碼解答

不需切換分頁、不會產生不存在的 API、不會有過時的程式碼。

📚 新增專案

請參考我們的專案新增指南，學習如何將你喜愛的函式庫加入 Context7 或更新其內容。

🛠️ 安裝

系統需求

• Node.js >= v18.0.0
• Cursor、Windsurf、Claude Desktop 或其他 MCP 客戶端

透過 Smithery 安裝

要透過 Smithery 自動安裝 Context7 MCP Server：

npx -y @smithery/cli@latest install @upstash/context7-mcp --client <CLIENT_NAME> --key <YOUR_SMITHERY_KEY>

你的 Smithery 金鑰可在 Smithery.ai 網頁 取得。

在 Cursor 安裝

前往：Settings -> Cursor Settings -> MCP -> Add new global MCP server

建議將下列設定貼到你的 Cursor ~/.cursor/mcp.json 檔案。你也可以在專案資料夾建立 .cursor/mcp.json 進行專案安裝。詳見 Cursor MCP 文件。

Cursor 遠端伺服器連線

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "url": "https://mcp.context7.com/mcp"
    }
  }
}

Cursor 本地伺服器連線

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

替代方案：使用 Bun

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

替代方案：使用 Deno

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "command": "deno",
      "args": ["run", "--allow-env", "--allow-net", "npm:@upstash/context7-mcp"]
    }
  }
}

在 Windsurf 安裝

將下列內容加入 Windsurf MCP 設定檔。詳見 Windsurf MCP 文件。

Windsurf 遠端伺服器連線

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "serverUrl": "https://mcp.context7.com/mcp"
    }
  }
}

Windsurf 本地伺服器連線

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

在 Trae 安裝

請使用「手動新增」功能，並填寫該 MCP 伺服器的 JSON 設定資訊。 欲了解更多詳情，請參閱 Trae 文件。

Trae 遠端伺服器連線

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "url": "https://mcp.context7.com/mcp"
    }
  }
}

Trae 本地伺服器連線

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

在 VS Code 安裝

將下列內容加入 VS Code MCP 設定檔。詳見 VS Code MCP 文件。

VS Code 遠端伺服器連線

"mcp": {
  "servers": {
    "context7": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.context7.com/mcp"
    }
  }
}

VS Code 本地伺服器連線

"mcp": {
  "servers": {
    "context7": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
    }
  }
}

在 Visual Studio 2022 安裝

您可以按照 Visual Studio MCP 伺服器文件 的說明，在 Visual Studio 2022 中設定 Context7 MCP。

請將以下內容新增至您的 Visual Studio MCP 設定檔（詳細資訊請參閱 Visual Studio 文件）：

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "context7": {
        "type": "http",
        "url": "https://mcp.context7.com/mcp"
      }
    }
  }
}

或者，若要使用本地伺服器：

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "context7": {
        "type": "stdio",
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
      }
    }
  }
}

如需更多資訊與疑難排解，請參閱 Visual Studio MCP 伺服器文件。

在 Zed 安裝

可透過 Zed 擴充套件 安裝，或將下列內容加入 Zed settings.json。詳見 Zed Context Server 文件。

{
  "context_servers": {
    "Context7": {
      "command": {
        "path": "npx",
        "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
      },
      "settings": {}
    }
  }
}

在 Gemini CLI 安裝

詳閱 Gemini CLI 設定說明。

1. 開啟 Gemini CLI 設定檔，位置為 ~/.gemini/settings.json（其中 ~ 代表您的家目錄）。
2. 在您的 settings.json 檔案中的 mcpServers 物件內新增以下內容：

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "httpUrl": "https://mcp.context7.com/mcp"
    }
  }
}

或者，若要使用本地伺服器：

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

如果 mcpServers 物件不存在，請建立它。

在 Claude Code 安裝

執行下列指令。詳見 Claude Code MCP 文件。

Claude Code 遠端伺服器連線

claude mcp add --transport http context7 https://mcp.context7.com/mcp

Claude Code 本地伺服器連線

claude mcp add context7 -- npx -y @upstash/context7-mcp

在 Claude Desktop 安裝

將下列內容加入 Claude Desktop claude_desktop_config.json。詳見 Claude Desktop MCP 文件。

{
  "mcpServers": {
    "Context7": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
    }
  }
}

在 Cline 安裝

您可以按照以下說明，透過 Cline MCP 伺服器市集 輕鬆安裝 Context7：

1. 開啟 Cline。
2. 點擊選單圖示（☰）進入 MCP 伺服器 區段。
3. 在 市集 分頁的搜尋欄中尋找 Context7。
4. 點擊 安裝 按鈕。

您也可以直接修改 MCP servers 設定檔案：

1. 開啟 Cline。
2. 點擊選單圖示 (☰)，進入 MCP 伺服器部分。
3. 選擇遠端伺服器標籤。
4. 點擊編輯設定按鈕。
5. 將 context7 相關設定新增至 mcpServers：

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "url": "https://mcp.context7.com/mcp",
      "type": "streamableHttp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

在 BoltAI 安裝

打開應用程式的「Settings」頁面，前往「Plugins」，並輸入下列 JSON：

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

儲存後，在聊天中輸入 get-library-docs 並接上你的 Context7 文件 ID（例如 get-library-docs /nuxt/ui）。更多資訊請參考 BoltAI 文件網站。如在 iOS 上使用 BoltAI，請參考此指南。

在 Copilot Coding Agent 安裝

在 Copilot Coding Agent 使用 Context7

請將以下設定加入 Copilot Coding Agent 的 mcp 設定區塊（Repository->Settings->Copilot->Coding agent->MCP configuration）：

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.context7.com/mcp",
      "tools": ["get-library-docs", "resolve-library-id"]
    }
  }
}

更多資訊請參見官方 GitHub 文件。

在 Copilot CLI 中安裝

1. 打開 Copilot CLI MCP 設定檔。位置為 ~/.copilot/mcp-config.json（其中 ~ 是您的主目錄）。
2. 在 mcp-config.json 檔案中的 mcpServers 物件新增下列内容：

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.context7.com/mcp",
      "headers": {
        "CONTEXT7_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
      },
      "tools": [
        "get-library-docs", 
        "resolve-library-id"
      ]
    }
  }
}

或者，對於本地伺服器：

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "type": "local",
      "command": "npx",
      "tools": [
        "get-library-docs", 
        "resolve-library-id"
      ],
      "args": [
        "-y",
        "@upstash/context7-mcp",
        "--api-key",
        "YOUR_API_KEY"
      ]
    }
  }
}

如果 mcp-config.json 檔案不存在，請建立它。

使用 Docker

若你偏好在 Docker 容器中執行 MCP 伺服器：

1. 建立 Docker 映像檔：

   先在專案根目錄（或任意位置）建立 Dockerfile：

   點擊查看 Dockerfile 內容

   FROM node:18-alpine
   
   WORKDIR /app
   
   # 全域安裝最新版
   RUN npm install -g @upstash/context7-mcp
   
   # 如有需要可開放預設埠（視 MCP 客戶端互動而定）
   # EXPOSE 3000
   
   # 預設啟動指令
   CMD ["context7-mcp"]
   

   然後使用標籤（如 context7-mcp）建構映像檔。**請確保 Docker Desktop（或 Docker daemon）已啟動。**在存有 Dockerfile 的目錄執行：

   docker build -t context7-mcp .
   

2. 設定 MCP 客戶端：

   更新 MCP 客戶端設定以使用 Docker 指令。

   cline_mcp_settings.json 範例：

   {
     "mcpServers": {
       "Сontext7": {
         "autoApprove": [],
         "disabled": false,
         "timeout": 60,
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-i", "--rm", "context7-mcp"],
         "transportType": "stdio"
       }
     }
   }
   

   注意：這是範例設定。請參考前述各 MCP 客戶端（如 Cursor、VS Code 等）的範例調整結構（如 mcpServers 與 servers）。同時確保 args 中的映像名稱與 docker build 使用的標籤一致。

在 Windows 安裝

Windows 的設定與 Linux 或 macOS 略有不同（範例以 Cline 為例）。其他編輯器同理，請參考 command 與 args 設定。

{
  "mcpServers": {
    "github.com/upstash/context7-mcp": {
      "command": "cmd",
      "args": ["/c", "npx", "-y", "@upstash/context7-mcp@latest"],
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

在 Augment Code 安裝

在 Augment Code 設定 Context7 MCP，請依下列步驟：

1. 按 Cmd/Ctrl Shift P 或於 Augment 面板的漢堡選單中選擇
2. 選擇 Edit Settings
3. 於 Advanced 下點選 Edit in settings.json
4. 將伺服器設定加入 augment.advanced 物件的 mcpServers 陣列

"augment.advanced": {
    "mcpServers": [
        {
            "name": "context7",
            "command": "npx",
            "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
        }
    ]
}

加入 MCP 伺服器後，請重啟編輯器。如遇錯誤，請檢查語法是否有遺漏括號或逗號。

在 Roo Code 安裝

將以下內容加入你的 Roo Code MCP 設定檔。更多資訊請參考 Roo Code MCP 文件。

Roo Code 遠端伺服器連線

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://mcp.context7.com/mcp"
    }
  }
}

Roo Code 本地伺服器連線

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

在 Zencoder 安裝

要在 Zencoder 設定 Context7 MCP，請依照下列步驟操作：

1. 前往 Zencoder 選單（...）
2. 從下拉選單選擇 Agent tools
3. 點擊 Add custom MCP
4. 輸入名稱與下方伺服器設定，並記得點擊 Install 按鈕

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

新增 MCP 伺服器後，即可繼續使用。

在 Amazon Q Developer CLI 安裝

將以下內容加入你的 Amazon Q Developer CLI 設定檔。更多細節請參考 Amazon Q Developer CLI 文件。

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

在 Qodo Gen 安裝

詳情請參考 Qodo Gen 文件。

1. 在 VSCode 或 IntelliJ 開啟 Qodo Gen 聊天面板。
2. 點擊 Connect more tools。
3. 點擊 + Add new MCP。
4. 加入以下設定：

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "url": "https://mcp.context7.com/mcp"
    }
  }
}

在 JetBrains AI Assistant 安裝

詳情請參考 JetBrains AI Assistant 文件。

1. 在 JetBrains IDE 前往 Settings -> Tools -> AI Assistant -> Model Context Protocol (MCP)
2. 點擊 + Add
3. 在對話框左上角點擊 Command 並選擇 As JSON
4. 輸入以下設定並點擊 OK

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

5. 點擊 Apply 儲存變更。
6. 同樣方式也可在 JetBrains Junie 的 Settings -> Tools -> Junie -> MCP Settings 新增 context7。

在 Warp 安裝

詳情請參考 Warp Model Context Protocol 文件。

1. 前往 Settings > AI > Manage MCP servers
2. 點擊 + Add 新增 MCP 伺服器
3. 貼上以下設定：

{
  "Context7": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"],
    "env": {},
    "working_directory": null,
    "start_on_launch": true
  }
}

4. 點擊 Save 套用變更。

在 Opencode 安裝

將以下內容加入你的 Opencode 設定檔。更多資訊請參考 Opencode MCP 文件。

Opencode 遠端伺服器連線

"mcp": {
  "context7": {
    "type": "remote",
    "url": "https://mcp.context7.com/mcp",
    "enabled": true
  }
}

Opencode 本地伺服器連線

{
  "mcp": {
    "context7": {
      "type": "local",
      "command": ["npx", "-y", "@upstash/context7-mcp"],
      "enabled": true
    }
  }
}

在 Kiro 安裝

詳情請參考 Kiro Model Context Protocol 文件。

1. 前往 Kiro > MCP Servers
2. 點擊 + Add 按鈕新增 MCP 伺服器。
3. 貼上以下設定：

{
  "mcpServers": {
    "Context7": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"],
      "env": {},
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

4. 點擊 Save 套用變更。

在 OpenAI Codex 安裝

詳情請參考 OpenAI Codex。

將下列設定加入你的 OpenAI Codex MCP 伺服器設定：

本地伺服器連接

[mcp_servers.context7]
args = ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
command = "npx"

遠端伺服器連接

[mcp_servers.context7]
url = "https://mcp.context7.com/mcp"
http_headers = { "CONTEXT7_API_KEY" = "YOUR_API_KEY" }

在 LM Studio 安裝

詳情請參考 LM Studio MCP 支援。

一鍵安裝：

手動設定：

1. 前往 Program（右側）> Install > Edit mcp.json
2. 貼上以下設定：

{
  "mcpServers": {
    "Context7": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
    }
  }
}

3. 點擊 Save 套用變更。
4. 可於右側 Program 下方或聊天框底部的插頭圖示切換 MCP 伺服器開關。

## 🔧 環境變數

Context7 MCP 伺服器支援下列環境變數：

• DEFAULT_MINIMUM_TOKENS：設定文件擷取的最小 token 數（預設：10000）

範例設定：

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"],
      "env": {
        "DEFAULT_MINIMUM_TOKENS": "6000"
      }
    }
  }
}

🔨 可用工具

Context7 MCP 提供下列工具供 LLM 使用：

• resolve-library-id：將一般函式庫名稱解析為 Context7 相容的函式庫 ID。

  • libraryName（必填）：要查詢的函式庫名稱

• get-library-docs：根據 Context7 相容的函式庫 ID 取得文件。

  • context7CompatibleLibraryID（必填）：Context7 相容的函式庫 ID（如 /mongodb/docs, /vercel/next.js）
  • topic（選填）：聚焦於特定主題（如 "routing", "hooks"）
  • tokens（選填，預設 10000）：最大回傳 token 數。小於預設或 DEFAULT_MINIMUM_TOKENS 的值會自動提升。

💻 開發

複製專案並安裝依賴：

bun i

建置：

bun run build

本地設定範例

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "command": "npx",
      "args": ["tsx", "/path/to/folder/context7-mcp/src/index.ts"]
    }
  }
}

使用 MCP Inspector 測試

npx -y @modelcontextprotocol/inspector npx @upstash/context7-mcp

🚨 疑難排解

找不到模組錯誤

若遇到 ERR_MODULE_NOT_FOUND，請嘗試用 bunx 取代 npx：

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

這通常能解決 npx 無法正確安裝或解析套件的問題。

ESM 解析問題

若出現 Error: Cannot find module 'uriTemplate.js'，請嘗試加上 --experimental-vm-modules 參數：

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "--node-options=--experimental-vm-modules", "@upstash/context7-mcp@1.0.6"]
    }
  }
}

TLS/憑證問題

可加上 --experimental-fetch 參數繞過 TLS 問題：

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "--node-options=--experimental-fetch", "@upstash/context7-mcp"]
    }
  }
}

一般 MCP 客戶端錯誤

1. 嘗試加上 @latest 於套件名稱
2. 改用 bunx 取代 npx
3. 或改用 deno
4. 請確認 Node.js 版本為 v18 或以上，以支援原生 fetch

⚠️ 免責聲明

Context7 專案由社群貢獻，雖然我們致力於維持高品質，但無法保證所有函式庫文件的正確性、完整性或安全性。Context7 上的專案由各自擁有者開發與維護，非 Context7 官方。若發現可疑、不當或潛在有害內容，請於專案頁面點選「檢舉」按鈕通知我們。我們會嚴肅處理所有檢舉，並盡快審查標記內容，以維護平台的完整性與安全。使用 Context7 即表示你同意自行承擔風險。

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• Income Stream Surfers：「Context7：將改變 AI 程式開發的新 MCP 伺服器」
• AICodeKing：「Context7 + Cline & RooCode：這個 MCP 伺服器讓 CLINE 效率提升 100 倍！」
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