推荐语
Upstash 创始人力荐的 AI 编程助手 Context7，让你的代码编写不再翻车。
核心内容：
1. AI 编程助手在新库使用中的挑战与痛点
2. Context7 提供的最新、结构化官方文档上下文
3. Context7 的核心优势：精准过滤、去伪存真，提升 AI 编码能力
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
Upstash 联合创始人 Enes Akar 亲自下场安利自家新工具 Context7。
他吐槽说，过去一年用 AI 编程助手写代码，感觉就像开盲盒——碰上模型训练截止日期前的老库还行，一用到新东西，AI 就开始瞎编 API、生成一堆跑不起来的破代码。
就算你把新库的文档复制给 AI，效果也一般：文档太臃肿，容易超 Token 限制，还得一页页喂，AI 根本抓不住重点。
比如 Claude 3.5 可能根本不懂最新的 Next.js 15，给的 CDN 链接也可能是过时的，你让它修它也懵圈，因为它压根就没学过新的写法。
解决方案：Context7 闪亮登场。这玩意儿就是给你的 AI 编程助手 (任何 LLM 或 AI 代码编辑器都行) 提供的官方文档上下文。
他们把市面上超多库 (现在已经索引了 3500 多个) 的官方文档都扒下来，整理好，结构化了。
简单理解，就是搞了个专门搜文档的 RAG。你问问题，它就从这些文档里捞相关的片段给你，还能限制返回多少字 (token)。
这是一个能让你的 AI 编程能力更上一层楼的MCP服务器。
AI编码的一个痛点：模型知识库更新不及时，尤其在前端这种“月抛型”技术栈里特别难受。虽然 Cursor 自带文档索引功能，但效果差点意思，还得手动提醒它用。
Context7 的核心武器：
社区有许多人在制作有关 Context7 的视频。
▼ 解决AI编码的最大问题之一：Context7 MCP 使你的 AI 能够访问当前文档，而不是过时的训练。
不想用 Context7 MCP？去他们网站：context7.com，也能手动搜每个框架最新的文档。这个网站提供了各种技术栈的 LLM.txt 格式文档，专为面向 AI 阅读而建立。覆盖了所有主流库，比如 Next.js, Clerk, MongoDB, Upstash, Fast API 等等，不光是 Web 开发，只要有代码文档就能加。
1. Sequential Thinking MCP（序列性思考 MCP） —— 用于规划每一个步骤，并确保我们在执行过程中彻底而最大化地完成这一流程。2. Context7 MCP —— 在进行研究期间，以及在实施任何新的第三方 API或修改项目结构或进行任何变更之前，无论何时，你都必须始终查阅最新文档，因为自从你接受训练以来，某些内容可能已经发生了变化。”Context7 确保使用的框架和api是最新的正确的。 写个例子。用Claude 3.5 ，这模型肯定不知道最新的 Next.js 更新。
就算明确在 Prompt 里要求用
要求 claude-3.7-sonnet（最新、功能最强大的 AI 编码助手之一）编写一个可能尚未经过训练的 @upstash/redis 命令。即使在明确提及 linter 错误之后，该模型也无法生成正确的代码。从 Context7 复制文档
我们选择 Upstash Redis 作为我们想要搜索的库（选择您喜欢的任何库 — 例如 Next.js、React 等），输入 stream trim 作为我们的搜索词，然后复制链接。
怎么工作的？
以前许多文章都说过。公众号后台回复“windows”。Windows下MCP报错的救星来了，1分钟教你完美解决Cursor配置问题。所以你先把Windows Cursor中安装好，然后把mcp.json文件一股脑复制到Cline中即可Cline 配置文件在这：C:\Users\Aitrainee\AppData\Roaming\Cursor\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.jsonMac Cursor，看 https://github.com/upstash/context7?tab=readme-ov-file，Cusor中这样配置即可{ "mcpServers": { "context7": { "command": "npx", "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp@latest"] } }}Upstash 是一个Serverless 数据平台，提供了开箱即用的Redis 和Kafka 数据服务，让用户能够方便地在云环境中集成使用。
粤ICP备14082021号
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