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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
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:
▼ 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。
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。
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
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。
{ "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。
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