编程文档桥接服务

Context7聊天GPT桥

为什么存在

ChatGPT需要访问当前的编程文档，但需要特定的 search 和 fetch 工具。Context7提供了出色的最新文档，但使用了不同的工具(resolve-library-id 和 get-library-docs).这座桥在它们之间进行转换，使ChatGPT能够访问Context7的文档数据库。

它做什么

一个允许ChatGPT通过Context7 MCP服务器访问最新编程文档的桥。实现所需的ChatGPT search 和 fetch 在内部使用Context7的文档数据库时。

需求

• Node.js >= 18.0.0
• python >= 3.8
• ngrok （用于ChatGPT访问）

快速开始

1. 安装依赖项：

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   pip install -r requirements.txt
   

2. 启动桥：

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   python context7_bridge.py
   

   该脚本会自动启动ngrok并显示ChatGPT就绪URL。

3. 添加到ChatGPT： 将显示的URL复制到ChatGPT的MCP连接器：

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   https://abc123.ngrok-free.app/sse
   

可用工具

search

搜索编程库和框架。支持库名称（例如“React”、“MongoDB”）和直接的Context7库ID（例如“/reactjs/React.dev”）。

fetch

获取特定库的全面文档。支持高级参数：

• 基础： library_id
• 主题聚焦： library_id|topic:hooks
• 自定义令牌： library_id|tokens:15000
• 组合： library_id|topic:authentication|tokens:12000

示例主题

• hooks -React钩子、useEffect、useState
• routing -导航、路线设置
• authentication -登录、安全、智威汤逊
• installation -设置、配置
• api -API参考、方法
• examples -代码示例、教程

运作原理

ChatGPT → ngrok → Bridge → Context7 MCP Server → Documentation Database

1. ChatGPT向您的网桥发送搜索/获取请求
2. Bridge将这些转换为Context7的解析库id/获取库文档调用
3. Context7返回当前文档
4. ChatGPT的桥接格式响应

配置

命令行选项：

python context7_bridge.py --help

• --port -要运行的端口（默认值：8000）
• --host -要绑定的主机（默认值：127.0.0.1）
• --no-ngrok -禁用自动ngrok隧道

环境变量：

• LOG_LEVEL -日志记录级别（默认值：INFO）

手动设置

如果您更喜欢手动ngrok控制：

# Start without ngrok
python context7_bridge.py --no-ngrok

# In another terminal
ngrok http 8000

测试

不使用ChatGPT的测试：

# Health check
curl http://localhost:8000/health

# Test search
curl -X POST http://localhost:8000/sse \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"search","arguments":{"query":"react"}}}'

故障排除

“无法从Context7服务器获取响应”

• 确保Node.js和npx已安装并位于PATH中

“未知文档ID”

• 总是打电话 search 之前 fetch 获取有效ID
• 或者使用直接的Context7库ID（以开头 /)
• 注意：ChatGPT的工具描述可能需要改进，以便更好地理解搜索优先的工作流程——目前可以工作，但ChatGPT偶尔会出现顺序问题

调试模式：

LOG_LEVEL=DEBUG python context7_bridge.py