MCP-сервер для Context7

MCP-сервер для Context7 — это приложение, которое предоставляет
AI-ассистентам доступ к актуальной документации и примерам кода
библиотек и фреймворков через стандартный протокол
Model Context Protocol (MCP). Сервер разворачивается на виртуальной машине
в Yandex Cloud.

Основные возможности и преимущества

• Интеграция с Yandex AI Studio. MCP-сервер интегрируется с AI Studio MCP Серверы — подключите его к вашим AI-агентам в несколько кликов.
• Актуальная документация. Context7 предоставляет AI-ассистентам доступ к свежей документации библиотек и фреймворков, устраняя проблему устаревших знаний модели.
• Примеры кода. Помимо документации, сервер возвращает релевантные примеры кода для запрашиваемых библиотек.
• Интеграция с AI-ассистентами. Позволяет AI-моделям получать контекстную информацию о библиотеках прямо во время работы.
• Авторизация Bearer-токеном. Все запросы к MCP-серверу защищены Bearer-токеном, который хранится в Yandex Lockbox.
• Стандартный протокол MCP. Использует открытый протокол Model Context Protocol для взаимодействия с AI-моделями, обеспечивая совместимость с широким спектром клиентов.
• HTTP-транспорт. MCP-сервер доступен на порту 8000 (HTTP), что упрощает интеграцию с различными клиентами и инструментами.
• Минимальные ресурсы. Приложение работает на виртуальной машине с минимальной конфигурацией (2 vCPU, 2 GB RAM), что снижает затраты на инфраструктуру.
• Docker-контейнеризация. Сервер запускается в Docker-контейнерах (MCP + nginx auth proxy).

1. Создайте секрет в Yandex Lockbox для хранения Bearer-токена авторизации. Секрет должен содержать ключ bearer_token с произвольным токеном.
2. Создайте сервисный аккаунт для установки приложения и назначьте ему на каталог установки роли compute.editor, iam.serviceAccounts.admin, vpc.admin.
3. Назначьте установочному сервисному аккаунту роль lockbox.admin отдельно на секрет с Bearer-токеном. Роль нужна для чтения и изменения прав доступа к выбранным секретам; назначать её на каталог не требуется. Это правило действует и для секретов из другого каталога. При установке приложение создаст отдельный сервисный аккаунт ВМ и назначит ему lockbox.payloadViewer только на выбранные секреты.
4. В консоли управления выберите сервис Cloud Apps.
5. На панели слева выберите Магазин приложений.
6. Выберите MCP Context7 и нажмите кнопку Использовать.
7. Укажите:
   • Имя приложения.
   • (Опционально) Описание приложения.
   • Сервисный аккаунт, созданный ранее.
   • Облачную подсеть, в которой будет развёрнута виртуальная машина.
   • Идентификатор секрета Lockbox с Bearer-токеном для авторизации.
   • Внешний доступ к MCP-серверу (опционально; по умолчанию выключен, включите для подключения по публичному IP-адресу).
   • SSH-доступ: выберите Отключён или Включён. Если SSH-доступ включён, укажите имя пользователя и публичный SSH-ключ.
8. Нажмите кнопку Установить и дождитесь, пока приложение установится.
9. После установки в разделе Данные приложения доступны два адреса MCP-сервера:
   • URL MCP-сервера (внешний): http://<public-ip>:8000/mcp — для подключения через интернет при включённом внешнем доступе.
   • URL MCP-сервера (внутренний): http://<private-ip>:8000/mcp — для клиентов с сетевым доступом к внутреннему IP-адресу ВМ. Yandex AI Studio использует внутренний URL.
10. Настройте ваш AI-клиент для подключения к MCP-серверу, указав заголовок Authorization: Bearer <ваш-токен>.

Подключение MCP-сервера к Yandex AI Studio

1. В консоли управления откройте сервис AI Studio и перейдите в раздел Agent Core → MCP-серверы.
2. Нажмите Создать MCP-сервер и в разделе MCP-серверы из Yandex Cloud Marketplace выберите нужный MCP-сервер.
3. Укажите имя сервера и выберите уже развёрнутый экземпляр приложения или создайте новый, следуя инструкциям по развёртыванию. При развёртывании нового сервера кнопка Сохранить будет доступна только после полного развёртывания и запуска MCP-сервера.
4. После выбора приложения значения параметров Сеть и Сервисный аккаунт MCP-сервера заполнятся автоматически.
5. Нажмите Создать. После успешной проверки подключения выберите необходимые инструменты и нажмите Сохранить — MCP-сервер будет зарегистрирован в AI Studio и доступен для использования AI-агентами.

• Получение актуальной документации по библиотекам и фреймворкам (React, Next.js, LangChain и др.) с помощью AI-ассистента.
• Поиск примеров кода для конкретных библиотек через естественный язык.
• Устранение проблемы устаревших знаний AI-модели при работе с новыми версиями библиотек.
• Автоматическое получение контекстной информации о зависимостях проекта.

Служба технической поддержки Yandex Cloud отвечает на запросы 24 часа в сутки, 7 дней в неделю. Доступные виды запросов и срок их обработки зависят от тарифного плана. Подключить платную поддержку можно в консоли управления. Подробнее о порядке оказания технической поддержки.