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Intégration Context7 pour le chat IA

Les connaissances d’un modèle s’arrêtent à sa date d’entraînement, alors que les bibliothèques continuent d’évoluer. Activez Context7 dans Endless et l’agent lit la documentation à jour de la bibliothèque que vous nommez avant d’écrire du code.

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Ce que l’agent peut faire avec Context7

  1. 01

    Trouver la bonne bibliothèque

    Associez le nom d’un package ou d’un produit à son entrée dans Context7, pour que l’agent lise la documentation du projet exact que vous visez.

  2. 02

    Lire la documentation et les exemples à jour

    Récupérez la documentation et les exemples de code de cette bibliothèque tels qu’ils sont aujourd’hui.

  3. 03

    Écrire du code conforme à l’API

    Obtenez du code écrit selon l’API documentée, ce qui compte surtout pour les bibliothèques qui changent d’une version à l’autre.

Que demander

  • “Utilise Context7 pour montrer comment ajouter un middleware dans la version actuelle de Next.js.”
  • “Consulte la documentation de Tailwind CSS sur Context7 et explique comment définir une couleur personnalisée.”
  • “Avec Context7, écris une requête Prisma qui pagine avec un curseur.”

Comment la configurer

  1. 01

    Ouvrez les connecteurs

    Dans Endless, ouvrez Paramètres, puis Connecteurs.

  2. 02

    Activez Context7

    Context7 est un serveur public : aucune connexion n’est nécessaire. Activez-le dans votre liste de connecteurs.

  3. 03

    Demandez dans le chat

    Ouvrez un chat et demandez ce dont vous avez besoin. L’agent utilise Context7 quand votre demande l’exige.

Tous les outils Context7 dont l’agent dispose

2 outils, tels que les liste le serveur MCP de Context7. L’agent choisit celui qui correspond à votre demande.

OutilCe qu’il fait, selon Context7 (en anglais)
resolve-library-idResolves a package/product name to a Context7-compatible library ID and returns matching libraries.
query-docsRetrieves and queries up-to-date documentation and code examples from Context7 for any programming library or framework.

Questions fréquentes

  • Pourquoi utiliser Context7 plutôt que d’interroger directement le modèle ?

    Un modèle répond à partir de ce qu’il a appris pendant son entraînement, qui peut avoir plusieurs versions de retard. Context7 donne à l’agent la documentation telle qu’elle est maintenant : le code qu’il écrit utilise donc l’API actuelle.

  • Quelles bibliothèques Context7 couvre-t-il ?

    Les bibliothèques et frameworks que Context7 a indexés, dont la plupart des projets open source populaires. L’agent cherche dans Context7 le nom que vous indiquez et vous prévient s’il ne trouve rien.

  • Ai-je besoin d’un compte ou d’une clé d’API ?

    Non. Context7 est un serveur MCP public. Il n’y a ni compte à connecter ni clé à coller.

  • Un administrateur de l’espace de travail peut-il désactiver Context7 ?

    Oui. Un administrateur peut désactiver un connecteur pour tout l’espace de travail dans l’onglet Espace de travail des paramètres des connecteurs. Chaque membre choisit ensuite parmi les connecteurs restés activés.

  • Une tâche planifiée peut-elle utiliser Context7 ?

    Oui. Une tâche planifiée peut utiliser les connecteurs activés pour la personne qui l’a créée : un rapport hebdomadaire peut donc lire Context7 comme le fait un chat.

  • Quels modèles de chat peuvent utiliser Context7 ?

    Le modèle de chat que vous choisissez dans Endless reçoit les outils Context7 : vous pouvez changer de modèle au cours d’une conversation sans perdre la connexion.

Intégrations associées

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