Was ist Context7?

Context7 ist ein MCP Server von Upstash, der aktuelle, versionsspezifische Library-Dokumentation direkt in den Prompt deines KI-Coding-Modells injiziert. Statt auf veraltete Trainingsdaten zu vertrauen, holt Context7 die neuesten Docs und Code-Beispiele aus offiziellen Quellen und stellt sie dem LLM als Kontext bereit. Das Ergebnis: weniger halluzinierte APIs, korrekte Code-Beispiele und keine veralteten Funktionsaufrufe mehr.

Für Entwickler-Teams löst Context7 ein ganz konkretes Problem. LLMs werden auf einem bestimmten Datenstand trainiert und wissen nichts über neuere Library-Versionen. Wer mit Next.js 15, Tailwind 4 oder Symfony 7.2 arbeitet, bekommt ohne Context7 regelmäßig Code-Vorschläge, die auf veralteten APIs basieren. Context7 schließt diese Lücke, indem es die aktuelle Dokumentation on demand in den Kontext lädt.

Das Tool basiert auf dem Model Context Protocol (MCP) von Anthropic, einem offenen Standard für die Kommunikation zwischen LLMs und externen Tools. Context7 stellt zwei MCP-Tools bereit: resolve-library-id zum Finden der richtigen Library und query-docs zum Abrufen der passenden Dokumentation. Das Ganze funktioniert mit allen MCP-fähigen Clients wie Claude Code, Cursor, Windsurf, VS Code und vielen weiteren.

Vibe Coding lebt davon, dass du mit natürlicher Sprache beschreibst, was du bauen willst und die KI den Code schreibt. Aber genau hier liegt das Problem: Wenn das Modell veraltete Funktionen nutzt, debugst du stundenlang Code, der nie funktioniert hätte. Context7 eliminiert dieses Risiko, indem es dem Modell vor der Code-Generierung die aktuelle Doku liefert.

Ein konkretes Beispiel: Du sagst deinem KI-Coding-Assistenten, er soll eine Next.js Middleware mit JWT-Authentifizierung bauen. Ohne Context7 nutzt das Modell möglicherweise die alte pages-Router Syntax oder veraltete Middleware-APIs. Mit Context7 bekommt es automatisch die aktuelle App-Router-Dokumentation aus Next.js 15 und generiert korrekt funktionierenden Code.

Der Workflow ist dabei denkbar einfach: Du schreibst use context7 ans Ende deines Prompts oder richtest eine Regel ein, die Context7 automatisch bei jeder Code-bezogenen Frage aktiviert. Kein Tab-Wechsel zur Dokumentation, kein Copy-Paste von Docs in den Chat. Besonders bei schnell entwickelten Frameworks wie React, Tailwind, Zod oder Symfony macht das einen enormen Produktivitätsunterschied.

Context7 bietet zwei Verbindungswege: Remote via HTTP (empfohlen für die meisten Setups) oder lokal via stdio mit npx. Für beide Varianten brauchst du einen kostenlosen API-Key von context7.com/dashboard, der dir höhere Rate Limits gibt.

Für Cursor trägst du die Konfiguration in deine ~/.cursor/mcp.json ein. Seit Cursor 1.0 gibt es auch einen One-Click-Install-Button.

Falls du die lokale Variante bevorzugst, die über npx läuft und Node.js 18 oder höher voraussetzt:

Damit du nicht bei jedem Prompt use context7 tippen musst, kannst du eine Regel in deinem Client hinterlegen. In Claude Code legst du das in deine CLAUDE.md Datei, in Cursor in die .cursorrules.

Mit dieser Regel holt sich dein KI-Assistent automatisch die aktuelle Doku, bevor er Code schreibt. Das ist besonders für Teams sinnvoll, weil jeder Entwickler automatisch mit aktuellen Docs arbeitet, ohne daran denken zu müssen.

Context7 bietet drei Tarife an. Die Preisänderung im Januar 2026 hat für Diskussionen gesorgt, weil das Free-Tier von rund 6.000 auf 1.000 Requests pro Monat reduziert wurde.

Free (0 Dollar): Zugriff auf alle öffentlichen Libraries, 1.000 API-Requests pro Monat, kein API-Key nötig aber empfohlen. Für Einzelentwickler und zum Testen völlig ausreichend.

Pro (7 Dollar pro Seat pro Monat): Höhere Rate Limits pro Teammitglied, Zugriff auf private Repositories (15 Dollar pro 1M Parse Tokens), Team-Management mit Rollen. Ein 4-Personen-Team zahlt also 28 Dollar pro Monat plus Parse-Token-Kosten.

Enterprise (ab 30 Dollar pro Seat, sinkt bei Teamgröße bis auf 2,50 Dollar): Custom Rate Limits, dedizierter Support, Jahresverträge mit Rabatten. Kontakt über context7@upstash.com.

Wichtig für die Kostenkalkulation: Das Abfragen von Dokumentation ist im Seat-Preis enthalten. Parse Tokens fallen nur an, wenn du private Repositories hinzufügst oder aktualisierst. Für Teams, die ausschließlich öffentliche Libraries nutzen, bleiben die Kosten bei 7 Dollar pro Person. Verglichen mit der Zeit, die du mit dem Debuggen von halluzinierten APIs verbringst, amortisiert sich das sehr schnell.

Context7 funktioniert mit praktisch jedem MCP-fähigen Client. Die wichtigsten Integrationen im Überblick:

Claude Code: Installation per CLI-Befehl, nativ über HTTP-Transport. Ideal für Terminal-basierte Workflows.

Cursor: JSON-Konfiguration in der mcp.json, seit Version 1.0 auch One-Click-Install. Die beliebteste Integration.

Windsurf: Direkte MCP-Integration über die Einstellungen.

VS Code: Über die Context7 MCP Server Extension aus dem Marketplace.

JetBrains IDEs: Über Qodo Gen oder andere MCP-fähige Plugins.

OpenAI Codex CLI: Konfiguration über config.toml mit dem Befehl codex mcp add context7.

Context7 unterstützt auch OAuth 2.0 Authentifizierung über den Endpunkt /mcp/oauth für Remote-Verbindungen. Für lokale stdio-Verbindungen wird API-Key-Authentifizierung verwendet.

Für PHP-Entwickler und Symfony-Teams ist Context7 besonders wertvoll. Symfony hat einen schnellen Release-Zyklus und viele KI-Modelle kennen die neueren Features aus 7.x nicht zuverlässig. Mit Context7 bekommt dein LLM die aktuelle Symfony-Dokumentation direkt in den Prompt.

Ein typischer Workflow sieht so aus: Du arbeitest in Claude Code an einer Symfony-Migration und fragst nach dem neuen AssetMapper-Feature. Ohne Context7 bekommst du möglicherweise eine Antwort basierend auf Webpack Encore. Mit Context7 holt sich das Modell die aktuelle Symfony 7 Doku und generiert korrekten AssetMapper-Code.

Das Gleiche gilt für PHPUnit, Rector, PHPStan und andere Tools aus dem PHP-Ökosystem. Gerade bei Breaking Changes zwischen Major-Versionen spart Context7 enorm viel Debugging-Zeit. Du kannst auch gezielt eine bestimmte Version anfordern, indem du sie im Prompt erwähnst. Context7 matcht dann automatisch die passende Dokumentationsversion.

Ein wichtiger Aspekt für Unternehmen: Context7 sendet nur generische Themen-Anfragen an seine Server, nicht deine tatsächlichen Prompts oder deinen Code. Dein Source Code bleibt lokal auf deinem Rechner. Context7 erhält lediglich den Library-Namen und das Thema, zu dem du Dokumentation brauchst.

Upstash Inc. sitzt im Silicon Valley und folgt SOC-2 Compliance-Standards. Für private Repositories im Pro-Plan werden die geparsten Inhalte auf den Context7-Servern gespeichert, aber mit Zugriffskontrolle auf Team-Ebene. Libraries aus öffentlichen Quellen werden über ein LLM-basiertes Modell auf Injection-Versuche geprüft, bevor sie in den Index aufgenommen werden. Zusätzlich gibt es Trust Scores für Repository-Organisationen, die den MCP-Clients helfen, sichere Projekte zu bevorzugen.

Context7 ist kein Allheilmittel. Die Library-Datenbank ist community-gepflegt und nicht jedes Projekt ist vollständig abgedeckt. Weniger bekannte oder sehr spezialisierte Libraries fehlen möglicherweise. Außerdem kann die Qualität der indexierten Dokumentation variieren, da Context7 auf die offizielle Doku angewiesen ist.

Die Reduzierung des Free-Tiers im Januar 2026 von rund 6.000 auf 1.000 Requests pro Monat hat bei vielen Entwicklern für Unmut gesorgt. Wer intensiv mit KI-Assistenten arbeitet, stößt schnell an das Limit. Für professionelle Teams führt damit kaum ein Weg am Pro-Plan vorbei.

Als Alternativen kommen in Frage: llms.txt Dateien direkt in Repositories hinterlegen, manuelle Dokumentations-Snippets in System-Prompts einbauen oder eigene MCP-Server mit projektspezifischer Dokumentation aufsetzen. Für Teams, die volle Kontrolle über ihre Doku-Pipeline brauchen, kann ein Self-Hosted-Ansatz sinnvoller sein. Context7 bleibt aber die bequemste Lösung für den Zugriff auf tausende öffentliche Libraries ohne eigene Infrastruktur.

Die wichtigsten Fragen zu Context7 MCP Server für Entwickler und Teams.