The Problem: Outdated Training Data
问题：过时的训练数据
問題：時代遅れのトレーニングデータ
Large Language Models (LLMs) are frozen in time. If a library releases a breaking change (e.g., v2.0 to v3.0) after the model's training cutoff, the AI will confidently suggest deprecated code. This leads to "hallucinated" APIs and frustrating debugging loops.
大型语言模型 (LLM) 被冻结在时间中。如果库在模型训练截止后发布了重大更改（例如从 v2.0 到 v3.0），AI 将自信地建议已弃用的代码。这会导致“幻觉” API 和令人沮丧的调试循环。
大規模言語モデル（LLM）は時間の中に凍結されています。モデルのトレーニング締め切り後にライブラリが破壊的な変更（例：v2.0からv3.0へ）をリリースした場合、AIは自信を持って非推奨のコードを提案します。これは「ハルシネーション」APIとイライラするデバッグループにつながります。
How Context7 Works
Context7 如何工作
Context7 の仕組み
Intercept
拦截
傍受
You prompt: "Use context7 to write a Redis function." Context7 detects the keyword and identifies the target library.
您提示：“使用 context7 编写一个 Redis 函数。” Context7 检测关键字并识别目标库。
プロンプト：「context7を使ってRedis関数を書いて。」Context7はキーワードを検出し、ターゲットライブラリを特定します。
Retrieve
检索
検索
It queries its curated index of official documentation, using a specialized `c7score` algorithm to find the most relevant, up-to-date snippets.
它查询其官方文档的精选索引，使用专门的 `c7score` 算法查找最相关、最新的片段。
専門的な `c7score` アルゴリズムを使用して、公式ドキュメントのキュレートされたインデックスを照会し、最も関連性が高く最新のスニペットを見つけます。
Inject
注入
注入
The documentation is injected into the LLM's context window before it generates code, forcing it to use the correct syntax.
在生成代码之前，文档被注入到 LLM 的上下文窗口中，强制其使用正确的语法。
ドキュメントは、コードを生成する前にLLMのコンテキストウィンドウに注入され、正しい構文を使用するように強制します。
Key Features
主要特点
主な機能
- Version-Specific Context: Unlike generic RAG, Context7 understands versioning. It won't give you v2 docs if you're working in v3. 特定于版本的上下文： 与通用的 RAG 不同，Context7 理解版本控制。如果你在 v3 中工作，它不会给你 v2 的文档。 バージョン固有のコンテキスト： 一般的なRAGとは異なり、Context7はバージョン管理を理解しています。v3で作業している場合、v2のドキュメントは提供されません。
- Proprietary Ranking (c7score): A specialized algorithm designed to prioritize code examples and API definitions over verbose prose. 专有排名 (c7score)： 一种专门设计的算法，旨在优先考虑代码示例和 API 定义，而不是冗长的散文。 独自のランキング（c7score）： 冗長な散文よりもコード例やAPI定義を優先するように設計された専門的なアルゴリズム。
- MCP Standard Support: Seamlessly integrates with any editor that supports the Model Context Protocol, including Cursor, VS Code (Copilot), and Claude Desktop. MCP 标准支持： 与任何支持模型上下文协议的编辑器无缝集成，包括 Cursor、VS Code (Copilot) 和 Claude Desktop。 MCP標準サポート： Cursor、VS Code（Copilot）、Claude Desktopなど、モデルコンテキストプロトコルをサポートするすべてのエディタとシームレスに統合します。