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문서 검색 (Context7)

라이브러리 및 프레임워크 문서를 Context7 MCP를 통해 최신 상태로 조회하여 학습 데이터에 의존하지 않습니다. 설정 질문, API 참조, 코드 예제 또는 사용자가 프레임워크(예: React, Next.js, Prisma)를 언급할 때 활성화됩니다.

문서 검색 (Context7)란 무엇인가요?

이 스킬은 AI 어시전트(예: Claude Code, Cursor, Codex)가 라이브러리, 프레임워크, API에 대한 질문을 받았을 때 Context7 MCP 서버를 활용하여 최신 문서를 실시간으로 조회하도록 지시합니다. 훈련 데이터에 포함된 구식 정보에 의존하는 대신 'resolve-library-id'와 'query-docs' 도구를 통해 항상 최신 API 참조, 설정 방법, 코드 예제를 제공합니다. 사용자가 특정 라이브러리(React, Next.js, Prisma, Supabase 등)를 언급하거나 설정, API 참조, 코드 예제를 요청할 때 이 스킬이 활성화됩니다. 작업 흐름은 먼저 라이브러리 이름과 질문으로 'resolve-library-id'를 호출하여 Context7 호환 ID를 얻고, 그 결과에서 가장 적합한 문서 소스를 선택한 후 'query-docs'로 구체적인 문서와 코드 조각을 가져와 답변하는 방식입니다. 질문당 최대 3회의 도구 호출 제한이 있으며, 결과가 불확실할 경우 추측하지 않고 명확히 밝히도록 합니다.

지원 대상✓Claude Code✓Codex CLI✓Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/documentation-lookup

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문서

문서 검색 (Context7)은(는) 무엇을 하나요?

사용자가 라이브러리, 프레임워크, API에 대해 질문하면 Context7 MCP (도구 resolve-library-id 및 query-docs)를 통해 학습 데이터 대신 최신 문서를 가져오세요.

핵심 개념

  • Context7: 실시간 문서를 제공하는 MCP 서버입니다. 라이브러리 및 API에 대해 학습 데이터 대신 사용하세요.
  • resolve-library-id: 라이브러리 이름과 쿼리로부터 Context7 호환 라이브러리 ID(예: /vercel/next.js)를 반환합니다.
  • query-docs: 주어진 라이브러리 ID와 질문에 대한 문서와 코드 조각을 가져옵니다. 항상 resolve-library-id를 먼저 호출하여 유효한 라이브러리 ID를 얻으세요.

사용 시점

사용자가 다음과 같은 경우에 활성화하세요:

  • 설정 또는 구성 질문을 하는 경우 (예: "Next.js 미들웨어를 어떻게 설정하나요?")
  • 라이브러리에 의존하는 코드를 요청하는 경우 ("Prisma 쿼리를 작성해 주세요...")
  • API 또는 참조 정보가 필요한 경우 ("Supabase 인증 메서드는 무엇인가요?")
  • 특정 프레임워크나 라이브러리를 언급하는 경우 (React, Vue, Svelte, Express, Tailwind, Prisma, Supabase 등)

요청이 라이브러리, 프레임워크, API의 정확하고 최신 동작에 의존할 때마다 이 스킬을 사용하세요. Context7 MCP가 구성된 모든 환경(예: Claude Code, Cursor, Codex)에서 적용됩니다.

작동 방식

1단계: 라이브러리 ID 확인

resolve-library-id MCP 도구를 다음 매개변수로 호출하세요:

  • libraryName: 사용자 질문에서 가져온 라이브러리 또는 제품 이름 (예: Next.js, Prisma, Supabase).
  • query: 사용자의 전체 질문입니다. 결과의 관련성 순위를 향상시킵니다.

문서를 조회하기 전에 반드시 Context7 호환 라이브러리 ID(형식 /org/project 또는 /org/project/version)를 얻어야 합니다. 이 단계의 유효한 라이브러리 ID 없이 query-docs를 호출하지 마세요.

2단계: 최적 일치 항목 선택

확인 결과에서 다음 기준을 사용하여 하나의 결과를 선택하세요:

  • 이름 일치: 사용자가 요청한 것과 정확히 일치하거나 가장 가까운 일치 항목을 선호합니다.
  • 벤치마크 점수: 점수가 높을수록 문서 품질이 좋습니다 (100이 최고).
  • 소스 평판: 가능하면 High 또는 Medium 평판을 선호합니다.
  • 버전: 사용자가 버전을 지정한 경우 (예: "React 19", "Next.js 15"), 목록에 있으면 버전별 라이브러리 ID(예: /org/project/v1.2.0)를 선호합니다.

3단계: 문서 가져오기

query-docs MCP 도구를 다음 매개변수로 호출하세요:

  • libraryId: 2단계에서 선택한 Context7 라이브러리 ID (예: /vercel/next.js).
  • query: 사용자의 구체적인 질문 또는 작업입니다. 관련성 높은 조각을 얻으려면 구체적으로 작성하세요.

제한: 질문당 query-docs(또는 resolve-library-id)를 3번 이상 호출하지 마세요. 3번 호출 후에도 답변이 불분명하면 불확실성을 명시하고 추측하지 말고 가지고 있는 최상의 정보를 사용하세요.

4단계: 문서 사용하기

  • 가져온 최신 정보를 사용하여 사용자의 질문에 답변하세요.
  • 필요할 때 문서의 관련 코드 예제를 포함하세요.
  • 중요할 때 라이브러리나 버전을 인용하세요 (예: "Next.js 15에서는...").

예제

예제: Next.js 미들웨어

  1. resolve-library-id를 libraryName: "Next.js", query: "How do I set up Next.js middleware?"로 호출합니다.
  2. 결과에서 이름과 벤치마크 점수로 최적 일치 항목(예: /vercel/next.js)을 선택합니다.
  3. query-docs를 libraryId: "/vercel/next.js", query: "How do I set up Next.js middleware?"로 호출합니다.
  4. 반환된 조각과 텍스트를 사용하여 답변하고, 관련이 있으면 문서의 최소 middleware.ts 예제를 포함합니다.

예제: Prisma 쿼리

  1. resolve-library-id를 libraryName: "Prisma", query: "How do I query with relations?"로 호출합니다.
  2. 공식 Prisma 라이브러리 ID(예: /prisma/prisma)를 선택합니다.
  3. 해당 libraryId와 쿼리로 query-docs를 호출합니다.
  4. 문서의 짧은 코드 조각과 함께 Prisma Client 패턴(예: include 또는 select)을 반환합니다.

예제: Supabase 인증 메서드

  1. resolve-library-id를 libraryName: "Supabase", query: "What are the auth methods?"로 호출합니다.
  2. Supabase 문서 라이브러리 ID를 선택합니다.
  3. query-docs를 호출하고, 가져온 문서에서 인증 메서드를 요약하고 최소 예제를 보여줍니다.

모범 사례

  • 구체적으로 작성하세요: 가능하면 사용자의 전체 질문을 쿼리로 사용하여 관련성을 높이세요.
  • 버전 인식: 사용자가 버전을 언급하면 resolve 단계에서 가능한 경우 버전별 라이브러리 ID를 사용하세요.
  • 공식 소스 선호: 여러 일치 항목이 있을 때 커뮤니티 포크보다 공식 또는 기본 패키지를 선호하세요.
  • 민감한 데이터 없음: Context7로 보내는 모든 쿼리에서 API 키, 비밀번호, 토큰 및 기타 비밀을 삭제하세요. resolve-library-id 또는 query-docs에 전달하기 전에 사용자의 질문에 비밀이 포함될 수 있다고 간주하세요.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

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