Contex 7: El Skill que Mantiene tu IA Siempre Actualizada 2026 | Fazt.dev

Context7: cómo traer documentación actualizada a tus agentes de IA

Por lo general, los modelos inteligentes que usamos desde nuestras herramientas de IA no están actualizados a su última versión. Y esto es normal: todos los días sale una nueva versión de una biblioteca, un framework o una actualización de un lenguaje de programación, y el modelo no puede estar actualizándose constantemente.

Para resolver eso existe Context7, una herramienta que permite traer información actualizada de las bibliotecas que utilizas. De esta forma no tienes que estar indagando la documentación, pegando textos o revisando cómo funciona la última actualización de una herramienta: Context7 puede traerlo por ti, y además es bastante fácil de instalar.

En este artículo te muestro paso a paso cómo funciona, con un ejemplo práctico real.

¿Qué es Context7?

Si entras a la web de Context7, lo que verás es un resumen de las últimas bibliotecas que se van actualizando. La gran mayoría de estas son web: ahí están Next.js, Supabase, TanStack, Expo, FastAPI y muchas otras más. De hecho, hay alrededor de 100,000 bibliotecas que verifican y actualizan constantemente en su contexto.

La razón de que exista este proyecto no es tan compleja. Si entras a uno de esos contextos —por ejemplo el de Next.js— vas a ver que al final lo que hace es darte un resumen de lo que se trata, y debajo una serie de secciones y explicaciones de cómo una IA puede tomar en cuenta cada uno de esos puntos para integrar herramientas o comandos más modernos y actualizados.

En otras palabras: es lo mismo que si fueras a una documentación, copiaras y pegaras, y fueras añadiendo cada una de esas herramientas a tu contexto. Incluso te indica cuánto contexto estás poblando, y puedes ampliarlo si tienes una suscripción más alta y no te molesta gastar un poco más mientras el modelo responde mejor (aunque esto ya depende del modelo que estés utilizando; la gran mayoría de modelos estos días tiene un contexto de 200,000 tokens).

MCP o skill: inicialmente este proyecto era solamente un MCP, pero hoy finalmente tiene un skill, y es mucho más fácil de usar que antes.

¿Es gratuito?

Sí. El proyecto es gratuito: puedes instalarlo y hacer consultas sin problema. También tiene una especie de plan Pro si quieres usarlo desde proyectos y repositorios privados. Pero si vas a utilizarlo a partir de repos públicos, no hay ninguna limitación para descargar estos contextos.

Instalación

Instalarlo es bastante fácil. En la sección Install ya tienes un comando de npx para ejecutar la instalación. Puedes instalarlo de forma distinta en cada agente, pero te recomiendo usar el comando genérico, porque así funciona igual sin importar qué herramienta uses.

Puedes ejecutarlo desde cualquier terminal, ya sea que uses Codex, VS Code, Claude Code o lo que prefieras. El comando te preguntará si quieres instalarlo: simplemente escribe y.

Lo importante viene después, cuando te pregunta de qué forma quieres utilizarlo. Como mencionaba, antes se usaba a través de un MCP, pero hoy ya está la opción de usar un CLI + skills.

Mi recomendación: ve por el CLI con los skills, porque es mucho más ligero y no va a poblar el contexto de tu herramienta.

Luego te pregunta en qué herramienta lo vas a usar: Claude Code, Cursor, OpenCode o Gemini CLI (que por cierto ya no se llama así, ahora es Antigravity CLI). Puedes marcar varias a la vez con la tecla de espacio. En mi caso marqué Claude Code y Codex, pero puedes elegir las que necesites.

Das Enter y listo: se descargan los skills. Es muy rápido, porque en realidad solo es un comando con un archivo. Esto instala el skill globalmente en tu usuario (en la carpeta de Claude para el skill y las reglas), y también lo deja disponible en Codex. Es decir, si abres el proyecto desde Claude o desde Codex, vas a tener ese skill.

Uso en Claude Code

Vamos a probarlo desde Claude. Lo ejecutamos con el flag --dangerously-skip-permissions. Para verificar si el skill está instalado, escribes /skills y das Enter: ahí se listan todas las herramientas que tienes disponibles. Busca context7 y vas a ver el que dice context7 mcp.

Si escribes /context7, te dirá que este skill debería utilizarse cuando el usuario pregunta acerca de bibliotecas, frameworks y referencias, o cuando necesita ejemplos de código.

Ejemplo práctico

Para el ejemplo voy a usar un proyecto de React con un servidor de Node + Express. Este código está un poco antiguo, lleva varios años en mi repositorio. Le voy a pedir que actualice tanto React como el backend, e integre Mongoose. El prompt sería algo como:

Usando Context7, actualiza el proyecto de React y también el backend Express e integra Mongoose.

Quizás te preguntes: "Okay, yo puedo decirle a la IA que mejore el código directamente". Y sí, pero recuerda que los modelos inteligentes ya vienen preentrenados: traen información que fue preparada antes, pero conforme avanza el tiempo el modelo no se actualiza. Lo que hace Context7 es inyectar el contexto y actualizar los datos. Y si bien gastas tokens, te evita estar pegando documentación manualmente dentro del contexto.

Como puedes ver, llama al comando npx context7 (o ctx7) y busca información sobre la biblioteca de Mongoose, que es la que añadí. En Claude Code, al presionar Ctrl+O puedes ver justamente lo que está cargando. Detecta que el título de la biblioteca es Mongoose, y también busca compatibilidad con bibliotecas similares: está buscando en Mongoose Docs, incluso en NestJS con Mongoose. Todo esto le sirve para que, al momento de escribir código, pueda tomar como referencia esa documentación.

Eso que carga es básicamente el contexto. Es lo que el LLM ahora "sabe", y está mucho más actualizado, preparado para que tu herramienta lo tome como referencia y escriba el código.

Un detalle interesante para los que saben de código: al ejecutar scripts, también se entera de que en Node ya existe un comando como --env-file, y lo utiliza. Además actualiza a la última versión de Mongoose, crea un archivo por separado, y toma de referencia los ejemplos que hay por otros lados. No trata de colocar todo en un solo archivo —algo muy típico de la IA—. Como esos ejemplos vienen de la documentación, en teoría son de buenas prácticas, así que también ayuda a escribir un poco mejor el código. La idea principal, eso sí, es que sea código actual.

Al terminar, tengo la biblioteca de React actualizada de la 2.5 a la 2.6, y lo mismo con Express. En este caso ya estaban en la última versión, pero justamente lo que hace Context7 es tomar como referencia la última versión de la biblioteca, a diferencia de lo que haría el modelo por sí solo.

Al ejecutar la aplicación, los mensajes se persisten al reiniciar los chats: ambos usuarios empiezan a guardar sus mensajes en una base de datos. Aunque parezca una modificación sencilla, Context7 ayuda a que tengamos código actualizado.

Uso en Codex

Si quieres usarlo desde Codex, escribes codex. El equivalente al --dangerously-skip-permissions en Codex es --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox. Si escribes /skills y das Enter, te lista todos los skills instalados. Ahí eliges context7.

También puedes llamarlo directamente usando el símbolo de dólar: escribes $context7 completo y al lado lo que quieras. Por ejemplo, supongamos que quieres añadir autenticación:

Ayúdame a implementar auth con JWT en este proyecto.

No tiene por qué ser con el símbolo de dólar, por cierto: también puedes escribir simplemente context7 y es lo mismo. Vas a ver que usa el comando ctx7, que es el skill. En este caso llamará a la biblioteca de JSON Web Token: antes de escribir el código, investiga la documentación de JWT, revisa si hay alguna actualización, y esa actualización es la que aplica con los ejemplos.

El resultado: implementó JWT, actualizó el código del backend, y al revisar la app de nuevo, tenemos el chat funcionando con la forma de autenticarnos. La idea es que entiendas lo relativamente fácil que es utilizar el skill.

El CLI de Context7

Context7 es relativamente simple, pero también tiene documentación por si quieres conocer más. En resumen, usar Context7 ayuda a reducir las alucinaciones (que el modelo invente cosas) y a tener ejemplos de código base, tal cual como copiar y pegar la documentación.

Algo adicional es que también tiene un CLI que funciona directamente desde consola. Si escribes el comando desde cualquier terminal y das Enter, te da una respuesta con todos los comandos que puedes ejecutar. Puedes buscar por skills, por repositorio o incluso por un cliente en específico.

Una de las formas más útiles es algo como esto:

npx context7 library <nombre-de-la-biblioteca> <lo-que-quieras-buscar>

Por ejemplo:

npx context7 library react "cómo se usan los hooks"

Esto es justamente lo que hace Claude Code cuando busca información: es lo que carga en el contexto y por eso "se entera". La herramienta de consola es simplemente la forma de ver, de manera transparente, los comandos que está usando tu IA por debajo. No tiene nada oculto.

Finalmente, también puedes remover Context7 ejecutando el comando correspondiente según dónde lo hayas instalado.

Conclusión

De eso se trata básicamente esta herramienta, y puedes añadirla sin ningún problema porque al final es gratuita. Nunca he pagado por ella y rara vez la uso para cosas complicadas: simplemente la utilizo cuando tengo que actualizar algo o sé que hay una herramienta que no domino muy bien, y en lugar de ir a la documentación, llamo a Context7 y él trae la documentación actualizada.

Es muy buena sobre todo cuando hay bibliotecas como GraphQL o bibliotecas relacionadas, por ejemplo, con el manejo de estado en React y cosas de ese estilo.

Así que te recomiendo que la pruebes y a partir de ahí tú mismo puedas determinar si te es útil o no.

Recursos