Dựa trên video hướng dẫn của Cole Medin
Bạn có thấy khó chịu khi AI coding assistant cứ “bịa đặt” APIs hoặc đưa ra code lỗi thời không? Mình cũng từng vậy, cho đến khi phát hiện ra Context.7 – một công cụ thần kỳ mà mình nghĩ ai làm AI coding cũng nên biết.
Hôm nay mình sẽ chia sẻ cách sử dụng Context.7 để biến AI assistant của bạn thành một coder thật sự hiểu biết. Trust me, bạn sẽ thốt lên “Sao mình không biết cái này sớm hơn!” đấy!
Nội Dung Chính
Context.7 là gì và tại sao nó quan trọng
Nếu bạn là software engineer, AI coding assistants có thể làm bạn nhanh hơn gấp 10 lần. Còn nếu bạn không quá technical, chúng sẽ giúp bạn build những thứ mà trước đây chỉ có thể mơ ước.
Nhưng vấn đề lớn nhất của AI assistants hiện tại là gì? Đó là khi làm việc với specific tools hay frameworks, chúng hay “bịa đặt” (hallucinate) một cách khủng khiếp. What we really need là một tool cho instant RAG để AI assistants có context cần thiết nhé.
Điểm Chính:
- AI coding assistants giúp developers nhanh hơn 10x
- Vấn đề lớn nhất: hallucination với specific frameworks
- Context.7 là giải pháp RAG miễn phí cho vấn đề này
- Một khi thấy, bạn sẽ nghĩ “Tại sao cái này không có sẵn từ trước?”
Ý Kiến Của Mình:
Mình nghĩ Context.7 thực sự là game-changer. Thay vì phải manually tìm docs rồi copy-paste, giờ AI assistant có thể tự fetch exact information nó cần. Quá tiện!
Khám phá 1,856+ documentation có sẵn
Homepage của Context.7 thực sự impressive. Điều đầu tiên khiến mình shock là con số 1,856 different tools và frameworks mà họ support. Đó là một con số insane đấy!
Họ có documentation cho literally everything bạn quan tâm: Next.js, MongoDB, Supabase, Pydantic AI, React, LangGraph, MCP… Mình có cảm giác như họ có tất cả những gì mình cần khi build apps.
Điểm Chính:
- 1,856+ tools và frameworks được support
- Documentation luôn up-to-date với tính năng refresh
- UI cho phép test RAG functionality trực tiếp
- Documentation được structure cực kỳ tốt, không phải raw text
- Mỗi component đều có examples để LLM học cách sử dụng
Favorite part của mình là cách họ structure documentation. Đây không phải là average LLM text dump mà là carefully curated snippets mà LLM có thể parse rất well. Plus, mỗi component đều có examples – và mình đã cover trước đây rằng examples là cách tốt nhất để help LLM code reliably.
Ý Kiến Của Mình:
So với cursor’s custom docs, Context.7 powerful hơn nhiều nhờ cách curate examples và MCP server capabilities. Đây là lý do mình prefer nó hơn built-in solutions.
Setup MCP Server trong Windsurf
MCP server là key để implement Context.7 vào AI coding assistants của chúng ta. Process setup khá straightforward, và họ có instructions cho cursor, windsurf, và các IDEs khác.
Điểm Chính:
- MCP server là cầu nối giữa Context.7 và AI IDE
- Support cho Cursor, Windsurf, Claude, và IDEs khác
- Chỉ cần copy JSON configuration và paste vào MCP config
- Sau khi setup, sẽ có 2 tools available trong IDE
Setup Steps trong Windsurf:
- Click vào hammer icon cho MCP servers
- Click “Configure” để mở MCP config.json
- Paste JSON configuration từ GitHub
- Save file và click refresh
- Context.7 sẽ xuất hiện với 2 tools available
Ý Kiến Của Mình:
Setup process rất smooth. Mình đánh giá cao việc họ support multiple IDEs thay vì lock vào một platform specific. Very developer-friendly!
Hiểu về hai tools chính của Context.7
Context.7 cung cấp 2 tools để AI assistant sử dụng. Understanding cách chúng work sẽ giúp chúng ta leverage properly.
Tool 1: Resolve Library ID
- AI assistant đưa search term (ví dụ: “supabase”)
- Trả về list các documentation pages relevant nhất
- Tìm exact ID cho page muốn perform RAG
- ID format kiểu như “/supabase-something”
Tool 2: Get Library Docs
- Sử dụng exact ID từ tool 1
- Perform RAG trên documentation của framework đó
- AI assistant tự quyết định topic (authentication, agents, etc.)
- Control được số tokens trả về từ search
Cái hay nhất là AI agent có thể reason về số tokens nó cần fetch. Bạn có thể instruct nó qua global rules để tweak value này. Very powerful vì different documentation có thể cần different số tokens.
Ý Kiến Của Mình:
Việc AI có thể self-determine số tokens cần thiết là brilliant. Thay vì fixed chunk size, nó có thể adapt based on complexity của query. This is next-level!
Demo: Xây dựng AI Agent với Context.7
Giờ đến phần thú vị nhất – build một AI agent có thể sử dụng Context.7 cho RAG. Super meta, phải không? Mình dùng Context.7 trong Windsurf để build agent mà chính nó cũng dùng Context.7!
Project Setup:
- Sử dụng Pydantic AI làm framework cho agent
- Leverage Context.7 để get Pydantic AI documentation
- Base URL và model là environment variables
- Support OpenRouter, Ollama, Gemini, OpenAI
- Simple CLI interface để chat với agent
Process này thực sự showcase power của Context.7. Thay vì results from built-in documentation của cursor, mình get way better results với Context.7’s curated examples.
Agent Implementation Highlights:
# Agent tự động search Pydantic AI docs
# Resolve library ID cho "pydantic-ai"
# Fetch 20,000 tokens of documentation
# Get configuration information
# Create full agent implementation
Demo Results:
- Agent successfully integrated với Context.7
- Beautiful CLI interface được generate
- Conversation history working perfectly
- Can search available documentation IDs
- Perform RAG trên Supabase docs để answer specific questions
Ý Kiến Của Mình:
Việc agent có thể instantly hook vào nearly 1,900 documentation sources qua single MCP server là absolutely mind-blowing. Imagine phải scrape, store, và embed tất cả manually – Context.7 saves us months of work!
Kết luận và lời khuyên
Context.7 thực sự changes the game cho AI coding assistants và agents. Bạn có thể integrate MCP server này vào bất kỳ workflow nào – không matter nếu bạn dùng process mình đã share hay tools như Claude Taskmaster.
Tại sao Context.7 đáng để thử:
- Completely free với massive documentation coverage
- Eliminates hallucination problems với frameworks
- Well-structured examples giúp LLM code better
- Easy integration via MCP server
- Works với mọi major AI IDEs
- Constantly updated documentation
Honestly, một khi bạn try Context.7, bạn sẽ không thể tưởng tượng coding với AI mà không có nó. It’s that good! Hãy thử ngay và see the difference nhé.
Lời Khuyên Cuối:
Đừng hesitate – setup Context.7 ngay hôm nay. Start với một framework bạn familiar with để test functionality, rồi expand sang những tools khác. Trust me, productivity boost sẽ worth every minute setup time!
