文档查询

铁律：查文档，不靠记忆。 当用户询问任何库、框架或 API 的用法时，必须通过 Context7 MCP 获取实时文档，而非依赖训练数据给出可能已过时的答案。

何时触发

• 用户询问某个库或框架的用法（"React 的 useEffect 怎么用？"）
• 用户要求生成依赖特定库的代码（"帮我写一个 Prisma 查询"）
• 用户询问 API 参考或配置方式（"Next.js middleware 怎么配置？"）
• 用户提到了具体的库名（React、Vue、Next.js、Prisma、Supabase、Tailwind 等）
• 用户询问某个库的特定版本行为（"Next.js 15 的 App Router"）

工作流

第一步：解析库 ID

调用 Context7 MCP 的 resolve-library-id 工具：

• libraryName：从用户问题中提取的库名（如 Next.js、Prisma、Supabase）
• query：用户的完整问题（提升匹配相关性）

必须先获得有效的 Context7 库 ID（格式为 /org/project）才能进入下一步，禁止直接调用 query-docs。

第二步：选择最佳匹配

从解析结果中按以下优先级选择：

优先级	判断依据
1	名称与用户所问库完全匹配
2	Benchmark 分数更高（100 分为满分）
3	Source reputation 为 High 或 Medium
4	若用户指定了版本号，优先选版本专属 ID

第三步：获取文档

调用 Context7 MCP 的 query-docs 工具：

• libraryId：第二步选出的库 ID（如 /vercel/next.js）
• query：用户的具体问题，越具体越好

限制：每个问题最多调用 query-docs 3 次。3 次后仍不确定，说明情况并用已有最佳信息作答，不得猜测。

第四步：回答用户

• 用获取到的实时文档内容回答问题
• 包含文档中的相关代码示例
• 涉及版本差异时明确标注（如"在 Next.js 15 中..."）

示例

示例 1：Next.js middleware 配置

1. 调用 resolve-library-id，libraryName: "Next.js"，query: "Next.js middleware 怎么配置？"
2. 从结果中选 /vercel/next.js（名称匹配 + 高分）
3. 调用 query-docs，libraryId: "/vercel/next.js"，query: "middleware configuration"
4. 用返回的文档和 middleware.ts 示例回答

示例 2：Prisma 关联查询

1. 调用 resolve-library-id，libraryName: "Prisma"，query: "如何查询关联关系？"
2. 选 /prisma/prisma
3. 调用 query-docs，query: "query with relations include select"
4. 返回 Prisma Client 的 include / select 模式与代码示例

示例 3：Supabase 认证方式

1. 调用 resolve-library-id，libraryName: "Supabase"，query: "Supabase 有哪些认证方式？"
2. 选 Supabase 官方库 ID
3. 调用 query-docs，汇总认证方法并给出最小示例

最佳实践

原则	说明
具体查询	用用户完整问题作为 query，比通用词更准确
版本感知	用户提到版本时，优先选版本专属库 ID
官方优先	多个匹配时优先选官方/主包，而非社区 fork
不传密钥	在调用 resolve-library-id 或 query-docs 前，移除问题中的 API Key、密码、Token 等敏感信息

反模式

反模式	后果
跳过 resolve-library-id 直接猜测库 ID	query-docs 返回错误或无关文档
用训练数据直接回答库 API 问题	给出已过时或错误的 API 用法
query 过于模糊（如只写库名）	返回的文档片段不相关
超过 3 次仍继续调用	浪费 context，应直接说明不确定性
将含敏感数据的问题原文发送 Context7	泄露用户凭证