主要观点：

• 测试了新的 MCP 服务器 Context7 与 ZK 框架开发者文档的配合情况，发现其未提高准确性。
• Context7 可自动检索 33000 多个库的文档，工作原理包括动态检索、检测库等，提供最新代码片段等，但内部架构未公开。
• 实验设计包括创建 10 个常见 ZK 问题及答案作为答案键，分无 Context7 的对照组和有 Context7 的测试组进行测试评估。
• 结果显示总体得分下降约 15%，无问题得到改善，不同问题在有无 Context7 时表现不同。
• 对于 ZK 应用开发者，某些问题不建议使用 Context7，有更好的处理方式如直接使用 Claude Code 搜索文档、在 ZK 社区询问等。
• 结论为实验旨在理解 AI 工具与不同类型文档的交互，Context7 对强调架构和概念指导的框架效果不佳，开发者应客观评估工具并选择适合自身需求的。

关键信息：

• Context7 是 Upstash 的 MCP 服务器，承诺提供最新版本特定文档。
• 实验用 Claude Code 创建 10 个 ZK 问题及答案，分两组测试。
• 总体结果是使用 Context7 后性能下降约 15%，无问题改善。
• 对 ZK 开发者的建议包括不同情况下的处理方式。

重要细节：

• 实验中使用的 10 个问题涵盖 ZK 各方面，如升级、组件使用等。
• 评估方法基于答案键根据技术准确性等评分。
• 具体内部架构细节未公开，仅根据社区研究推测。
• AI 工具在不断发展，结果反映 2025 年 10 月的状态，未来可能改变。