プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Embedded Docs

作者:ByteAskバージョン 1.0.1i★ –iクラウドで動く
レジストリ名ai.byteask/embedded-docs

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Page-cited retrieval for embedded docs, datasheets, MISRA, CMSIS, and RTOS references.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: クラウドで動く
  • トランスポート: Streamable HTTP
  • カテゴリ: その他

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • 作者のサーバーで動きます。あなたが頼んだ内容は、作者のサーバーを通ります。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:

  1. Settings → Connectors を開く
  2. Add custom connector を押す
  3. 下のアドレスを貼り付けて Add を押す
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.byteask.ai/mcp

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add --transport http embedded-docs https://mcp.byteask.ai/mcp

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "embedded-docs": {
      "url": "https://mcp.byteask.ai/mcp"
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "embedded-docs": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.byteask.ai/mcp"
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

ChatGPTがつなげるのは、インターネット上のサーバーだけです:

  1. ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create または Add を押す(プランによっては、先に Advanced で Developer mode をオンにする必要があります)
  3. 下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://mcp.byteask.ai/mcp

メニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名はドメイン byteask.ai で確認済みです(レジストリがドメインの所有を確認しています)

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    エンドポイントが応答する

    まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています

  • … 未チェック

    OAuthでサインイン

    まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります

その他のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの32531件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32531件のうち13%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの32531件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Embedded Docsは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

作者のクラウドで動きます。インストール不要でインターネット経由でつながりますが、送った内容は作者のサーバーを通ります。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.0.1)がレジストリに届いたのは5 か月前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Reelsaw

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Remote Desktop Commander

作者:desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

クラウドで動く★ 211昨日更新
インストール

Reelsaw

作者:osbytes

Drive a self-hosted Reelsaw: turn long videos into vertical clips, edit, re-render and export them.

パソコンで動く今日更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

ByteAsk Embedded MCP

Page-cited answers from embedded & firmware reference docs — for coding agents that can't afford to guess a register value.

Official MCP Registry Namespace: ai.byteask/embedded-docs · Remote MCP Endpoint: https://mcp.byteask.ai/mcp

Quickstart · Tools · Connect a client · Configuration · Hosted server · Contributing


ByteAsk Embedded MCP is the open-source server behind ByteAsk Embedded Docs: a source-grounded, page-cited evidence-retrieval MCP server for coding agents (Claude Code, Codex, Cursor) that write firmware / driver / protocol code and need *exact* facts — SunSpec points, register offsets, Modbus function codes, trip thresholds, SCPI commands, API symbols.

It returns verbatim snippets with page citations — never an authored answer — and when nothing is relevant enough it says no match rather than fabricate. Every document is treated equally: no authority layer, no filters.

[!NOTE]

What's in this repo: the MCP *server* — tools, transports (stdio + Streamable

HTTP), bearer auth, DNS-rebinding protection, result rendering — plus a small,

pluggable retrieval interface.

What's _not_ in this repo: the retrieval engine and the document corpus. How

documents are parsed, chunked, embedded, and ranked, and the licensed source

material itself, sit behind the SearchBackend

seam and power the hosted endpoint at https://mcp.byteask.ai/mcp. This repo ships

an in-memory SampleBackend (a few

illustrative, public-knowledge records) so the server runs out of the box.

Why

  • Cited, or nothing. Every hit is verbatim source text with a section + page citation. On a miss it returns an honest "no confident match" — it never invents a register value.
  • Built for coding agents. The tool descriptions and triggers are tuned so agents call search_docs reflexively the moment they see a hex literal, a Modbus code, an IEEE clause, a SCPI verb, or an MCU part number — before answering from memory.
  • Two transports, one server. stdio for local agents, Streamable HTTP for hosted.
  • Bring your own retrieval. The search engine is a two-method interface — swap in anything behind BYTEASK_BACKEND without touching the server.
  • Zero-setup demo. The bundled SampleBackend runs immediately. No API keys.

Quickstart

Requires Python ≥ 3.10 and uv.

uv sync

uv run byteask-embedded-mcp # run as an MCP server (stdio)

That's it — the bundled SampleBackend serves a couple of illustrative records, so search_docs works immediately. Run the offline tests with uv run pytest.

Connect a client

Hosted (no install)

The hosted server speaks Streamable HTTP at https://mcp.byteask.ai/mcp and is backed by the full licensed corpus.

Claude Code:

claude mcp add --transport http byteask-embedded-docs https://mcp.byteask.ai/mcp

Codex, Cursor, and other clients (mcp-remote)

{

"mcpServers": { "byteask-embedded-docs": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote", "https://mcp.byteask.ai/mcp"] } } }

Local (this repo)

The project-scoped .mcp.json registers the stdio server for clients that read it. Manually, for Claude Code:

claude mcp add byteask-embedded-docs -- uv run byteask-embedded-mcp

Tools

Input is natural language (or an exact identifier). Output is compact markdown.

ToolWhat it does
`search_docs(query, limit=8)`Search the corpus; return ranked, page-cited evidence. Each hit has a document title, a section + page citation, the verbatim snippet, and a result_id. A "no confident match" response means *not found — do not fabricate*.
`get_context(result_id)`Expand a hit to its full source section.
`request_document(request)`Ask for a missing document to be added (logged server-side).

Example output:

## Results for "what Modbus function code writes multiple registers"
Sample — Modbus Application Protocol (illustrative) — §6.12, p.30

Function code 16 (0x10), Write Multiple Registers, writes a block of contiguous

holding registers (1 to 123 registers) in a remote device. ...

_ref: sample:modbus-fc16_

Plug in your own retrieval

The server depends only on a two-method interface (backend.py):

class SearchBackend(Protocol):

def search(self, query, limit=8, effort=None) -> dict: ... def get_context(self, result_id, effort=None) -> dict: ...

Implement it, expose a factory make_backend(config) -> SearchBackend, and point the server at it:

BYTEASK_BACKEND="my_pkg.my_module:make_backend"

The exact return-value contracts are documented at the top of backend.py.

Configuration

All settings are environment variables (loaded from .env; see .env.example).

VariableDefaultNotes
BYTEASK_BACKEND—module:callable returning a SearchBackend; empty → SampleBackend
BYTEASK_LOGSlogswhere query / request JSONL logs are written
MCP_TRANSPORTstdiostdio (local agents) or http
MCP_HTTP_HOST / MCP_HTTP_PORT127.0.0.1 / 8000HTTP bind address
MCP_HTTP_AUTH_TOKEN—bearer token for HTTP (empty = unauthenticated, dev only)
MCP_ALLOWED_HOSTS—comma-separated hosts allowed in the Host header (* disables)
LOG_LEVELINFOstderr log verbosity

Running over HTTP

MCP_TRANSPORT=http MCP_HTTP_AUTH_TOKEN=$(openssl rand -hex 32) \

uv run byteask-embedded-mcp --host 0.0.0.0 --port 8000

Clients then send Authorization: Bearer . The bundled bearer check is a shared-secret stub — replace it with real auth (OAuth 2.1 resource server, mTLS, or a trusted reverse proxy) before exposing publicly. DNS-rebinding protection stays on independently via MCP_ALLOWED_HOSTS.

Hosted server

You don't need to run anything to use ByteAsk Embedded Docs. The hosted server gives Claude Code, Codex, Cursor, and any MCP client exact, page-cited facts from embedded and firmware reference docs — register maps, protocol function codes, SCPI commands, standard thresholds, datasheet specs. The guarantee: *verbatim source, or "no match" — never an invented value.*

Namebyteask-embedded-docs
Endpointhttps://mcp.byteask.ai/mcp (Streamable HTTP)
Docs & per-client setuphttps://docs.byteask.ai/embedded

This repository is the open-source server that powers that endpoint.

Project layout

src/byteask_embedded_mcp/

server.py # FastMCP app + 3 tools (search_docs, get_context, request_document) backend.py # SearchBackend protocol + in-memory SampleBackend (swap for real retrieval) render.py # structured result -> compact markdown http_auth.py # Streamable HTTP entrypoint + stub bearer-token guard config.py # server config (transport, logging, backend selection) schemas.py # Hit / Section result types obs.py # per-call JSONL logging tests/ # offline unit tests (renderer, backend, server tools) assets/ # README demo GIF + its deterministic generator

Security

  • stdout stays clean in stdio mode (it is the JSON-RPC channel); all logs go to stderr / logs/*.jsonl.
  • The HTTP bearer check is a stub — unauthenticated if no token is set, a shared secret at best. Harden it before exposing widely.
  • DNS-rebinding protection is on by default for the HTTP transport.

Contributing

PRs and issues are welcome.

uv sync            # install (incl. dev tools)

uv run pytest # run the offline test suite

A few conventions to keep the server clean:

  • The backend seam is the extension point. Retrieval internals (parsing, chunking, embeddings, ranking) are intentionally out of scope here — build them behind SearchBackend in your own package, not in this repo.
  • Keep the dependency surface small and the stdio path free of the HTTP stack.
  • Add a test for new behavior; the suite is fully offline (no network, no keys).

License

MIT © ByteAsk

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