Honcho
Memory that reasons: continual learning for stateful agents. Better context, fewer tokens.
Deterministic ebook-to-markdown pipeline with MCP tools to browse, search, and read your books.
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。
チェック 3/3 合格 · あなたのパソコンで動きます
まず:どの AI を使っていますか?
使っているアプリを選ぶと、下に手順が表示されます。
Claude につなげますが、先に準備が必要です
Librarian のキーが必要です(提供元のサイトで作成) · 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません
提供元のサイトで登録し、次の手順で使う API キーを作ります。料金や無料プランは提供元のサイトで確認してください。
キーの取り方は下の提供元 README にあります
SettingsDeveloperEdit Config
{
"mcpServers": {
"librarian": {
"command": "uvx",
"args": [
"librarian-cli"
],
"env": {
"LIB_HOME": "your-value"
}
}
}
}キーはアプリの入力欄にだけ貼り付け、チャットに貼ったり人に送ったりしないでください
Librarian を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Claude が Librarian を使っていると言うか、回答に Librarian のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
ChatGPT はまだ Librarian につなげません
Librarian はパソコンに入れて使うものですが、ChatGPT は Web 上で動くサーバーにしかつなげません
A · Librarian につなげるアプリを使う
B · ゲーム・スポーツ・料理・学習 の中で ChatGPT につなげる別のサーバー
同じカテゴリでよく使われているものから、キーなしでアドレスだけでつなげるものを選びました
Claude Code につなげますが、先に準備が必要です
Librarian のキーが必要です(提供元のサイトで作成) · 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
提供元のサイトで登録し、次の手順で使う API キーを作ります。料金や無料プランは提供元のサイトで確認してください。
キーの取り方は下の提供元 README にあります
Mac:Command+スペースで Terminal と入力 · Windows:PowerShell を開く
claude mcp add --scope user librarian --env LIB_HOME=your-value -- uvx librarian-cliEnter の前に「your-value」を自分のキーに書き換えてください
キーはアプリの入力欄にだけ貼り付け、チャットに貼ったり人に送ったりしないでください
Librarian が一覧にあり、接続済みと表示されれば OK です
Librarian を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Claude Code が Librarian を使っていると言うか、回答に Librarian のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
Cursor につなげますが、先に準備が必要です
Librarian のキーが必要です(提供元のサイトで作成) · 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
提供元のサイトで登録し、次の手順で使う API キーを作ります。料金や無料プランは提供元のサイトで確認してください。
キーの取り方は下の提供元 README にあります
Librarian の設定で LIB_HOME が空です。自分のキーを入れて保存します
キーはアプリの入力欄にだけ貼り付け、チャットに貼ったり人に送ったりしないでください
Librarian を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Cursor が Librarian を使っていると言うか、回答に Librarian のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Cursor のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
VS Code につなげますが、先に準備が必要です
Librarian のキーが必要です(提供元のサイトで作成) · 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
提供元のサイトで登録し、次の手順で使う API キーを作ります。料金や無料プランは提供元のサイトで確認してください。
キーの取り方は下の提供元 README にあります
Librarian の設定で LIB_HOME が空です。自分のキーを入れて保存します
キーはアプリの入力欄にだけ貼り付け、チャットに貼ったり人に送ったりしないでください
Librarian を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ VS Code が Librarian を使っていると言うか、回答に Librarian のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に VS Code のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
Windsurf、Zed、Gemini CLI など MCP を使える他のアプリは追加方法がそれぞれ違います。アプリ一覧で確認してください
JSON 設定は下の「開発者向け」にあります
Claude Code
claude mcp add --scope user librarian --env LIB_HOME=your-value -- uvx librarian-cliClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"librarian": {
"command": "uvx",
"args": [
"librarian-cli"
],
"env": {
"LIB_HOME": "your-value"
}
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"librarian": {
"command": "uvx",
"args": [
"librarian-cli"
],
"env": {
"LIB_HOME": "your-value"
}
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"librarian": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"librarian-cli"
],
"env": {
"LIB_HOME": "your-value"
}
}
}
}LIB_HOME env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。
このサーバーのつなぎ方と、各アプリの公式ドキュメントに基づきます。2026年11月10日に確認。
パソコン上で動かせるアプリ
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
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13日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント Terobyte で確認済みです
コードの最終更新:2 か月前
MITを使用
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
質問、コツの共有、使えないことの報告ができます。「役に立った」の多い順です。
まだレビューはありません
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。
当てはまる基本チェック3項目のうち3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。
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。
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は2 か月前、最新バージョン(0.1.1)がレジストリに届いたのは4 か月前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。
同じカテゴリには:Honcho, ShipSwift, Pm Claude Skills
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:↓ 週あたりのダウンロードi★ 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
Memory that reasons: continual learning for stateful agents. Better context, fewer tokens.
1310 professional Agent Skills + workflow recipes — searchable & fetchable over MCP.
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。
Turn any ebook into clean, token-counted Markdown chapters — let Claude read your bookshelf over MCP and catch it misquoting your books. Deterministic RAG: no embeddings, no network, no API keys.
Any input format — FB2, EPUB, DOCX, HTML, TXT/MD, text-layer PDF — becomes a directory of clean chapters with token counts. No network, no LLM, no randomness: the same input always produces byte-identical output.
uv tool install librarian-cli
Offline contract: install and runtime need no network (the tokenizer's vocabulary is vendored in the package).
lib ingest examples/*.epub
lib list lib find curiouser lib get --budget 3000
| Command | Purpose |
|---|---|
lib ingest [--force] [--no-keep-source] [--config cfg.toml] [--verbose] | Process books into the library; prints a file · id · status · score table. |
lib list [ ] | No argument — all books; with an id — that book's chapters (n, title, tokens, summary). |
lib get | Print chapters by range (1-3,7) to stdout. |
lib get --budget N [--from K] | Greedily print consecutive chapters from K while the token sum stays ≤ N. |
lib find [--limit 10] [--book ] [--reindex] [--json] | Full-text search across chapters and titles/authors library-wide (bm25, snippets, RU/EN stemming). |
lib info | JSON: book metadata + quality metrics. |
lib doctor [ ] | No id — books in review and broken directories; with id — that book's report. |
lib reingest --all [--config cfg.toml] [--verbose] | Rebuild the library from source/ with the current code/config. |
lib rm | Delete a book and rebuild the index. |
lib serve [--library ] | Stdio MCP server over the library. |
lib verify "quote" [--book ID] [--json] [--limit N] | Check a quote against one book or attribute it across the library. |
Library root: --library (or the LIB_HOME env var, default ./library). Data goes to stdout, diagnostics to stderr. Exit codes: 0 success, 1 runtime error, 2 usage error.
librarian-cli ships a built-in stdio MCP server with 6 read-only tools — list_books, list_chapters, find, get_chapters, book_info, verify_quote — so Claude can browse the catalog, search it, pull chapters under a token budget, and check its own quotes against the source on its own: deterministic RAG with no embeddings, no network, and no API keys.
Claude Code:
claude mcp add librarian --env LIB_HOME=$HOME/books -- uvx librarian-cli
Claude Desktop (claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": { "librarian": { "command": "uvx", "args": ["librarian-cli"], "env": { "LIB_HOME": "/path/to/books" } } } }
*An MCP server that catches Claude misquoting your books.*
lib verify "quote" checks whether a quote actually appears in your library, verbatim — punctuation, case, ё/е, and markdown formatting don't count. Two modes:
--book ): full scan of one book — "does this book actually say this?" Works without the search index.--book): attribution across the whole library via FTS5 candidates — "which book is this from?" The quote needs at least 5 significant words (stop words don't count), or the check is skipped with verdict: null.lib verify "Рукописи не горят" --book bulgakov-master-i-margarita
lib verify "рукописи не горят никогда"
| verdict | meaning |
|---|---|
exact | matches after normalization (punctuation/case/ё/typography don't count) |
close | similarity ≥ 0.95 — near-exact, differences shown as a word-diff |
distorted | similarity ≥ 0.75 — the right place, but the quote is misremembered |
not_found | similarity < 0.75 — nothing like it in the book/library |
null | check wasn't run: empty quote, or a short quote without --book |
Exit codes (grep-style semantics, a deliberate departure from the project's usual "1 = runtime error" — see docs/MILESTONES.md deviation 38):
| exit | case | stdout |
|---|---|---|
| 0 | exact / close — quote confirmed | full report / JSON |
| 1 | distorted / not_found — not confirmed | full report / JSON |
| 1 | runtime error (unknown book id, no search index, locked index) | empty |
| 2 | usage error: empty/short quote (verdict: null), --limit < 1 | empty (message on stderr) |
Script discriminator: exit 1 with non-empty stdout means "checked, not confirmed"; exit 1 with empty stdout means an error (diagnostics went to stderr instead). Exit `0` includes `close` — a strict CI gate must check verdict == "exact" in the --json output, not the exit code alone.
Every book gets a score from five metrics (coverage, structure, garbage, encoding, dehyphenation): ok (score ≥ 0.90, no hard triggers) — saved silently; review (0.60 ≤ score < 0.90, or triggers present) — saved with a warning, details via lib doctor ; failed (score < 0.60) — not saved. Scans and password-protected PDFs honestly fail (OCR and DRM removal are out of scope).
The pipeline has no network access, no LLM calls, and no randomness — the same input file always produces byte-identical output. That makes ingestion reproducible and cacheable, and it's what makes lib serve's RAG deterministic: no embeddings to drift, no model calls to vary between runs.
review.lib verify: quotes spanning a chapter boundary are not supported (v1) — the best you'll get is distorted on one half.lib verify: close on a single-word replacement is realistic from ~150 characters of quote; shorter quotes with a replaced word honestly land in distorted — a third of a three-word quote really is a distortion.lib verify shelf mode (no --book) needs the FTS5 search index; book mode (--book ) works without it in the CLI. lib serve as a whole still requires FTS5 — it syncs the index at startup regardless of which tool gets called.lib verify in book mode scans the whole chapter text in pure Python; a long book can take a few seconds of CPU. The MCP tool runs it in a worker thread so it doesn't block the rest of the server.See README.ru.md for the Russian documentation.