Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Alfanous - Quranic Search Engine

von Alfanous-teamVersion 1.9.4i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.Alfanous-team/alfanous

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Search and explore the Holy Qur'an with Arabic text, transliteration, and advanced search support.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "alfanous": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "alfanous3-mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add alfanous -- uvx alfanous3-mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "alfanous": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "alfanous3-mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "alfanous": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "alfanous3-mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 8. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto Alfanous-team bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 5684 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 17 % der anderen 5684 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 5684 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Alfanous - Quranic Search Engine sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.9.4) kam vor 5 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Context7

Up-to-date docs for AI agents

von upstashWeit verbreitet↓ 972.664/Wo.★ 64.224Aktualisiert vorgestern

Computer oder Cloud

Codebase Memory

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

von DeusDataWeit verbreitet↓ 17.962/Wo.★ 48.148Aktualisiert vor 22 Tagen

Läuft auf deinem Computer

Exa

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

von exa-labsWachsend★ 5213Aktualisiert vor 2 Monaten

Läuft in der Cloud✓ exa.ai

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

Alfanous API

Alfanous is a Quranic search engine API that provides simple and advanced search capabilities for the Holy Qur'an. It enables developers to build applications that search through Quranic text in Arabic, with support for Buckwalter transliteration, advanced query syntax, and rich metadata.

Features

  • Powerful Search: Search Quranic verses with simple queries or advanced Boolean logic
  • Arabic Support: Full support for Arabic text and Buckwalter transliteration
  • Rich Metadata: Access verse information, translations, recitations, and linguistic data
  • Flexible API: Use as a Python library or RESTful web service
  • Faceted Search: Aggregate results by Sura, Juz, topics, and more
  • Multiple Output Formats: Customize output with different views and highlight styles

Quickstart

Installation

Install from PyPI using pip:

$ pip install alfanous3
Basic Usage
Python Library
>>> from alfanous import api

Simple search for a word

>> api.search(u"الله")

Advanced search with options

>> api.do({"action": "search", "query": u"الله", "page": 1, "perpage": 10})

Search using Buckwalter transliteration

>> api.do({"action": "search", "query": u"Allh"})

Get suggestions

>> api.do({"action": "suggest", "query": u"الح"})

Correct a query

>> api.correct_query(u"الكتاب")

Get metadata information

>> api.do({"action": "show", "query": "translations"})

Web Service

You can also use the public web service:

  • Search: http://alfanous.org/api/search?query=الله
  • With transliteration: http://alfanous.org/api/search?query=Allh

Or run your own web service locally (see alfanous_webapi).

Quick Examples

Search for phrases:

>>> api.search(u'"الحمد لله"')

Boolean search (AND, OR, NOT):

>>> api.search(u'الصلاة + الزكاة')    # AND

>> api.search(u'الصلاة | الزكاة') # OR

>> api.search(u'الصلاة - الزكاة') # NOT

Fielded search:

>>> api.search(u'سورة:يس')           # Search in Sura Yasin

>> api.search(u'سجدة:نعم') # Search verses with sajda

Wildcard search:

>>> api.search(u'*نبي*')             # Words containing "نبي"

Faceted search (aggregate by fields):

>>> api.do({

... "action": "search", ... "query": u"الله", ... "facets": "sura_id,juz" ... })

Documentation

API Reference
Core Functions
  • api.search(query, **options) - Search Quran verses
  • api.do(params) - Unified interface for all actions (search, suggest, show, list_values, correct_query)
  • api.correct_query(query, unit, flags) - Get a spelling-corrected version of a query
  • api.get_info(category) - Get metadata information

The underlying Raw output engine is exposed as Engine in alfanous.api (and re-exported from alfanous directly). Use it as a context manager to ensure index resources are properly released:

from alfanous.api import Engine

or equivalently:

from alfanous import Engine

with Engine() as engine: result = engine.do({"action": "search", "query": u"الله"})

Search Parameters

Common parameters for api.do() with action="search":

  • query (str): Search query (required)
  • unit (str): Search unit - "aya", "word", or "translation" (default: "aya")
  • page (int): Page number (default: 1)
  • perpage (int): Results per page, 1-100 (default: 10)
  • sortedby (str): Sort order - "score", "relevance", "mushaf", "tanzil", "ayalength" (default: "score")
  • reverse (bool): Reverse the sort order (default: False)
  • view (str): Output view - "minimal", "normal", "full", "statistic", "linguistic" (default: "normal")
  • highlight (str): Highlight style - "css", "html", "bold", "bbcode" (default: "css")
  • script (str): Text script - "standard" or "uthmani" (default: "standard")
  • vocalized (bool): Include Arabic vocalization (default: True)
  • translation (str): Translation ID to include
  • recitation (str): Recitation ID to include (1-30, default: "1")
  • fuzzy (bool): Enable fuzzy search — searches both aya_ (exact) and aya (normalised/stemmed) fields, plus Levenshtein distance matching (default: False). See Exact Search vs Fuzzy Search.
  • fuzzy_maxdist (int): Maximum Levenshtein edit distance for fuzzy term matching — 1, 2, or 3 (default: 1, only used when fuzzy=True).
  • facets (str): Comma-separated list of fields for faceted search
  • filter (dict): Filter results by field values

For a complete list of parameters and options, see the detailed documentation.

Advanced Features
Exact Search vs Fuzzy Search

Alfanous provides two complementary search modes that control which index fields are queried.

Exact Search (default — fuzzy=False)

When fuzzy search is off (the default), queries run against the `aya_` field, which stores the fully-vocalized Quranic text with diacritical marks (tashkeel) preserved. This mode is designed for precise, statistical matching:

  • Diacritics in the query are significant — مَلِكِ and مَالِكِ are treated as different words.
  • No stop-word removal, synonym expansion, or stemming is applied to the query.
  • Ideal when you need exact phrase matches, reproducible result counts, or statistical analysis.
# Default exact search — only the vocalized aya_ field is used

>> api.search(u"الله")

>> api.search(u"الله", fuzzy=False)

Phrase match with full diacritics

>> api.search(u'"الْحَمْدُ لِلَّهِ"')

Fuzzy Search (fuzzy=True)

When fuzzy search is on, queries run against both the aya_ field (exact matches) and the aya field (a separate index built for broad, forgiving search). At index time the aya field is processed through a richer pipeline:

  1. Normalisation — shaped letters, tatweel, hamza variants and common spelling errors are unified.
  2. Stop-word removal — high-frequency function words (e.g. مِنْ، فِي، مَا) are filtered out so they do not dilute result relevance.
  3. Synonym expansion — each token is stored together with its synonyms, so a query for one word automatically matches equivalent words.
  4. Arabic stemming — words are reduced to their stem using the Snowball Arabic stemmer (via pystemmer), so different morphological forms of the same root match each other.

No heavy operations are performed on the query string at search time; all the linguistic enrichment lives in the index.

Additionally, for each Arabic term in the query, a Levenshtein distance search is performed against the aya_ac field (unvocalized, non-stemmed). This catches spelling variants and typos within a configurable edit-distance budget controlled by fuzzy_maxdist.

# Fuzzy search — aya_ (exact) + aya (normalised/stemmed) + Levenshtein distance on aya_ac

>> api.search(u"الكتاب", fuzzy=True)

Increase edit distance to 2 to tolerate more spelling variation

>> api.search(u"الكتاب", fuzzy=True, fuzzy_maxdist=2)

Via the unified interface

>> api.do({

... "action": "search", ... "query": u"مؤمن", ... "fuzzy": True, ... "fuzzy_maxdist": 1, ... "page": 1, ... "perpage": 10 ... })

fuzzy_maxdistBehaviour
1 (default)Catches single-character insertions, deletions, or substitutions
2Broader tolerance — useful for longer words or noisy input
3Maximum supported — use with care as recall increases significantly

Fuzzy mode is particularly useful when:

  • The user does not know the exact vocalized form of a word.
  • You want morphologically related words to appear in the same result set (e.g. searching *كتب* also surfaces *كتاب*, *كاتب*, *مكتوب*).
  • You want synonym-aware retrieval without writing explicit OR queries.

Note: pystemmer must be installed for stemming to take effect (pip install pystemmer). If the package is absent the stem filter degrades silently to a no-op, leaving normalisation and stop-word removal still active.

List Field Values

list_values returns every unique indexed value for a given field. Use it to discover the full vocabulary of searchable fields — for example, all available translation identifiers, part-of-speech tags, or root words — before composing a query.

# Get all unique root values in the index

>> api.do({"action": "list_values", "field": "root"})

Returns: {"list_values": {"field": "root", "values": [...], "count": N}}

Discover all indexed translation IDs

>> api.do({"action": "list_values", "field": "trans_id"})

Discover all part-of-speech categories for word search

>> api.do({"action": "list_values", "field": "pos"})

Retrieve all indexed lemmas on demand (replaces the former show/lemmas)

>> api.do({"action": "list_values", "field": "lemma"})

Parameters:

  • field (str): The name of the indexed field whose unique values you want (required).

Return value:

A dictionary with a list_values key containing:

  • field — the requested field name.
  • values — sorted list of unique non-empty indexed values.
  • count — length of the values list.
Query Correction

correct_query() uses Whoosh's built-in spell-checker to compare each term in the query against the index vocabulary and replace unknown terms with the closest known alternative. When the query is already valid (all terms appear in the index) the corrected value in the response is identical to the original input.

# Correct a query via the dedicated function

>> api.correct_query(u"الكتاب")

Returns:

{"correct_query": {"original": "الكتاب", "corrected": "الكتاب"}, "error": ...}

Correct a misspelled / out-of-vocabulary term

>> api.correct_query(u"الكتب")

Returns:

{"correct_query": {"original": "الكتب", "corrected": "الكتاب"}, "error": ...}

Via the unified interface

>> api.do({"action": "correct_query", "query": u"الكتب", "unit": "aya"})

Parameters:

  • query (str): The raw query string to correct (required).
  • unit (str): Search unit — currently only "aya" is supported; other units return None (default: "aya").
  • flags (dict): Optional dictionary of additional flags.

Return value:

A dictionary with a correct_query key containing:

  • original — the input query string as provided.
  • corrected — the corrected query string; identical to original when no correction is needed.
Query Syntax

Alfanous supports advanced query syntax:

  • Phrases: Use quotes - "الحمد لله"
  • Boolean AND: Use + - الصلاة + الزكاة
  • Boolean OR: Use | - الصلاة | الزكاة
  • Boolean NOT: Use - - الصلاة - الزكاة
  • Wildcards: Use * for multiple chars, ? for single char - *نبي*, نعم؟
  • Fielded Search: Use field name - سورة:يس, سجدة:نعم
  • Ranges: Use [X الى Y] - رقم_السورة:[1 الى 5]
  • Partial Vocalization: Search with some diacritics - آية_:'مَن'
  • Derivation (stem): Use > - >رحيم (searches aya_stem — corpus-derived stem)
  • Derivation (lemma): Use >> - >>رحيم (searches aya_lemma — all inflections of the same lexeme)
  • Derivation (root): Use >>> - >>>ملك (searches aya_root — all words from the same root)
  • Tuples: Use {root,type} - {قول،اسم}
Derivation-Level Search

Control how broadly the search expands morphologically using the derivation_level parameter:

LevelValueIndex fieldDescription
0"word"ayaExact match only (default)
1"stem"aya_stemCorpus-derived stem — words sharing the same morphological stem
2"lemma"aya_lemmaCorpus lemma — all inflections of the same lexeme

| 3 | "root" | `aya_root

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

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