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

Dict

von azerbaijan-mcpVersion 0.1.2i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.azerbaijan-mcp/dict

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Look up words in the Azerbaijani explanatory dictionary; downloads its database once (local only).

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": {
    "dict": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "azerbaijan-mcp-dict"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add dict -- uvx azerbaijan-mcp-dict

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "dict": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "azerbaijan-mcp-dict"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "dict": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "azerbaijan-mcp-dict"
      ]
    }
  }
}

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 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto azerbaijan-mcp 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 5659 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 92 % der anderen 5659 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 5659 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 Dict 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 (0.1.2) kam vor 3 Tagen 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:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Context7

von upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computer oder Cloud★ 64.224MITAktualisiert gestern
Installieren

Codebase Memory

von DeusData

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

Läuft auf deinem Computer★ 48.148MITAktualisiert vor 21 Tagen
Installieren

Exa

von exa-labs

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

Läuft in der Cloud★ 5.213MITAktualisiert vor 2 Monaten
Installieren

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.

azerbaijan-mcp-dict

Local-only MCP server for the explanatory dictionary of the Azerbaijani language, *Azərbaycan dilinin izahlı lüğəti* (four volumes, about 45,000 entries). It looks words up, finds entries by what they say and walks the dictionary in print order, with the volume, page and column of every entry.

On first use the server downloads the dictionary's database once, 5.6 MB, from this project's release page and keeps it in your cache folder with a search index built from it. The dictionary is a copyrighted print work and the project has no licence for it: read *Data source and terms* below. Set DICT_DB to use a database of your own instead. The server runs on your computer and is never offered as a hosted service.

Tools

ToolWhat it does
define(word, max_chars?)The entries of a headword, in print order, with their meanings, etymology note (origin), place in the volumes and the headwords their bax pointers lead to. Homonyms are separate entries (ÇAY¹, ÇAY²). Entries are cut at max_chars (3,000 by default, up to 50,000). A miss lists headwords to try.
search(query, exact?, limit?, offset?)The entries whose text has all the words, the headword the query spells first. Use it to find a word by its meaning (su qabı). limit is 1-50 (default 10) and next_offset pages on.
browse(word?, entry_id?, before?, after?)The entries around a headword in print order, like turning the pages: before and after are 0-50 (3 and 7 by default). next_id and previous_id go on from either end.
read_entry(entry_id, offset?, max_chars?)An entry from a character offset, to read what define or search cut short. A few entries run to tens of thousands of characters.

A typical question, "what is the word for a vessel for water?", takes search("su qabı"), then define of the headword it finds. "What comes after *kitab* in the dictionary?" is browse("kitab").

Things worth knowing:

  • Base forms. The dictionary lists headwords, not inflected forms: look up kitab, not kitabları. define then answers match: none with suggestions (the stem, headwords that begin with the word, near misses) and a note.
  • What `define` forgives. A headword typed as printed (AB(B)ASI, ÇAY², AB-HAVA, ABÜHAVA) or with the number a pointer gives it (çay2); other dashes, curly quotes and invisible characters. Case: I and İ are different letters and are lower-cased as Azerbaijani does. Accents and hyphens, when no headword is spelled as given: seher finds şəhər and səhər (match: accent_free); a space stands for a hyphen (ata baba). A variant is found under each spelling: AB(B)ASI as abası and abbası, AB-HAVA,ABÜHAVA as two words. An exact spelling wins over the same word without accents (el and əl are different words).
  • `bax` pointers. An entry that only says bax X (see X) comes with X's entry in followed, two steps at most. Other pointers inside an entry are listed in see, with the entries they lead to. A pointer to a numbered sense (bax dərd 3-cü mənada) leads to the headword: read its text for the sense.
  • Searching. All words must be in the entry; there are no operators such as OR, and at most twelve words are used. Azerbaijani adds endings, so a word of four letters or more is matched by its first five letters (içmək finds içir and içən); exact=true matches whole words. Accents must be right here, unlike in define.
  • Citations. Every entry has volume, pdf_page and column. The page is the page of the volume's PDF, which can differ from the printed page number.
  • The text is a machine extraction of the PDF text layer and may contain errors. Lines are joined; a hyphen at the end of a line is dropped unless the dictionary spells the compound with a hyphen more often than without (ata-baba), or the word is a doubled one (aşkar-aşkar), a number with its ending (1931-ci) or starts with qeyri-; a compound that occurs only once, broken at its hyphen, loses the hyphen. The letter-spaced italic b a x of the PDF is read as bax. Cite the printed dictionary, not this server.
  • Etymology. origin is the note in square brackets after the part of speech (ər., fars., fr., əsli lat.); about 11,000 entries have one.
  • The first call downloads the database and builds the index, which takes a few seconds: about 10 seconds and 30 MB of index for the whole dictionary. Both are kept in the cache folder (%LOCALAPPDATA%\azerbaijan-mcp\dict on Windows, ~/Library/Caches/azerbaijan-mcp/dict on macOS, ~/.cache/azerbaijan-mcp/dict elsewhere) and reused until the database file changes. Each database gets its own index file, so several can share the folder. A database you name is opened read-only and never written. The cache can be deleted at any time: the next call fetches and builds again. A file cut short, because the process was killed while it was being copied into place, is noticed and fetched or built again.
  • Not covered: inflected forms (no morphology), and the dictionary's other editions and sibling dictionaries.

Install

Add to your MCP client configuration (requires uv):

{

"mcpServers": { "dict": { "command": "uvx", "args": ["azerbaijan-mcp-dict"] } } }

In Claude Code: claude mcp add dict -- uvx azerbaijan-mcp-dict.

Three optional settings go in the client's env:

VariableDefaultMeaning
DICT_DBnonePath of a dictionary database of your own. The published one is then not downloaded.
DICT_DATA_URLthe release page of this repositoryA mirror of the published database, https only (http for this computer). Its SHA-256 is still checked.
DICT_CACHE_DIRthe cache folder aboveWhere the database and the index are kept. A folder where the system refuses renames works too, for example %LOCALAPPDATA% for a server the Claude desktop app starts on Windows (WinError 17): the files are copied into place instead.

The database

The published database is the file dict-1.sqlite.gz of the release dict-data-1: 45,353 entries, 5,657,352 bytes, SHA-256 44515ffca32d7cefc9f659bbe1ecefa82dc6908f17b5d434daffd1f921162022, which the package pins, so a file that differs is never used. python -m azerbaijan_mcp_dict.asset source.sqlite out.sqlite.gz packs a database that way and prints the numbers to pin.

A database of your own needs one table, entries, and the server reads only the columns below. A metadata table is optional.

CREATE TABLE entries (

id INTEGER PRIMARY KEY, -- print order volume INTEGER NOT NULL, -- 1 to 4 headword TEXT NOT NULL, -- as printed: ÇAY, AB(B)ASI, AB-HAVA,ABÜHAVA homonym_index INTEGER, -- 1, 2, ... for homonyms, else NULL entry_text TEXT NOT NULL, -- what follows the headword, lines as the PDF breaks them start_page INTEGER NOT NULL, -- PDF page of the volume the entry starts on end_page INTEGER NOT NULL, start_column INTEGER NOT NULL -- 1 or 2 ); CREATE TABLE metadata (key TEXT PRIMARY KEY, value TEXT NOT NULL);

metadata keys that are used: database_title, which names the source in every answer, and entry_count, which is checked against the table so that a truncated file is refused. Other columns and tables are ignored. The database the published one was made from has a full-text index of its own; the server does not use it, because it misses every word that starts a sentence with a capital İ (iki finds 1,324 of the 1,656 entries that have it). A script that rebuilds the database from the PDFs is tracked in MCP-31.

Data source and terms

The only request the server makes is the one download of the database, from github.com, once for each cache folder. Answers to the checklist in the repository's data policy, read on 2026-11-03:

  • Publisher: bibliographies list the dictionary as published by Şərq-Qərb, Baku, 2006 (compiled by Ə. Orucov and others, edited by A. Axundov). No official online edition was found; azleks.az offers an electronic version behind a registration whose terms are unclear, and unofficial scans circulate.
  • Terms and licence: none found, so the text is treated as all rights reserved. The project's owner decided on 2026-11-03 to publish the extracted database as a release asset of this repository all the same, without asking the publisher. That departs from the data policy's rule that terms win and carries the risk of a complaint. The text is in that release asset only, never in the package, the repository or the tests. If the publisher, the authors or their heirs object, the asset is deleted promptly.
  • robots.txt, rate limit and cache: not applicable to a release file. The download sends the User-Agent azerbaijan-mcp-dict/ (+ ), makes one request, retries once for a network error or a server error, stops on HTTP 403 and 429, refuses more than 100 MB and uses nothing whose SHA-256 differs from the pinned one. It is kept for good in the cache folder. The tests run with outside network access blocked.
  • Attribution: every answer has source (the database's title) and an attribution that says the text is an unofficial machine extraction, and every entry has its volume, PDF page and column.
  • Personal data: none. The entries quote published literature with the author's name, as the dictionary does; nothing about private people is returned or stored.
  • Publisher contacted: no (MCP-32).
  • Decision: go, local stdio only, with the database published as a release asset (MCP-34).

tests/ builds an invented dictionary in the layout of the real one; no line of the real dictionary is in this repository. To run the contract tests against your own database, and to check the published one:

DICT_DB=/path/to/azerbaycan_lugeti_1-4.sqlite uv run pytest -m live packages/dict

Unofficial project, not affiliated with or endorsed by the publisher or the institute that compiled the dictionary.

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