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PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt
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Taskflow Doc Search

von cynthiawang109-sudoVersion 0.1.1i★ 0iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.cynthiawang109-sudo/taskflow-doc-search

So installierst du es

What it does

Search local TaskFlow workspace documentation and read tickets over MCP stdio.

  • Connects Läuft auf deinem Computer
  • Account or key No key needed · 1 setting to fill in (AI_WORKSPACE_ROOT)
  • Category Suche & KI-Gedächtnis

Installation

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

3/3 Prüfungen bestanden · Läuft auf deinem Computer · ✓ Befehle geprüft am 15. Nov. 2026

Zuerst: Welche KI nutzt du?

Wähle deine App, dann erscheinen die Schritte unten.

Klappt mit Claude, aber erst etwas vorbereiten

1 Einstellung(en) auszufüllen (AI_WORKSPACE_ROOT) · Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal) · Nur in der Claude-App für den Computer (Windows oder Mac), nicht im Web oder auf dem Handy

Von der KI installieren lassen

Kopiere diese Nachricht in einen Claude-Chat. Die KI prüft deinen Rechner, sagt dir, welche Datei sie ändert, und wartet jedes Mal auf dein OK.

Installiere bitte den MCP server Taskflow Doc Search für Claude auf diesem Rechner, in dieser Reihenfolge: 1) Prüfe uv mit uv --version. Fehlt es, sag mir, dass ich es von https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ installiere; installiere es nicht selbst. 2) Verwende nur diese Konfiguration (von PopNx MCP geprüft): { "mcpServers": { "taskflow-doc-search": { "command": "uvx", "args": [ "taskflow-doc-search" ], "env": { "AI_WORKSPACE_ROOT": "your-value" } } } } 3) Nenne mir den vollständigen Pfad der Datei, die du änderst, oder den Befehl, den du ausführst, und warte auf mein OK. 4) Lass bei AI_WORKSPACE_ROOT "your-value" stehen und sag mir, dass ich den echten Wert selbst in die Datei oder das Feld der App einfüge. Bitte mich nie, einen Schlüssel in den Chat zu schreiben. 5) Führe das Vereinbarte aus und prüfe, dass die Tools von Taskflow Doc Search wirklich erscheinen.

Diese Nachricht enthält keinen Schlüssel. Wird einer gebraucht, bittet dich die KI, ihn selbst in die Datei oder das Feld der App einzufügen.

  1. uv installieren (falls noch nicht vorhanden)

    Schon installiert? Zuerst prüfen · Öffne das Terminal, gib diesen Befehl ein und drücke Enter

    uv --version
    • Eine Versionsnummer wie uv … = installiert, diesen Schritt überspringen
    • "command not found" (unter Windows "is not recognized") = noch nicht installiert, oder gerade installiert und das Terminal muss neu geöffnet werden
    So öffnest du das Terminal

    Mac: ⌘ + Leertaste drücken, Terminal eingeben, Enter

    Windows: Start öffnen, Windows PowerShell eingeben, dann Öffnen

    Noch nicht installiert: uv hat keinen Klick-Installer. Kopiere den Einzeiler für dein System (macOS oder Windows) von der offiziellen uv-Seite ins Terminal · Python muss nicht extra installiert werden, uv lädt es bei Bedarf selbst

    Download-Seite von uv öffnen ↗

    Danach das Terminal schließen, neu öffnen und denselben Befehl erneut ausführen. Es muss eine Versionsnummer erscheinen: uv --version

    Einmal installieren, gilt für alles, was uv braucht

  2. 1 Einstellung(en) ausfüllen

    Das sind Programmeinstellungen, keine Schlüssel. Keine Registrierung nötig; wie vom Autor beschrieben ausfüllen.

    • AI_WORKSPACE_ROOT Absolute path to the workspace containing projects/ and tickets/.

    Die Beschreibungen sind noch im englischen Original.

  3. Einstellungsdatei der Claude-Desktop-App öffnen

    SettingsDeveloperEdit Config

  4. Diese Einstellungen einfügen und speichern

    {
  "mcpServers": {
    "taskflow-doc-search": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "taskflow-doc-search"
      ],
      "env": {
        "AI_WORKSPACE_ROOT": "your-value"
      }
    }
  }
}

  5. Claude beenden und neu öffnen

  6. Ausprobieren

    Nutze Taskflow Doc Search und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache

    ✓ Wenn Claude sagt, dass es Taskflow Doc Search nutzt, oder ein Werkzeug von Taskflow Doc Search in der Antwort zeigt, bist du verbunden

Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Anthropic abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen

ChatGPT kann Taskflow Doc Search noch nicht verbinden

Taskflow Doc Search läuft auf deinem Computer, aber ChatGPT verbindet nur Server, die im Web laufen

Das kannst du stattdessen tun

A · Eine App nutzen, die Taskflow Doc Search verbinden kann

  • 1 Einstellung(en) auszufüllen (AI_WORKSPACE_ROOT) · Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal) · Nur in der Claude-App für den Computer (Windows oder Mac), nicht im Web oder auf dem Handy
  • 1 Einstellung(en) auszufüllen (AI_WORKSPACE_ROOT) · Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
  • 1 Einstellung(en) auszufüllen (AI_WORKSPACE_ROOT) · Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
  • 1 Einstellung(en) auszufüllen (AI_WORKSPACE_ROOT) · Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)

B · Andere in Suche & KI-Gedächtnis, die mit ChatGPT funktionieren

Aus den meistgenutzten derselben Kategorie, nur solche, die per Adresse ohne Schlüssel verbinden

Klappt mit Claude Code, aber erst etwas vorbereiten

1 Einstellung(en) auszufüllen (AI_WORKSPACE_ROOT) · Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)

Von der KI installieren lassen

Kopiere diese Nachricht in einen Claude Code-Chat. Die KI prüft deinen Rechner, sagt dir, welche Datei sie ändert, und wartet jedes Mal auf dein OK.

Installiere bitte den MCP server Taskflow Doc Search für Claude Code auf diesem Rechner, in dieser Reihenfolge: 1) Prüfe uv mit uv --version. Fehlt es, sag mir, dass ich es von https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ installiere; installiere es nicht selbst. 2) Verwende nur diese Konfiguration (von PopNx MCP geprüft): claude mcp add --scope user taskflow-doc-search --env AI_WORKSPACE_ROOT=your-value -- uvx taskflow-doc-search 3) Nenne mir den vollständigen Pfad der Datei, die du änderst, oder den Befehl, den du ausführst, und warte auf mein OK. 4) Lass bei AI_WORKSPACE_ROOT "your-value" stehen und sag mir, dass ich den echten Wert selbst in die Datei oder das Feld der App einfüge. Bitte mich nie, einen Schlüssel in den Chat zu schreiben. 5) Führe das Vereinbarte aus und prüfe, dass die Tools von Taskflow Doc Search wirklich erscheinen.

Diese Nachricht enthält keinen Schlüssel. Wird einer gebraucht, bittet dich die KI, ihn selbst in die Datei oder das Feld der App einzufügen.

  1. uv installieren (falls noch nicht vorhanden)

    Schon installiert? Zuerst prüfen · Öffne das Terminal, gib diesen Befehl ein und drücke Enter

    uv --version
    • Eine Versionsnummer wie uv … = installiert, diesen Schritt überspringen
    • "command not found" (unter Windows "is not recognized") = noch nicht installiert, oder gerade installiert und das Terminal muss neu geöffnet werden
    So öffnest du das Terminal

    Mac: ⌘ + Leertaste drücken, Terminal eingeben, Enter

    Windows: Start öffnen, Windows PowerShell eingeben, dann Öffnen

    Noch nicht installiert: uv hat keinen Klick-Installer. Kopiere den Einzeiler für dein System (macOS oder Windows) von der offiziellen uv-Seite ins Terminal · Python muss nicht extra installiert werden, uv lädt es bei Bedarf selbst

    Download-Seite von uv öffnen ↗

    Danach das Terminal schließen, neu öffnen und denselben Befehl erneut ausführen. Es muss eine Versionsnummer erscheinen: uv --version

    Einmal installieren, gilt für alles, was uv braucht

  2. 1 Einstellung(en) ausfüllen

    Das sind Programmeinstellungen, keine Schlüssel. Keine Registrierung nötig; wie vom Autor beschrieben ausfüllen.

    • AI_WORKSPACE_ROOT Absolute path to the workspace containing projects/ and tickets/.

    Die Beschreibungen sind noch im englischen Original.

  3. Terminal öffnen

    Mac: Command+Leertaste drücken und Terminal tippen · Windows: PowerShell öffnen

  4. Diesen Befehl einfügen und Enter drücken

    claude mcp add --scope user taskflow-doc-search --env AI_WORKSPACE_ROOT=your-value -- uvx taskflow-doc-search

  5. /mcp in Claude Code eingeben

    Taskflow Doc Search sollte in der Liste als verbunden erscheinen

  6. Ausprobieren

    Nutze Taskflow Doc Search und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache

    ✓ Wenn Claude Code sagt, dass es Taskflow Doc Search nutzt, oder ein Werkzeug von Taskflow Doc Search in der Antwort zeigt, bist du verbunden

Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Anthropic abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen

Klappt mit Cursor, aber erst etwas vorbereiten

1 Einstellung(en) auszufüllen (AI_WORKSPACE_ROOT) · Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)

Von der KI installieren lassen

Kopiere diese Nachricht in einen Cursor-Chat. Die KI prüft deinen Rechner, sagt dir, welche Datei sie ändert, und wartet jedes Mal auf dein OK.

Installiere bitte den MCP server Taskflow Doc Search für Cursor auf diesem Rechner, in dieser Reihenfolge: 1) Prüfe uv mit uv --version. Fehlt es, sag mir, dass ich es von https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ installiere; installiere es nicht selbst. 2) Verwende nur diese Konfiguration (von PopNx MCP geprüft): { "mcpServers": { "taskflow-doc-search": { "command": "uvx", "args": [ "taskflow-doc-search" ], "env": { "AI_WORKSPACE_ROOT": "your-value" } } } } 3) Nenne mir den vollständigen Pfad der Datei, die du änderst, oder den Befehl, den du ausführst, und warte auf mein OK. 4) Lass bei AI_WORKSPACE_ROOT "your-value" stehen und sag mir, dass ich den echten Wert selbst in die Datei oder das Feld der App einfüge. Bitte mich nie, einen Schlüssel in den Chat zu schreiben. 5) Führe das Vereinbarte aus und prüfe, dass die Tools von Taskflow Doc Search wirklich erscheinen.

Diese Nachricht enthält keinen Schlüssel. Wird einer gebraucht, bittet dich die KI, ihn selbst in die Datei oder das Feld der App einzufügen.

  1. uv installieren (falls noch nicht vorhanden)

    Schon installiert? Zuerst prüfen · Öffne das Terminal, gib diesen Befehl ein und drücke Enter

    uv --version
    • Eine Versionsnummer wie uv … = installiert, diesen Schritt überspringen
    • "command not found" (unter Windows "is not recognized") = noch nicht installiert, oder gerade installiert und das Terminal muss neu geöffnet werden
    So öffnest du das Terminal

    Mac: ⌘ + Leertaste drücken, Terminal eingeben, Enter

    Windows: Start öffnen, Windows PowerShell eingeben, dann Öffnen

    Noch nicht installiert: uv hat keinen Klick-Installer. Kopiere den Einzeiler für dein System (macOS oder Windows) von der offiziellen uv-Seite ins Terminal · Python muss nicht extra installiert werden, uv lädt es bei Bedarf selbst

    Download-Seite von uv öffnen ↗

    Danach das Terminal schließen, neu öffnen und denselben Befehl erneut ausführen. Es muss eine Versionsnummer erscheinen: uv --version

    Einmal installieren, gilt für alles, was uv braucht

  2. 1 Einstellung(en) ausfüllen

    Das sind Programmeinstellungen, keine Schlüssel. Keine Registrierung nötig; wie vom Autor beschrieben ausfüllen.

    • AI_WORKSPACE_ROOT Absolute path to the workspace containing projects/ and tickets/.

    Die Beschreibungen sind noch im englischen Original.

  3. Mit diesem Button Cursor öffnen

    In Cursor öffnen

    Cursor fragt nach einer Bestätigung; klicke Install

  4. Schlüssel eintragen

    In den Einstellungen von Taskflow Doc Search ist AI_WORKSPACE_ROOT leer; trag deinen Schlüssel ein und speichere

  5. KI-Chat in Cursor im Agent-Modus öffnen

  6. Ausprobieren

    Nutze Taskflow Doc Search und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache

    ✓ Wenn Cursor sagt, dass es Taskflow Doc Search nutzt, oder ein Werkzeug von Taskflow Doc Search in der Antwort zeigt, bist du verbunden

Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Cursor abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen

Klappt mit VS Code, aber erst etwas vorbereiten

1 Einstellung(en) auszufüllen (AI_WORKSPACE_ROOT) · Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)

Von der KI installieren lassen

Kopiere diese Nachricht in einen VS Code-Chat. Die KI prüft deinen Rechner, sagt dir, welche Datei sie ändert, und wartet jedes Mal auf dein OK.

Installiere bitte den MCP server Taskflow Doc Search für VS Code auf diesem Rechner, in dieser Reihenfolge: 1) Prüfe uv mit uv --version. Fehlt es, sag mir, dass ich es von https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ installiere; installiere es nicht selbst. 2) Verwende nur diese Konfiguration (von PopNx MCP geprüft): { "servers": { "taskflow-doc-search": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": [ "taskflow-doc-search" ], "env": { "AI_WORKSPACE_ROOT": "your-value" } } } } 3) Nenne mir den vollständigen Pfad der Datei, die du änderst, oder den Befehl, den du ausführst, und warte auf mein OK. 4) Lass bei AI_WORKSPACE_ROOT "your-value" stehen und sag mir, dass ich den echten Wert selbst in die Datei oder das Feld der App einfüge. Bitte mich nie, einen Schlüssel in den Chat zu schreiben. 5) Führe das Vereinbarte aus und prüfe, dass die Tools von Taskflow Doc Search wirklich erscheinen.

Diese Nachricht enthält keinen Schlüssel. Wird einer gebraucht, bittet dich die KI, ihn selbst in die Datei oder das Feld der App einzufügen.

  1. uv installieren (falls noch nicht vorhanden)

    Schon installiert? Zuerst prüfen · Öffne das Terminal, gib diesen Befehl ein und drücke Enter

    uv --version
    • Eine Versionsnummer wie uv … = installiert, diesen Schritt überspringen
    • "command not found" (unter Windows "is not recognized") = noch nicht installiert, oder gerade installiert und das Terminal muss neu geöffnet werden
    So öffnest du das Terminal

    Mac: ⌘ + Leertaste drücken, Terminal eingeben, Enter

    Windows: Start öffnen, Windows PowerShell eingeben, dann Öffnen

    Noch nicht installiert: uv hat keinen Klick-Installer. Kopiere den Einzeiler für dein System (macOS oder Windows) von der offiziellen uv-Seite ins Terminal · Python muss nicht extra installiert werden, uv lädt es bei Bedarf selbst

    Download-Seite von uv öffnen ↗

    Danach das Terminal schließen, neu öffnen und denselben Befehl erneut ausführen. Es muss eine Versionsnummer erscheinen: uv --version

    Einmal installieren, gilt für alles, was uv braucht

  2. 1 Einstellung(en) ausfüllen

    Das sind Programmeinstellungen, keine Schlüssel. Keine Registrierung nötig; wie vom Autor beschrieben ausfüllen.

    • AI_WORKSPACE_ROOT Absolute path to the workspace containing projects/ and tickets/.

    Die Beschreibungen sind noch im englischen Original.

  3. Mit diesem Button VS Code öffnen

    In VS Code öffnen

    VS Code fragt nach einer Bestätigung; klicke Install

  4. Schlüssel eintragen

    In den Einstellungen von Taskflow Doc Search ist AI_WORKSPACE_ROOT leer; trag deinen Schlüssel ein und speichere

  5. KI-Chat in VS Code im Agent-Modus öffnen

  6. Ausprobieren

    Nutze Taskflow Doc Search und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache

    ✓ Wenn VS Code sagt, dass es Taskflow Doc Search nutzt, oder ein Werkzeug von Taskflow Doc Search in der Antwort zeigt, bist du verbunden

Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von VS Code abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen

Andere Apps mit MCP, etwa Windsurf, Zed oder Gemini CLI, fügen Server unterschiedlich hinzu. Sieh in der App-Liste nach

Alle Apps mit MCP ansehen →

JSON-Einstellungen stehen unten unter „Für Entwickler“

Hängst du fest? Frag Leute, die Taskflow Doc Search nutzen💬 Diskussion →
Für Entwickler: Terminal-Befehle und JSON-Einstellungen

Auf deinem Computer installiert

Claude Code

claude mcp add --scope user taskflow-doc-search --env AI_WORKSPACE_ROOT=your-value -- uvx taskflow-doc-search

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "taskflow-doc-search": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "taskflow-doc-search"
      ],
      "env": {
        "AI_WORKSPACE_ROOT": "your-value"
      }
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "taskflow-doc-search": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "taskflow-doc-search"
      ],
      "env": {
        "AI_WORKSPACE_ROOT": "your-value"
      }
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "taskflow-doc-search": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "taskflow-doc-search"
      ],
      "env": {
        "AI_WORKSPACE_ROOT": "your-value"
      }
    }
  }
}

Werte, die du selbst einträgst

  • AI_WORKSPACE_ROOT erforderlich env
    Absolute path to the workspace containing projects/ and tickets/.

Die Beschreibungen sind noch im englischen Original.

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

Auf einen Blick

Downloads pro Wochei
Nicht auf npm/PyPI
Verbindung
Läuft auf deinem Computer
Neueste Versioni
0.1.1
In der Registry veröffentlichti
15. Nov. 2026
Code zuletzt geänderti
15. Nov. 2026
Entwickler
cynthiawang109-sudo
Pakete
pypi: taskflow-doc-search
Registry-Status
Aktiv

Welche Apps ihn nutzen können

Basierend darauf, wie sich dieser Server verbindet, und auf der eigenen Doku jeder App, geprüft am 10. Nov. 2026.

Laufen auf deinem Computer in

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

Alle Apps, mit Vor- und Nachteilen →

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 15. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto cynthiawang109-sudo bestätigt, dem das Repo gehört

  • ✓ Bestanden

    Wird noch gepflegt

    Code zuletzt geändert: heute

  • ✓ Bestanden

    Hat eine Lizenz

    Nutzt MIT

  • – 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

Veröffentlichte Schwachstellen (OSV.dev)

Noch nicht geprüft

Was wir prüfen → · JSON

Entwickler: neue Prüfung anfordern oder falsche Angaben melden

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Beiträge hier stammen von Nutzern, nicht vom PopNx-Team.

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Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 6148 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 100 % der anderen 6148 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 6148 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 Taskflow Doc Search sicher?

Er hat 3 von 3 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 heute geändert, und die neueste Version (0.1.1) kam heute 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?

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Keyword research, site audits, rank tracking and AI visibility for your AI agent.

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Exa

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Mockserver

Mock, record/replay, verify and chaos-test any HTTP, REST, gRPC or LLM dependency over MCP.

von mock-serverWachsend★ 5010Aktualisiert vor 19 Tagen

Läuft auf deinem Computer✓ vom Dienst · mock-server.com
Installieren

Microsoft Learn MCP

Official Microsoft Learn MCP Server – real-time, trusted docs & code samples for AI and LLMs.

von MicrosoftDocsWeit verbreitet★ 1990Aktualisiert vor 12 Monaten

Läuft in der Cloud✓ vom Dienst · microsoft.comVom PopNx-Team ausprobiert
Verbinden

Docs

Search and read Empryo's documentation. Read-only, no auth, no local access.

von proxysoulWachsend★ 1606Aktualisiert vor 2 Monaten

Läuft in der Cloud✓ empryo.com
Verbinden
  • OpenSEO — Läuft in der Cloud, keine Installation · Kein Schlüssel nötig
  • Exa — Läuft in der Cloud, keine Installation · Kein Schlüssel nötig · Im Verzeichnis von Claude
  • Mockserver — Wird auf deinem Rechner installiert · Kein Schlüssel nötig
  • Microsoft Learn MCP — Läuft in der Cloud, keine Installation · Kein Schlüssel nötig · Im Verzeichnis von Claude
  • Docs — Läuft in der Cloud, keine Installation · Kein Schlüssel nötig

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.

doc-search MCP server

A small MCP server written with FastMCP. It gives an AI coding agent structured access to this workspace's documentation and demo tickets — the local, public stand-in for the Jira/Confluence side of the original production workspace. Five tools are annotated read-only (embeddings maintains a derived local cache); the sixth can only write ticket *drafts* (see below).

Tools

ToolWhat it does
search_docs(query, limit=8)Keyword search across every Markdown doc under projects/; title hits ×3, heading hits ×2, body hits ×1; returns path, title, score, snippet
search_docs_semantic(query, limit=8)TF-IDF vector-space search over the same corpus (cosine similarity); returns path, title, score (0–1), snippet
search_docs_embeddings(query, limit=8)Sentence embeddings over heading chunks; returns path, title, cosine score, snippet, heading; caches in .index/
get_doc(path)Fetch one document by workspace-relative path (only projects/ and tickets/ are readable)
list_tickets(status?)List the pre-TF-115 archive from tickets/*.md front matter, optionally filtered by status
propose_ticket(title, body, priority="medium")Write a ticket draft to tickets/drafts/draft- .md — the server's only source-content write; it cannot create or modify real tickets

Draft-first writes

propose_ticket mirrors the production workspace's rule for outward writes (there: Jira changes start as drafts a human approves). The boundary is enforced by the tool, not by politeness: it writes only new files under tickets/drafts/, always with status: draft, it refuses to overwrite an existing draft, and it is annotated as a write, so clients ask the user before calling it. tickets/ is the pre-TF-115 archive; list_tickets never shows drafts as tickets. A human reviews and promotes a draft with scripts/promote-draft.ps1 (or .sh), which files an Issue instead of moving the file into tickets/. Set AI_WORKSPACE_PROJECT to the workspace Project number, or pass -Project N / --project N, to also add the Issue to the board. Without a Project, the script prints the Issue URL and notes that it was not added to a board. The draft is preserved. The doc-search server stays credential-free and never calls GitHub.

Three rungs of document search

  1. search_docs counts exact term hits with title/heading/body weights. It is predictable for known terms, but repetition can dominate ranking.
  2. search_docs_semantic uses TF-IDF cosine similarity over whole documents. It down-weights common terms and balances multi-term queries. Both of these first two rungs are bag-of-words models: neither understands synonyms. They use only the standard library and rebuild their vectors per call.
  3. search_docs_embeddings uses sentence-transformers over ATX heading sections, embedding the document title, heading trail and body. It can retrieve paraphrases and synonyms, but relevance is model-dependent. Cosine ranking uses pure Python. A content-hash fingerprint invalidates the derived .index/ cache when documents or the model change.
  • Local documents: searches never modify the source documents. Embeddings writes a derived cache; propose_ticket writes drafts under the rules above.
  • No credentials: keyword and TF-IDF need no network. Embeddings downloads its model once, then runs fully locally.
  • Client-agnostic: plain MCP over stdio.

Setup

cd mcp\doc-search

python -m venv .venv .venv\Scripts\python -m pip install -r requirements.txt pytest

Optional embeddings dependencies (includes torch):

.venv\Scripts\python -m pip install -r requirements-embeddings.txt

DOC_SEARCH_EMBEDDING_MODEL overrides the default sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2. DOC_SEARCH_EMBEDDER=fake selects only a deterministic hashed-token test double, without semantic understanding.

Evaluate the synced corpus with python scripts/run_eval.py; add --write to record the dated results in EVAL.md. The eval is not run in CI.

Run the tests

.venv\Scripts\python -m pytest

The tests build a throwaway fixture workspace, so they pass whether or not sync has populated projects/.

Register it

Codex — add to ~/.codex/config.toml:

[mcp_servers.doc-search]

command = 'C:\path\to\ai-workspace-kit\mcp\doc-search\.venv\Scripts\python.exe' args = ['C:\path\to\ai-workspace-kit\mcp\doc-search\server.py']

Claude Code:

claude mcp add doc-search -- C:\path\to\ai-workspace-kit\mcp\doc-search\.venv\Scripts\python.exe C:\path\to\ai-workspace-kit\mcp\doc-search\server.py

The server finds the workspace root from its own location ( /mcp/doc-search/server.py); set AI_WORKSPACE_ROOT to override.

Install the distribution

Once published, install with pip install taskflow-doc-search (or pip install "taskflow-doc-search[embeddings]" for sentence embeddings). For a local checkout, pip install . from this directory works today. Run taskflow-doc-search with AI_WORKSPACE_ROOT set to the absolute path of the workspace to search. It serves MCP over stdio; no command arguments are needed. The existing python server.py launcher and its automatic workspace-root detection remain supported.

Release instructions: PUBLISHING.md. The included server.json is prepared for an optional MCP registry listing and has not been published.