Vexa
Meeting bot and transcripts for Google Meet, Teams and Zoom. Live or after, speakers labelled.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
AEM MCP server. Chat with your AEM instance for content, component, and asset operations.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Du brauchst
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": {
"aem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"aem-mcp-server"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add aem -- npx -y aem-mcp-serverIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"aem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"aem-mcp-server"
]
}
}
}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 .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"aem": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"aem-mcp-server"
]
}
}
}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.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto easingthemes bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
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.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
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).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.3.9) kam vor 9 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Vexa, emailmd, MCP WhatsApp Cloud
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So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Meeting bot and transcripts for Google Meet, Teams and Zoom. Live or after, speakers labelled.
Render markdown into email-safe HTML, lint drafts for deliverability problems, and preview emails.
MCP server for WhatsApp Cloud API (Meta) — messages, media, and templates via Graph API
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.
AEM MCP Server is a full-featured Model Context Protocol (MCP) server for Adobe Experience Manager (AEM). It provides a simple integration with any AI Agent. This project is designed for non-technical persons who want to manage AEM via natural language.
npx (recommended, zero install) and streamable HTTPNo installation needed — the AI agent downloads and spawns the process automatically via npx.
Add to your project's MCP config (.mcp.json, .vscode/mcp.json, .cursor/mcp.json, etc.):
{
"mcpServers": { "AEM": { "command": "npx", "args": ["-y", "aem-mcp-server", "-t", "stdio", "-H", "http://localhost:4502", "-u", "admin", "-p", "admin"] } } }
Secrets: Since MCP config files are typically committed to the repo, avoid hardcoding credentials. Use your client's env var syntax instead:
| Client | Syntax |
|---|---|
| Claude Code (
.mcp.json) |${AEM_PASSWORD}or${AEM_PASSWORD:-admin}|
| VS Code / Copilot |
${input:aem-password}(prompts securely) orenvFile|
| Cursor |
${env:AEM_PASSWORD}|
Example with env var references (Claude Code):
`json
{
"mcpServers": {
"AEM": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "aem-mcp-server", "-t", "stdio", "-H", "${AEM_HOST:-http://localhost:4502}", "-u", "${AEM_USER:-admin}", "-p", "${AEM_PASSWORD:-admin}"]
}
}
}
`
For scenarios where you need a persistent server (shared team server, multiple clients connecting simultaneously, etc.), install globally and start the server manually:
npm install aem-mcp-server -g
aem-mcp -H=http://localhost:4502 -u=admin -p=admin
Then point your AI agent to the URL:
{
"mcpServers": { "AEM": { "url": "http://127.0.0.1:8502/mcp" } } }
Options:
--version Show version number [boolean] -H, --host [string] [default: "http://localhost:4502"] -u, --user [string] [default: "admin"] -p, --pass [string] [default: "admin"] -i, --id clientId [string] [default: ""] -s, --secret clientSecret [string] [default: ""] -m, --mcpPort [number] [default: 8502] -t, --transport Transport mode: http (default) or stdio [string] [choices: "http", "stdio"] [default: "http"] -I, --instances Named AEM instances: "local:http://localhost:4502:admin:admin ,qa:https://qa.example.com:user:pass" [string] [default: ""] -h, --help Show help [boolean]
Authentication:
clientId and clientSecret for OAuth S2S authentication. More info.user/pass. Default credentials are admin:admin.Multi-instance: Connect to multiple AEM instances simultaneously:
aem-mcp --instances "author:http://localhost:4502:admin:admin,publish:http://localhost:4503:admin:admin"
All tools will get an instance parameter to target a specific instance.
resources/list, eliminating discovery roundtripsgroup, readOnly, and complexity so agents can make smarter tool selection decisionsverbosity parameter (summary/standard/full) on content-reading tools strips JCR internals and truncates long textsuggestion and alternatives fields for self-healing agent workflowsmanageContentFragment action mergeJsonField) for CFs that store a whole key→value map inside one JSON-encoded fieldOnce configured in your AI IDE, just ask in natural language:
List all components on MyPage
Some Content Fragments store an entire key→value map inside a single field as a JSON-encoded string. To upsert a few keys without round-tripping the whole blob, use the mergeJsonField action — the read-merge-write happens server-side:
{
"action": "mergeJsonField", "fragmentPath": "/content/dam/ /.../labels", "field": "CFMValue", // the field holding the JSON string "jsonPointer": "/0/content/0/value", // RFC-6901 pointer to the object to merge into ("" = field root) "merge": { "search": "Search", "clear_search": "Clear search" }, "variation": "master" // default: master }
New keys are added, existing keys overwritten (deep-merge), and untouched keys preserved. The response reports the keys added/overwritten and the before/after key count at the pointer.
The server exposes read-only MCP resources so agents can discover AEM catalogs without tool calls:
| Resource URI | Description |
|---|---|
aem://{instance}/components | All components (name, resourceType, title, group) |
aem://{instance}/sites | Site roots and language structure under /content |
aem://{instance}/templates | Available page templates (path, title) |
aem://{instance}/workflow-models | Workflow models (ID, title, description) |
Resources return summary data only. In multi-instance mode, each instance gets its own set of resource URIs.
For detailed API documentation, please refer to the API Docs.