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

MarkIndex

von jackjin1997Version 0.1.1i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.jackjin1997/markindex

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Vectorless, structure-first search over large Markdown libraries: section trees + zh/en BM25

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

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

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": {
    "markindex": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "markindex",
        "mcp",
        "--reindex-on-start"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add markindex -- npx -y markindex mcp --reindex-on-start

Dieser Server braucht Werte in seiner Befehlszeile, also kopier die Einstellungen und trag sie ein.

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "markindex": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "markindex",
        "mcp",
        "--reindex-on-start"
      ]
    }
  }
}

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 braucht Werte in seiner Befehlszeile, also kopier die Einstellungen und trag sie ein.

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "markindex": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "markindex",
        "mcp",
        "--reindex-on-start"
      ]
    }
  }
}

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 jackjin1997 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 7251 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 88 % der anderen 7251 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7251 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 MarkIndex 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 (0.1.1) kam vor 5 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 Node.js 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 heute
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 20 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 letzten Monat
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.

MarkIndex

Vectorless, structure-first retrieval over large libraries of long Markdown documents — for agents.

MarkIndex parses every Markdown file into a tree of its own sections, stores the trees, the original lines and a mixed Chinese/English BM25 index in one SQLite file, and gives an agent five read-only tools to walk "library → folder → document → section" and read the original text with line numbers. No embeddings, no vector database, no chunking guesswork: the document's own structure is the index, and every piece of evidence can be cited back as [doc_path, L - ].

Inspired by VectifyAI/PageIndex, MarkIndex is an independent,

unofficial TypeScript implementation focused on Markdown. It is not affiliated with or endorsed by VectifyAI.

中文说明:README.zh-CN.md

Why

  • Structure-first, not chunk-first. Long professional documents (filings, guidelines, laws, manuals) are already organized by their authors. Navigating that outline keeps context intact and makes answers explainable and citable; arbitrary chunks + vector similarity cut sections apart.
  • Deterministic and LLM-free indexing. Parsing (mdast, not regex), tree building and the token-cost tree optimization never call a model; the same input always produces the same tree. LLMs are optional and only used for node summaries, document descriptions and the built-in retrieve() loop.
  • Markdown done properly. Setext headings, preface text before the first heading, documents without any heading, front matter, # inside code fences, skipped heading levels, BOM / CRLF — every source line belongs to exactly one node, and oversized sections are split at block boundaries into chunk nodes.
  • Keyword fallback that works for Chinese. BM25 over Intl.Segmenter word segmentation (Chinese, English and mixed text, identifiers like C++, ISO-27001, v2.1), plus a trigram substring index as a second pass.
  • Budgeted tool responses. Tools never throw; they return JSON envelopes with next_steps guidance and stay under a 95 000-character budget, paginating large outlines and sections.

Install

npm install markindex          # library + CLI (Node.js >= 22.12)

npx markindex --help

From source:

git clone https://github.com/jackjin1997/markindex.git && cd markindex

npm install && npm run build node dist/cli.js --help # or npm link to get a markindex command

Optional, only for LLM features (summaries, retrieve(), agent-mode evaluation): install the AI SDK provider you want, e.g. npm install @ai-sdk/anthropic, and set its API key (ANTHROPIC_API_KEY, …). With npx and no local install, put the provider in the same temporary environment:

npx -p markindex -p @ai-sdk/anthropic markindex index ./docs --summary-model anthropic:claude-sonnet-5-5

CLI

# Build or incrementally update the index (stored in <root>/.markindex/index.db)

markindex index ./docs markindex index ./docs --summary-model anthropic:claude-sonnet-5-5 --estimate # cost estimate, no LLM calls markindex index ./docs --summary-model anthropic:claude-sonnet-5-5 # with node summaries markindex index ./docs --summary-model anthropic:claude-sonnet-5-5 --summary-rpm 50 --summary-tpm 40000 # rate-limited markindex index ./docs --json # machine-readable report markindex index ./docs --no-setext # converter output with --- page breaks markindex index ./docs --ignore 'drafts/' --ignore '*.tmp.md' # extra ignore patterns (repeatable)

Inspect one document's section tree

markindex tree ./docs guides/setup.md --depth 3

Keyword search (BM25 + trigram fallback)

markindex search ./docs "离职 补偿" markindex search ./docs "ISO-27001 audit" --folder policies --limit 5 --json

Serve the library to agents over MCP (stdio, read-only)

markindex mcp ./docs markindex mcp ./docs --reindex-on-start

Measure retrieval quality on your own documents (see "Evaluation")

markindex eval ./docs --questions questions.jsonl --mode bm25 --out report.json markindex eval ./docs --questions questions.jsonl --mode agent --model anthropic:claude-sonnet-5-5 --out report.json markindex eval ./docs --questions questions.jsonl --mode agent --model anthropic:claude-sonnet-5-5 --rpm 50 --tpm 40000

Rate limits. Calls are always bounded by concurrency (--concurrency for eval; 8 for summaries) and the AI SDK's retries, which already honor retry-after / retry-after-ms on 429 / 5xx responses (up to 60 s). To stay under a provider quota, add a client-side limit: --summary-rpm / --summary-tpm on index, --rpm / --tpm on eval (agent mode). rpm caps requests and tpm caps *estimated input* tokens in any sliding 60 s window; both are shared by all documents (index) or all questions (eval) of the run, and waiting callers are served in order. Input tokens are estimated from the prompt text (about 1 token per CJK character, otherwise 4 characters), so leave headroom below the real quota; output tokens and tool definitions are not counted. A single request larger than the tpm still goes through, alone. In the library, pass rateLimit: { requestsPerMinute, inputTokensPerMinute } to summarizeDocument / indexLibrary({ summary }) or retrieve(); reuse the same object to share one budget.

--summary-model / --model take : ; MarkIndex imports @ai-sdk/ dynamically, so only the provider you use needs to be installed. Every command accepts --db to use a different index file. Put the index on a local disk: the writer lock uses hard links and SQLite runs in WAL mode, neither of which works reliably on exFAT, SMB / NFS shares or other network volumes. If the documents live there, keep them in place and point --db at a local path (e.g. --db ~/.cache/markindex/docs.db).

Indexing is incremental: files are compared by content hash, only new or changed documents are rebuilt (one transaction per document), deleted files are removed, and summaries are cached by node content hash. Scanned files are .md and .markdown (not .mdx). Ignored are: paths matched by the library's own .gitignore files (at any level under the root; global git excludes and .git/info/exclude are not read), by an optional .markindexignore file at the root (same syntax, for rules you don't want in .gitignore) and by --ignore options (gitignore syntax, relative to the root, repeatable; ignore: string[] in the library API; also accepted by mcp --reindex-on-start; a leading ./ is dropped, a leading / anchors at the root as in gitignore, and absolute filesystem paths or ../ are rejected). The sources only add exclusions: a ! rule in .markindexignore or --ignore cannot re-include a path that a .gitignore excludes. A document that becomes ignored is removed from the index on the next run. Dot-directories such as .git and .markindex are skipped and symlinks are not followed. One writer at a time (a second index fails fast); readers such as the MCP server are never blocked. When the index was built by an older MarkIndex version or with different tree parameters, the next index run rebuilds every document (full rebuild: … in the output, rebuilt in the report); cached summaries are reused.

Page breaks from PDF / HTML converters. Converters often emit a bare --- line right after a page's last paragraph. CommonMark reads that as a setext heading, so the whole paragraph becomes a level-2 heading. index warns when it sees setext h2 headings whose text spans several lines or exceeds 120 characters (warning : … on stdout, warnings in the JSON report). For such libraries pass --no-setext (also on mcp --reindex-on-start; setext: false in the library API): --- then is a thematic break and === plain text. The setting is stored in the index: later runs without the flag (index, mcp --reindex-on-start, Library.index()) keep it; pass --setext (setext: true) to turn it back on. Changing it rebuilds the index.

Library usage

import { openLibrary } from 'markindex'

// Index (or update) a folder, then open it read-only for agents. const writer = openLibrary({ root: './docs', readonly: false }) await writer.index() // { added, updated, removed, unchanged, skipped, summaryErrors, warnings } writer.close()

const lib = openLibrary({ root: './docs' }) const envelope = await lib.callTool('search_documents', { query: 'termination notice period' }) console.log(JSON.parse(envelope)) // { success: true, data: { results: [...] }, next_steps: {...} }

With the Vercel AI SDK (your agent drives the tools)
import { generateText, stepCountIs } from 'ai'

import { anthropic } from '@ai-sdk/anthropic' import { AGENT_INSTRUCTIONS, createAiSdkTools, openLibrary } from 'markindex'

const lib = openLibrary({ root: './docs' }) const { text } = await generateText({ model: anthropic('claude-sonnet-5-5'), system: AGENT_INSTRUCTIONS, // browse first, read structure, cite [doc_path, L - ] tools: createAiSdkTools(lib), stopWhen: stepCountIs(15), prompt: 'What notice period applies when an employee resigns?', })

Built-in evidence retrieval

retrieve() runs the same tools in a model loop and returns evidence only (original text re-read from the index by line range — never model-written text), plus usage and why it stopped:

import { anthropic } from '@ai-sdk/anthropic'

import { openLibrary, retrieve } from 'markindex'

const lib = openLibrary({ root: './docs' }) const { evidence, usage, stopReason } = await retrieve(lib, 'What notice period applies when an employee resigns?', { model: anthropic('claude-sonnet-5-5'), maxSteps: 12, maxInputTokens: 200_000, rateLimit: { requestsPerMinute: 50, inputTokensPerMinute: 40_000 }, // optional, client-side }) for (const e of evidence) console.log(${e.docPath} L${e.startLine}-${e.endLine}, e.titlePath.join(' > '))

Lower-level building blocks are exported too: parseMarkdown, buildTree, optimizeTree, openStore, indexLibrary, searchNodes, summarizeDocument, estimateSummaryCost, TOOL_CONTRACT, createMcpServer.

MCP setup

Build the index first (npx markindex index /path/to/docs), then register the server. MarkIndex is also listed in the official MCP Registry as io.github.jackjin1997/markindex, so registry-aware clients can install it from there (they start it as npx markindex mcp --reindex-on-start).

Claude Code

claude mcp add markindex -- npx markindex mcp /path/to/docs

Cursor (~/.cursor/mcp.json or .cursor/mcp.json in a project)

{

"mcpServers": { "markindex": { "command": "npx", "args": ["markindex", "mcp", "/path/to/docs"] } } }

The server sends AGENT_INSTRUCTIONS as its MCP instructions and marks all tools read-only.

Tools

ToolWhat it does
browse_documentsList a folder: sub-folders and documents (path, title, description, tokens), paginated. The default discovery tool.
get_documentOne document's metadata, front matter, size and read_structure_first (true above 15 000 tokens).

| get_document_structure | The section outline (node ids, titles, line ranges, tokens, summaries

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