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

Partuno — DigiKey & Mouser MCP Server

von JPMarhefkaVersion 4.0.1i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.JPMarhefka/partuno

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

DigiKey and Mouser MCP server for component research, BOM analysis, and sourcing.

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
  • Das musst du eintragen: DIGIKEY_ACCESS_TOKEN, DIGIKEY_CLIENT_ID, DIGIKEY_CLIENT_SECRET, MOUSER_SEARCH_API_KEY, MOUSER_ACCOUNT_API_KEY

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).
  • Das trägst du selbst ein: DIGIKEY_ACCESS_TOKEN, DIGIKEY_CLIENT_ID, DIGIKEY_CLIENT_SECRET, MOUSER_SEARCH_API_KEY, MOUSER_ACCOUNT_API_KEY

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

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": {
    "partuno": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "partuno",
        "partuno-mcp"
      ],
      "env": {
        "DIGIKEY_ACCESS_TOKEN": "your-value",
        "DIGIKEY_CLIENT_ID": "your-value",
        "DIGIKEY_CLIENT_SECRET": "your-value",
        "MOUSER_SEARCH_API_KEY": "your-value",
        "MOUSER_ACCOUNT_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add partuno --env DIGIKEY_ACCESS_TOKEN=your-value --env DIGIKEY_CLIENT_ID=your-value --env DIGIKEY_CLIENT_SECRET=your-value --env MOUSER_SEARCH_API_KEY=your-value --env MOUSER_ACCOUNT_API_KEY=your-value -- uvx partuno partuno-mcp

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "partuno": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "partuno",
        "partuno-mcp"
      ],
      "env": {
        "DIGIKEY_ACCESS_TOKEN": "your-value",
        "DIGIKEY_CLIENT_ID": "your-value",
        "DIGIKEY_CLIENT_SECRET": "your-value",
        "MOUSER_SEARCH_API_KEY": "your-value",
        "MOUSER_ACCOUNT_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

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": {
    "partuno": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "partuno",
        "partuno-mcp"
      ],
      "env": {
        "DIGIKEY_ACCESS_TOKEN": "your-value",
        "DIGIKEY_CLIENT_ID": "your-value",
        "DIGIKEY_CLIENT_SECRET": "your-value",
        "MOUSER_SEARCH_API_KEY": "your-value",
        "MOUSER_ACCOUNT_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

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.

Werte, die du selbst einträgst

  • DIGIKEY_ACCESS_TOKEN geheim env
    Optional DigiKey bearer token for local mode.
  • DIGIKEY_CLIENT_ID geheim env
    DigiKey OAuth client ID for the operator's integration.
  • DIGIKEY_CLIENT_SECRET geheim env
    DigiKey OAuth client secret for the operator's integration.
  • MOUSER_SEARCH_API_KEY geheim env
    Optional Mouser Search API key for catalog workflows.
  • MOUSER_ACCOUNT_API_KEY geheim env
    Optional Mouser Account API key for order-history and Cart workflows.

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 JPMarhefka 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 7249 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 30 % der anderen 7249 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7249 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 Partuno — DigiKey & Mouser MCP Server 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?

Das musst du eintragen: DIGIKEY_ACCESS_TOKEN, DIGIKEY_CLIENT_ID, DIGIKEY_CLIENT_SECRET, MOUSER_SEARCH_API_KEY, MOUSER_ACCOUNT_API_KEY

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 (4.0.1) kam vor 3 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:★ 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.

Partuno - DigiKey & Mouser MCP Server

Local-first component intelligence for MCP

Partuno is an open-source, provider-neutral, local-first Model Context Protocol (MCP) server for electronic component research, BOM analysis, sourcing comparison, and safe distributor workflows. Connect an AI assistant to your own DigiKey and Mouser credentials without shared credentials or autonomous ordering, while keeping evidence, normalized attributes, and explicit uncertainty visible.

Partuno was initially developed as a native MCP server. Native MCP is the recommended connection because it works as an app in ordinary ChatGPT conversations and exposes richer tool annotations. Existing Custom GPT Action endpoints remain available for backward compatibility, including /action-openapi.json.

Partuno does not provide a shared public server or shared distributor

credentials. The Render configuration is an optional reference deployment

for an operator's own single-user instance.

Start here

Use the published package (recommended)

Partuno is published on PyPI and listed in the official MCP Registry. The recommended local MCP launcher is:

uvx --from partuno partuno-mcp

This downloads the current published release and runs the default local stdio transport. To pin the current release exactly, use:

uvx --from 'partuno==4.0.1' partuno-mcp

MCP clients that accept a local command can use uvx with these arguments:

{

"command": "uvx", "args": ["--from", "partuno", "partuno-mcp"] }

Keep your operator-owned DigiKey and Mouser credentials in the MCP client's environment. See the local deployment guide for the supported variables and the native MCP setup guide for operator-owned remote deployments. For a hosted directory listing, see Partuno on Glama.

Install with pip

If uvx is not available, install the published package into an existing Python environment:

python3 -m pip install partuno

partuno-mcp

Develop from source

Use a checkout only when contributing, running unreleased changes, or needing the repository's .env.example and test suite:

git clone https://github.com/JPMarhefka/partuno.git

cd partuno python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate python -m pip install -r requirements.txt cp .env.example .env set -a source .env set +a python -m partuno

See the local deployment guide for loopback HTTP and source-checkout details.

Self-host a remote MCP server

If your client requires a reachable HTTPS endpoint, deploy your own instance with your own provider accounts, OAuth application, signing key, rate limits, and hosting budget. Start with the Render reference deployment, or use the Docker and Azure guides. There is no shared Partuno endpoint intended for public use.

Use the existing Action compatibility surface

Custom GPT Actions are retained for existing integrations. The Action/OpenAPI surface is not the primary architecture; use native MCP for new connections. The Action setup details are documented in MCP setup.

What Partuno does

  • Searches and inspects electronic components across DigiKey and Mouser.
  • Normalizes manufacturer part numbers, units, compliance values, and common distributor-specific attribute names.
  • Compares exact component offers at a requested quantity, including price breaks, minimum order quantities, order multiples, availability, and partial provider failures.
  • Recommends components against hard requirements while preserving meets, does_not_meet, and unknown evidence states.
  • Analyzes BOMs for stock, lifecycle, compliance, pricing, tariffs, lead time, and substitute candidates.
  • Supports bounded account and project workflows such as read-only order history, list and quote previews, receiving reconciliation, and carefully confirmed mutations where the provider supports them.

See the capability reference for the current scope and the safety boundary for each workflow.

DigiKey MCP server

Partuno can run as a local-first DigiKey MCP server for component search, product research, current pricing and availability, lifecycle checks, MyLists, quotes, receiving reconciliation, and other bounded account workflows. The DigiKey MCP server guide covers setup, supported workflows, and the provider-specific safety boundaries.

Mouser MCP server

Partuno also provides a Mouser MCP server surface for catalog search, exact offer comparison, read-only order history, and preview-confirmed Cart workflows. The Mouser MCP server guide explains the separate operator-owned Mouser credentials and what the server does and does not execute.

Electronics BOM MCP server

Use Partuno as an electronics BOM MCP server to consolidate duplicate rows, resolve exact products, estimate current merchandise cost, check stock and lifecycle risk, inspect compliance and lead-time signals, and find substitutes or alternate packaging. See the electronics BOM MCP server guide for a complete read-only example and known limitations.

AI component sourcing

Partuno turns a natural-language engineering request into a traceable sourcing workflow. Recommendations preserve meets, does_not_meet, and unknown evidence states, so missing or ambiguous attributes are not silently treated as qualified requirements. The natural-language examples show the intended interaction style.

DigiKey vs Mouser comparison

For an exact comparison, Partuno matches manufacturer and MPN identity first, then compares requested-quantity pricing, minimum order quantity, order multiples, purchasable quantity, availability, and manufacturer lead time. If a provider fails or returns incomplete evidence, the result remains partial instead of inventing a winner. See the DigiKey vs Mouser comparison guide.

What Partuno does not do

  • It does not supply DigiKey or Mouser credentials.
  • It does not create a shared multi-tenant credential pool.
  • It does not silently turn unknown product data into a pass.
  • It does not submit distributor orders.
  • It does not bypass provider quotas, terms, authentication, or rate limits.

See it in action

Featured example: choose a component for a 3.3 V design

Once Partuno is connected, a user can simply ask:

I’m choosing a dual op amp for a 3.3 V circuit. Find a few LM358-family

options that can operate at 3.3 V, are RoHS compliant, normally stocked, and available in a quantity of 10. Show the evidence behind each recommendation and keep uncertain data clearly marked.

Partuno turns that plain-language request into a provider-aware result with qualified, unverified, and rejected candidates; normalized voltage and compliance evidence; cross-distributor availability; quantity pricing; and a Pareto shortlist. It does not silently treat missing specifications as a pass.

This is a roughly 10-second prompt-to-result capture that shows the request and a smooth response scroll. Prices, stock, and lead times are live provider data and can change.

See more natural-language examples for comparison, product research, BOM review, and safe account-preview workflows.

Documentation

TopicGuide
Capabilities and safety boundariesCapability reference
Native MCP connectionMCP setup
Local stdio or loopback HTTPLocal deployment
Docker deploymentDocker deployment
Operator-owned Render deploymentRender reference
Azure deploymentAzure deployment
Security and credential handlingSecurity guide
Offline and live validationTesting guide and validation notes
Natural-language usage examplesExamples
DigiKey, Mouser, and BOM entry pointsSearch-focused guides
ContributingCONTRIBUTING.md
Security reportsSECURITY.md
Release historyCHANGELOG.md

Logo assets

The full-resolution Partuno logo is available for project pages, client listings, and integration documentation. A compact plugin icon is also included for client or plugin upload fields with strict PNG size limits.

The compact icon is intentionally optimized for small upload limits. If a host accepts larger assets, use the full-resolution logo instead. The compact icon can also be downloaded directly from the repository's raw asset URL.

When using the logo in a ChatGPT app, MCP client, or other plugin integration, identify the integration as Partuno and do not imply endorsement by DigiKey, Mouser, or another provider. Check the host platform's current dimensions, format, and file-size requirements before uploading.

Deployment and credential model

ModeBest forCredential ownership
Local stdioDesktop MCP clients and personal developmentOperator's local environment
Loopback HTTPClients that cannot launch stdioOperator's local environment
Remote HTTPSA self-hosted ChatGPT/Codex connectionOperator's own deployment and accounts

Remote mode adds OAuth and HTTPS because a hosted MCP endpoint must authenticate the client and protect upstream access. It is optional; local mode remains the default and does not require Partuno OAuth.

Project status

Partuno 4.0.1 is an active open-source release. The test suite covers offline provider contracts, MCP tool behavior, REST compatibility, credential safety, normalization, and the multi-distributor workflows. Live provider calls are opt-in because they require operator credentials and are subject to provider quotas.

See testing before running live smoke tests.

License and independence

Partuno is released under the Apache License 2.0. See NOTICE for project attribution and independence statements. Partuno is not affiliated with, endorsed by, or sponsored by DigiKey, Mouser, or any manufacturer or distributor named in the project. Their names and marks identify integrations only.

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