Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Search Raindrop.io bookmarks and review tag and collection plans. Read-only MCP by default.
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.
RAINDROP_TOKENAls geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.
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": {
"raindrop-cli": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@machineyearn/raindrop-cli",
"mcp",
"serve"
],
"env": {
"RAINDROP_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add raindrop-cli --env RAINDROP_TOKEN=your-value -- npx -y @machineyearn/raindrop-cli mcp serveTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"raindrop-cli": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@machineyearn/raindrop-cli",
"mcp",
"serve"
],
"env": {
"RAINDROP_TOKEN": "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 .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"raindrop-cli": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@machineyearn/raindrop-cli",
"mcp",
"serve"
],
"env": {
"RAINDROP_TOKEN": "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.
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 KingPsychopath 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.
Das musst du eintragen: RAINDROP_TOKEN
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 (0.2.1) kam vor 27 Tagen 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: Context7, Codebase Memory, Exa
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
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
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.
Find, review and organize your saved links. Keep your tags. Bring your own AI.
Turn a growing Raindrop.io library into something easier to use. Search saved links, inspect collections, find cleanup opportunities and review suggestions before making changes. Use it from your terminal or let your favorite agent do the reading and planning.
A Raindrop.io CLI, MCP server and reviewed bookmark organizer from Machineyearn, built as an independent integration.
brew install machineyearningengineer/tap/rdrop
npm install --global @machineyearn/raindrop-cli@0.2.1 rdrop version
Prefer no global install? Use npx --yes @machineyearn/raindrop-cli@0.2.1 COMMAND. Native downloads cover macOS, Linux and Windows on Intel/AMD and ARM. Builds and checksums.
Create a token in your Raindrop integration settings. Add it to the private file ~/.config/rdrop/env:
RAINDROP_TOKEN=your_token_here
Give the directory permissions 700 and the file 600, then run rdrop doctor. Keep the token out of chat and Git. Setup and troubleshooting.
Copy this into Codex, Claude or your preferred coding agent. It can help with setup too:
Set up https://github.com/machineyearningengineer/raindrop-cli so you can help
manage my Raindrop library. Use its plugin/MCP when available, otherwise use the CLI. Check installation and authentication; have me add the token privately. Use the existing model and configured services first.
Start with a cleanup report and a small sample. Use my existing tags and collections. Choose useful tools for search, content, classification and planning; connect extra model providers, Executor or ACP only if needed. Show the exact proposed changes and a dry-run. Preserve my tags and notes, flag uncertain suggestions, and apply only the exact plan I approve.
Connect an agent, or start in your shell with rdrop collections --tree, rdrop search 'type:article #go' --json and rdrop cleanup report --json.
| You want to… | Start here |
|---|---|
| Find links, manage collections or export your library | Shell commands |
| Use Codex, Claude or another MCP client | Client setup and plugins |
| Ask a model to inspect your library and propose changes | Run a model directly |
| Use Raindrop's semantic search and AI-assisted reads | Official MCP tools |
| Classify selected bookmarks with Jev, Laya or Clef | Decision providers |
| Run portable Raindrop tools in Executor | Executor setup |
Begin with a report and select the exact bookmarks you want to review:
rdrop cleanup report --json > cleanup-report.json
rdrop context --ids 101,102 > library-context.json jq 'del(.snapshots)' library-context.json > model-context.json
The model view contains your existing tag names, collection paths and bookmark metadata. Keep the original context private: its snapshots are used to detect edits before applying. Ask any model or rule engine for the proposal format, then validate it:
rdrop organize plan --context library-context.json --proposal proposal.json > organization.json
jq '.plan // error("No accepted changes")' organization.json > reviewed-plan.json
rdrop cleanup apply reviewed-plan.json --dry-run rdrop cleanup apply reviewed-plan.json --yes
Plans keep existing tags and can combine new tags with a collection move. Unknown names and destinations fail validation; new tags need explicit naming rules. Account, digest and snapshots are checked before writing. Concurrent edits or partial failures need inspection and a fresh plan. Organizing and recovery.
The Codex and Claude plugin bundles a shared organizing skill and a read-only MCP connection. Install instructions also cover direct setup for other local clients.
rdrop connect mcp # client configuration, without tokens
rdrop mcp serve # read-only tools over stdio rdrop mcp tools --search 'organize tags' # discover relevant schemas offline rdrop mcp tools --name raindrop_context # inspect one exact schema rdrop mcp serve --official # also include Raindrop's hosted AI reads
Default tools read and plan. Enable writes only for an authorized host that enforces review. The official extension imports documented read tools; its plan limits and service availability still apply. Coverage and comparison with the official server.
You can also run a model directly:
# With your model API key in a private environment:
rdrop agent --model your-tool-capable-model --json \ 'Review the first page of untagged bookmarks. Use existing tags and propose a plan.' > agent-result.json
The model receives actual tool results and returns a response plus exact generated plans. Step, call and time limits bound the run. Local Chat Completions servers and hosted Responses APIs are supported. Jev, Laya and Cloudflare Clef provide typed category decisions; uncertainty stays visible. Model setup and exact commands.
A real Qwen/Laya loop classified bookmarks, generated a plan and applied it to a disposable test library while preserving existing tags and notes. The local Executor deployment passed connected-account health and live read checks. Repeat the verification, including its limits: this smoke check is not an accuracy benchmark, and Jev/Clef live inference requires provider credentials.
The product focuses on Raindrop. Model providers and proposal formats are agnostic; Obsidian and other note sources remain future options.
The public name is rdrop for Raindrop.io. Stable technical identifiers are the raindrop-cli repository, @machineyearn/raindrop-cli npm package, rdrop command and raindrop@machineyearn plugin. Storage support currently focuses on Raindrop.io; model and agent connections are provider-neutral.
A native Go CLI, local MCP server and direct model loop share the command implementation. The REST client, model clients and planning code use the standard library; MCP uses the official Go SDK. ACP configuration supplies this server to an existing ACP agent. Executor offers a smaller portable REST adapter. Docker is available as a packaging option.
make check # Go checks, build and generated-doc parity
make check-integrations # npm, Executor and Laya contracts make assets # regenerate the terminal graphic