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

rdrop for Raindrop.io

von KingPsychopathVersion 0.2.1i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.KingPsychopath/raindrop-cli

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Search Raindrop.io bookmarks and review tag and collection plans. Read-only MCP by default.

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: RAINDROP_TOKEN

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: RAINDROP_TOKEN

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

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": {
    "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 serve

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": {
    "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 VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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.

Werte, die du selbst einträgst

  • RAINDROP_TOKEN geheim env
    Raindrop.io API token. Alternatively configure the private rdrop env/token file; see setup.

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 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto KingPsychopath 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 7223 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 58 % der anderen 7223 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7223 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 rdrop for Raindrop.io 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: RAINDROP_TOKEN

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 (0.2.1) kam vor 27 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 vor 3 Tagen
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 vor 44 Tagen
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.

rdrop for Raindrop.io

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.

  • Your organization stays yours. Start with the tags and collections you already created; preserve existing tags when applying a plan.
  • Changes you can inspect. See exact bookmarks, proposed tags and destinations, then dry-run the plan before applying it.
  • AI that fits your workflow. Connect Codex or Claude, use a hosted tool-capable model, or run local Qwen and Laya.
  • A useful CLI without AI. Search, edit, export, manage highlights and collections, and build shell pipelines.

Get started

1. Install
brew install machineyearningengineer/tap/rdrop

Or Node 22+, with optional dependencies enabled:

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.

2. Connect Raindrop

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.

3. Ask your agent

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.

Choose your workflow

You want to…Start here
Find links, manage collections or export your libraryShell commands
Use Codex, Claude or another MCP clientClient setup and plugins
Ask a model to inspect your library and propose changesRun a model directly
Use Raindrop's semantic search and AI-assisted readsOfficial MCP tools
Classify selected bookmarks with Jev, Laya or ClefDecision providers
Run portable Raindrop tools in ExecutorExecutor setup

Organize with a plan

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

Review accepted changes, needsReview and unmentioned items.

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.

Use your agent

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.

Verified and maintained

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.

For developers

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.

  • Command reference · API coverage · Integrations
  • Contributing · Security · Changelog
make check               # Go checks, build and generated-doc parity

make check-integrations # npm, Executor and Laya contracts make assets # regenerate the terminal graphic

PopNx fragen