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

Deadzone

von laradjiVersion 0.7.4i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.laradji/deadzone

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Local-first MCP server: semantic search over library docs. No cloud, no API key, no telemetry.

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

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": {
    "deadzone": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/laradji/deadzone:v0.7.4",
        "server"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add deadzone -- docker run -i --rm ghcr.io/laradji/deadzone:v0.7.4 server

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "deadzone": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/laradji/deadzone:v0.7.4",
        "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 VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "deadzone": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/laradji/deadzone:v0.7.4",
        "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.

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 laradji 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 7241 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 11 % der anderen 7241 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7241 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 Deadzone 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 (0.7.4) kam vor 6 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 Docker 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.

         _                _

| | _ __ _ | |_____ _ _ / _ |/ _ \/ _ |/ _` |_ / _ \| '_ \ / _ \ | (_| | __/ (_| | (_| |/ / (_) | | | | / \,_|\_|\,_|\__,_/_\_/|_| |_|\___|

semantic doc search. local file. no cloud. no key.

you ask in english. it answers in snippets.

Status. Vector search wired end-to-end. MCP over stdio. One binary, Linux + macOS, zero telemetry. See releases for the latest tag and the roadmap for in-flight work.

The scraper is still the messy half — #64 is honest about it.


The pitch, in one paragraph

Your AI client says "how do I register a tool?". The doc says AddTool. A grep-based index shrugs; a vector index doesn't. Deadzone is the vector index — nomic-embed-text-v1.5 over Turso's native cosine distance, wrapped in a Go binary that speaks MCP over stdio and keeps every byte on your laptop. It is, roughly, Context7 with the internet turned off.


Rules of the deadzone

  1. One binary. deadzone. Subcommands for everything. No pip install, no npm i, no docker compose up.
  2. The index never leaves. Local Turso file. No account. No API key. No egress on the hot path.
  3. Natural language first. Embeddings over cosine. FTS5 is not invited.
  4. The binary is the version. The DB is pinned to the binary. Upgrade the binary, the DB follows; don't, and it won't.
  5. Fail loudly or not at all. DEADZONE_DB_OFFLINE=1 refuses to guess. Verification failures in the scraper drop the doc, not the run.

Install (pick one; they all converge on the same binary)

# macOS Apple Silicon — the one-liner

brew install laradji/deadzone/deadzone

Linux — resolve the latest tag once, then pick a flavor

VERSION=$(curl -fsSL https://api.github.com/repos/laradji/deadzone/releases/latest | grep '"tag_name"' | cut -d'"' -f4) ARCH=amd64 # or arm64

self-mounting AppImage

curl -L -O "https://github.com/laradji/deadzone/releases/download/${VERSION}/deadzone_${VERSION}_linux_${ARCH}.AppImage" chmod +x "deadzone_${VERSION}_linux_${ARCH}.AppImage" mv "deadzone_${VERSION}_linux_${ARCH}.AppImage" deadzone

or plain tarball (no FUSE needed)

curl -L "https://github.com/laradji/deadzone/releases/download/${VERSION}/deadzone_${VERSION}_linux_${ARCH}.tar.gz" \ | tar xz --strip-components=1

Both flavors land a deadzone executable in your current directory, so the ./deadzone server snippet below works as-is.

# Container — multi-arch (linux/amd64 + linux/arm64), ships with the DB baked, runs offline by default

docker pull ghcr.io/laradji/deadzone:latest docker run --rm -i ghcr.io/laradji/deadzone:latest server

The image bakes the binary, libonnxruntime, deadzone.db, and the nomic-embed-text-v1.5 ONNX weights (~230 MB total), and runs as a non-root user out of distroless (no shell, no package manager). DEADZONE_DB_OFFLINE=1 is set in the image so first launch is instant — no download, no volume mount, no --network access required. To refresh the index, pull a newer tag.

Windows is blocked upstream — no libtokenizers.a. Use WSL.

Verify checksums (optional but cheap):

curl -L -O "https://github.com/laradji/deadzone/releases/download/${VERSION}/deadzone_${VERSION}_checksums.txt"

sha256sum --ignore-missing -c "deadzone_${VERSION}_checksums.txt" # Linux shasum -a 256 --ignore-missing -c "deadzone_${VERSION}_checksums.txt" # macOS

AppImage needs FUSE v2. Most desktops ship it; minimal servers don't. If you get dlopen(): libfuse.so.2, either apt-get install libfuse2 (or dnf install fuse-libs) or pass --appimage-extract-and-run to bypass FUSE entirely.


Run

./deadzone server

That's the quick-start. On first launch it fetches deadzone.db matched to this binary's version, SHA256-verifies, caches it under the platform data dir, and serves. Second launch onwards: zero network. Upgrade the binary and the DB re-fetches on next launch; don't, and the cache is served forever.

MCP client wire-up — native binary (Brew tap, tarball, or AppImage):

{

"mcpServers": { "deadzone": { "type": "stdio", "command": "/path/to/deadzone", "args": ["server"] } } }

MCP client wire-up — container (multi-arch on ghcr.io). The image ships with deadzone.db baked, so no volume mount is needed and every container start is offline-instant:

{

"mcpServers": { "deadzone": { "type": "stdio", "command": "docker", "args": ["run", "--rm", "-i", "ghcr.io/laradji/deadzone:latest", "server"] } } }

Then, from the client:

search_libraries("terraform aws")                 → ranked (lib_id, version) pairs

search_docs("creating an s3 bucket", lib_id=...) → snippets, token-budgeted


The two tools

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐

│ search_libraries(name, limit?) → []LibraryHit │ │ ───────────────────────────────────────────── │ │ free text ──► vector match against the libs table │ │ ──► [{lib_id, version, doc_count, match_score}] │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ search_docs(query, lib_id?, version?, tokens?) → []Snippet │ │ ────────────────────────────────────────────────── │ │ natural ──► 768-dim embed ──► cosine over docs │ │ language ──► token-budgeted snippets back │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

ArgShapeNotes
querystringMatched semantically. Don't write keywords; write what you want.
lib_id/org/projectOptional filter. Grab one from search_libraries.
version"1.14" or similarOptional pin; requires lib_id. version alone is rejected.
tokensintResponse budget. Default 5000, min 1000, ≈ 4 chars/token.
limitintOn search_libraries — max results. Default 10, max 50.
namestringFree text on search_libraries. Empty returns the most-indexed libs.

Under the hood

  deadzone server

│ ▼ ┌──────────────┐ stdio JSON-RPC ┌───────────────┐ │ MCP client │ ─────────────────────► │ handler │ └──────────────┘ └──────┬────────┘ │ ┌──────────────────┴──────────────────┐ ▼ ▼ ┌────────────────┐ ┌──────────────────┐ │ embedder │ │ Turso (local) │ │ hugot + ORT │ │ F32_BLOB(768) │ │ nomic v1.5 │ │ vector_distance │ └────────┬───────┘ └──────────────────┘ │ 768-dim ▲ └────────────── query vector ────────┘

LayerChoice
LanguageGo 1.26.2, pinned via mise
StorageTurso local file — native F32_BLOB(N) + vector_distance_cos
Drivertursogo — CGO-free via purego
Embedderhugot → nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5, 768-dim, 8192-token ctx (int8 quantized)
RuntimeONNX Runtime — binary CGO-linked at build time; libonnxruntime auto-fetched + SHA256-verified on first launch
Protocolmodelcontextprotocol/go-sdk over stdio

The binary itself is CGO-linked (hugot ORT backend + static libtokenizers.a). At runtime the only native surface is libonnxruntime, loaded via dlopen after a SHA256-verified auto-download. Everything else — Go stdlib, tursogo, the model weights — is either statically linked or fetched on first launch against a pinned hash. No system installs. No sudo. If a download drifts from its pinned hash, the run aborts; there is no fallback to an unverified fetch.

Escape hatches for air-gapped boxes:

Env varEffect
DEADZONE_ORT_LIB_PATHHand-positioned libonnxruntime path. Skips the download.
DEADZONE_ORT_CACHEOverride the ORT library cache dir.
DEADZONE_HUGOT_CACHEOverride the model-weights cache dir.
DEADZONE_DB_CACHEOverride the deadzone.db cache dir.
DEADZONE_DB_OFFLINE=1Refuse any network call. Fails loudly if nothing is cached. Set by default in the container image (which ships deadzone.db baked).
DEADZONE_DB_AUTOUPDATE=0Disable the boot-time DB freshness probe (the probe runs by default; fetch-db always probes regardless of this flag).

Default cache paths per platform:

Platformdeadzone.db lives at
macOS~/Library/Application Support/deadzone/deadzone.db
Linux$XDG_DATA_HOME/deadzone/deadzone.db (else ~/.local/share/...)
Windows%LOCALAPPDATA%\deadzone\deadzone.db

A sibling deadzone.db.release JSON manifest records {tag, sha256, fetched_at}. Startup compares the cached tag against the binary's compiled-in version: match → fire a 3-second freshness probe against deadzone.db.sha256 on the matching GitHub Release, atomic-swap if the remote sha differs (soft-fail to the cache on any network error); differs → fetch the new tag's release and atomic-swap; dev build → fall back to /releases/latest with a server.db_version_dev_fallback WARN. Pre-#197 binaries wrote a single-line tag-only sidecar; the JSON reader still accepts that format and rewrites it to v1 on first probe.


Add a library

Contributor path. End users don't touch this — they just get what ships in deadzone.db.

Not editing YAML yourself? Open an issue via the New issue page and pick Add a library or Refresh a library. The template collects exactly what a registry entry needs.

Editing YAML yourself? Append to libraries_sources.yaml:

libraries:

Single-version lib — no versions key, urls used as-is.

  • lib_id: /modelcontextprotocol/go-sdk kind: github-md urls:
  • https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/go-sdk/main/README.md

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

PopNx fragen