Agent-Native Calendar
Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Token-efficient MCP server for codebase search, NuGet decompilation, and deep PDF reading.
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.
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": {
"dotnetsearch": {
"command": "dnx",
"args": [
"PuneethDC.DotNetSearch",
"--yes"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add dotnetsearch -- dnx PuneethDC.DotNetSearch --yesIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"dotnetsearch": {
"command": "dnx",
"args": [
"PuneethDC.DotNetSearch",
"--yes"
]
}
}
}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": {
"dotnetsearch": {
"type": "stdio",
"command": "dnx",
"args": [
"PuneethDC.DotNetSearch",
"--yes"
]
}
}
}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 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto puneethdc99 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.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
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 (1.0.3) kam vor 11 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du .NET auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel
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So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking
Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.
Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.
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.
MCP Server Identifier:
mcp-name: io.github.puneethdc99/dotnetsearch
*(Proof of package ownership for GitHub MCP Registry inclusion)*
DotNetSearch is a self-contained MCP (Model Context Protocol) server that empowers GitHub Copilot, Claude, Cursor, and other AI agents with high-performance codebase search, NuGet package decompilation, whitespace token reduction, and deep PDF document reading and analysis:
| Category | Tool | Purpose |
|---|---|---|
| Code Search | search | Find files and lines matching a keyword or natural-language query — returns only matching lines (~110 tokens vs ~2500 for a full file read) |
| Code Search | search_related | Find code chunks structurally similar to a known location — ideal for discovering callers, implementations, or patterns |
| Decompilation | decompile_type | Decompile any .NET type from referenced NuGet package assemblies — returns the full C# class definition without needing the source code |
| Optimization | compress_code | Reduce C# code indentation from 4-space to 1-space per indent level and remove blank lines — saves 10–20% tokens with zero semantic change |
| File Reading | read_file | Read a file from disk and optionally return a specific line range — useful after search when you need full file context |
| PDF Reading | read_pdf_text | Extract clean, structured text page-by-page or across targeted page ranges from any PDF document |
| PDF Reading | get_pdf_info | Inspect PDF metadata, total page count, per-page dimensions, author, subject, creation date, and structure |
| PDF Visuals | render_pdf_page_as_image | Rasterize any PDF page into a high-resolution PNG image at custom DPI — ideal for inspecting charts, diagrams, tables, and scanned documents |
| PDF Visuals | extract_pdf_images | Extract embedded raster images from PDF pages and save to disk with pixel coordinates |
| PDF Structure | get_pdf_bookmarks | Extract the hierarchical table of contents, bookmarks, and document outline with target page links |
| PDF Forms | get_pdf_form_fields | Read interactive AcroForm form fields (text boxes, checkboxes, radio buttons, dropdowns) and their values |
| PDF Assets | extract_pdf_attachments | Extract embedded file attachments from PDF documents and save them to disk |
| PDF Links | get_pdf_hyperlinks | Extract all clickable web URLs, internal page jumps, and external document links with bounding boxes |
Instead of reading full files (~2500 tokens each), the agent gets back only the matching lines (~110 tokens) — saving up to 98% of context window per query. For files that must be read in full, use compress_code first to strip whitespace overhead and save an additional 10–20% of tokens. For PDF documentation, technical manuals, and specifications, dedicated tools extract targeted text, images, and tables without overwhelming the model context window.
If you have the .NET SDK installed (recommended for .NET developers):
dotnet tool install -g PuneethDC.DotNetSearch
Once installed, the command dotnetsearch is available globally from any terminal.
To update to the latest version in the future:
dotnet tool update -g PuneethDC.DotNetSearch
Go to the latest release and download the self-contained executable for your platform:
| Platform | File to download |
|---|---|
| Windows x64 | DotNetSearch-win-x64.exe |
| Linux x64 | DotNetSearch-linux-x64 |
| macOS ARM64 | DotNetSearch-osx-arm64 |
No .NET installation required. The runtime is bundled inside the executable.
Save it somewhere permanent, e.g.:
C:\Tools\DotNetSearch.exe/usr/local/bin/DotNetSearchOn Linux/macOS, make it executable:
chmod +x /usr/local/bin/DotNetSearch
Open (or create) your global MCP config file:
| Client | Config file location |
|---|---|
| Visual Studio | %USERPROFILE%\.mcp.json |
| VS Code + Copilot | %USERPROFILE%\.mcp.json |
| Claude Desktop | %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json |
| Cursor | %USERPROFILE%\.cursor\mcp.json |
Works identically across Windows, Linux, and macOS without path differences:
{
"servers": { "DotNetSearch": { "type": "stdio", "command": "dotnetsearch" } } }
{
"servers": { "DotNetSearch": { "type": "stdio", "command": "C:\\Tools\\DotNetSearch.exe" } } }
{
"servers": { "DotNetSearch": { "type": "stdio", "command": "/usr/local/bin/DotNetSearch" } } }
dnx (Zero-Install):{
"servers": { "DotNetSearch": { "type": "stdio", "command": "dnx", "args": ["PuneethDC.DotNetSearch"] } } }
If you already have other servers in the file, just add the "DotNetSearch" block inside the existing "servers" object.
Visual Studio / VS Code:
search, search_related, decompile_type, compress_code, read_fileread_pdf_text, get_pdf_info, render_pdf_page_as_image, extract_pdf_images, get_pdf_bookmarks, get_pdf_form_fields, extract_pdf_attachments, get_pdf_hyperlinksTo make Copilot automatically prefer DotNetSearch over built-in file reading, add the instructions below to your Copilot instructions file. There are two places you can put this — repo-level (affects only that repo) or global (affects all repos).
File location:
<your-repo-root>\.github\copilot-instructions.md
This file is read by GitHub Copilot for every conversation in that repository. It is the recommended place if you want DotNetSearch to be preferred only for a specific project.
How to find or create it:
.github subfolder — if it doesn't exist, create it.github, look for copilot-instructions.md — if it doesn't exist, create the fileFile location:
| Client | Global instructions file |
|---|---|
| Visual Studio | %APPDATA%\Microsoft\VisualStudio\Copilot\copilot-instructions.md |
| VS Code + Copilot | %USERPROFILE%\.github\copilot-instructions.md |
How to find or create it:
copilot-instructions.md doesn't exist in the folder, create the fileNote: If you add instructions to both files, Copilot merges them — both will be active at the same time.
Paste the following into whichever file you chose above:
## Search Preference
When searching for code, symbols, or text in this repository, always prefer the DotNetSearch MCP tool (search and search_related) over reading full files or using built-in workspace search. DotNetSearch returns only matching lines and is significantly more token-efficient (~98% fewer tokens per query). Do not call DotNetSearch tools in parallel — run one search at a time.
When reading, analyzing, or searching PDF documents:
read_pdf_text and get_pdf_info over raw file operations.get_pdf_info to inspect total pages and document metadata.read_pdf_text with specific page ranges (startPage, endPage) to avoid token overflow.render_pdf_page_as_image to rasterize the page.get_pdf_form_fields to extract user inputs.When the user asks about a third-party or NuGet type and the source code is not available in the workspace, use the DotNetSearch MCP tool decompile_type to decompile the type from the project's referenced assemblies. Pass the short or fully qualified type name and the absolute path to the .csproj file. The project must have been built at least once before calling this tool.
When reading source files to minimize context window usage, use the DotNetSearch MCP tool compress_code — BUT ONLY for the following fully-safe languages where indentation is cosmetic and braces/keywords define scope:
C#, Java, JavaScript, TypeScript, C, C++, Kotlin, Swift, Rust, Scala, PHP, Ruby, CSS, SCSS, Less, JSON, XML
NEVER call compress_code on any other language. In particular, NEVER use it on Python, YAML, CoffeeScript, Pug/Jade, HAML, or Makefile — these are indentation-sensitive and compression WILL silently corrupt the file structure.
Before calling compress_code, check the file extension:
Pass the absolute file path. For JavaScript/TypeScript projects using 2-space indentation, set sourceIndentSize=2.
No special commands or workflow changes are needed. Just continue your normal coding tasks in Copilot Agent Mode — DotNetSearch will be used automatically whenever Copilot needs to search your codebase or inspect PDF documents.
Over time you will notice a reduction in token usage per conversation. This is because DotNetSearch returns only the matching lines (typically ~110 tokens) instead of full file contents (~2500 tokens), saving up to 98% of context window per search operation.
searchSearches a local directory for files whose content matches a keyword or natural-language query. Uses BM25 ranking with CamelCase and snake_case token expansion.
| Parameter | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
query | string | required | Keyword, identifier, or natural-language phrase |
repo | string | required | Absolute or relative path to the directory to search |
top_k | int | 5 | Max results to return (1–100) |
context_lines | int | 0 | Lines of context above/below each match (0–5) |
search_relatedFinds code chunks structurally similar to a specific location in a file. Use after search to explore related implementations, callers, or patterns.
| Parameter | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
file_path | string | required | Path to the file as returned by a prior search result |
| line | int | required | Line number (1-indexed) from a pr
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo