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

Mindlm MCP

von qingchejunVersion 0.1.1i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.qingchejun/mindlm-mcp

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Turn text, web pages and PDFs into interactive mind maps. MCP server + CLI, no API key.

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: Sonstiges
  • Das musst du eintragen: ANTHROPIC_API_KEY, OPENAI_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: MINDMAP_OUTPUT_DIR, ANTHROPIC_API_KEY, OPENAI_API_KEY, OPENAI_BASE_URL, MINDMAP_LLM_MODEL, MINDMAP_ALLOW_PRIVATE_HOSTS

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": {
    "mindlm": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mindlm-mcp",
        "serve"
      ],
      "env": {
        "MINDMAP_OUTPUT_DIR": "your-value",
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "OPENAI_API_KEY": "your-value",
        "OPENAI_BASE_URL": "your-value",
        "MINDMAP_LLM_MODEL": "your-value",
        "MINDMAP_ALLOW_PRIVATE_HOSTS": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add mindlm --env MINDMAP_OUTPUT_DIR=your-value --env ANTHROPIC_API_KEY=your-value --env OPENAI_API_KEY=your-value --env OPENAI_BASE_URL=your-value --env MINDMAP_LLM_MODEL=your-value --env MINDMAP_ALLOW_PRIVATE_HOSTS=your-value -- npx -y mindlm-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": {
    "mindlm": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mindlm-mcp",
        "serve"
      ],
      "env": {
        "MINDMAP_OUTPUT_DIR": "your-value",
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "OPENAI_API_KEY": "your-value",
        "OPENAI_BASE_URL": "your-value",
        "MINDMAP_LLM_MODEL": "your-value",
        "MINDMAP_ALLOW_PRIVATE_HOSTS": "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": {
    "mindlm": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mindlm-mcp",
        "serve"
      ],
      "env": {
        "MINDMAP_OUTPUT_DIR": "your-value",
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "OPENAI_API_KEY": "your-value",
        "OPENAI_BASE_URL": "your-value",
        "MINDMAP_LLM_MODEL": "your-value",
        "MINDMAP_ALLOW_PRIVATE_HOSTS": "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

  • MINDMAP_OUTPUT_DIR env
    Directory for exported HTML mind maps. Defaults to ./mindmaps.
  • ANTHROPIC_API_KEY geheim env
    Optional. Set it to let the server write outlines with a model itself instead of handing a draft back to the client.
  • OPENAI_API_KEY geheim env
    Optional. Same as ANTHROPIC_API_KEY, for any OpenAI-compatible endpoint.
  • OPENAI_BASE_URL env
    Optional. OpenAI-compatible endpoint. Defaults to https://api.openai.com/v1.
  • MINDMAP_LLM_MODEL env
    Optional. Model name. Required when using an OpenAI-compatible endpoint.
  • MINDMAP_ALLOW_PRIVATE_HOSTS env
    Optional. Set to true to let url_to_mindmap reach loopback and private addresses. Off by default.

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 qingchejun 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 Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32545 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 63 % der anderen 32545 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32545 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 Mindlm MCP 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: ANTHROPIC_API_KEY, OPENAI_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 (0.1.1) kam vor 22 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: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Python MCP

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

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert gestern
Installieren

Python MCP

von Files-com

Local-only Python MCP server for the Files.com API.

Läuft auf deinem ComputerAktualisiert heute
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.

mindlm-mcp

Turn text, web pages and PDFs into interactive mind maps — an MCP server *and* a command-line tool, with no API key required.

npx -y mindlm-mcp demo

That renders a built-in example and opens it. One HTML file, no build step, no account, no key.

  • Three inputs. Plain text or Markdown, an http(s) page, or a local PDF.
  • Two outputs. A Markdown outline you can edit, and a standalone HTML mind map (markmap) that works offline — every script is inlined.
  • Zero keys. Over MCP the server hands your own model a draft plus the cleaned source text and lets it write the final outline. Set your own API key only if you want the server to call a model itself. See How the outline gets written.

Docs and a live demo: https://qingchejun.github.io/mindlm-io/ · Source: https://github.com/qingchejun/mindlm-io


Quick start

Every client runs the same command — npx -y mindlm-mcp serve — and needs no environment variables. MINDMAP_OUTPUT_DIR below is optional; it just decides where exported files land.

Claude Code
claude mcp add mindlm -- npx -y mindlm-mcp serve

Scope it to one project with --scope project, and pass environment variables with -e:

claude mcp add mindlm -e MINDMAP_OUTPUT_DIR=~/Documents/mindmaps -- npx -y mindlm-mcp serve

Check it with claude mcp list, or /mcp inside a session.

Claude Desktop

Add this to claude_desktop_config.json, then restart the app:

{

"mcpServers": { "mindlm": { "command": "npx", "args": ["-y", "mindlm-mcp", "serve"], "env": { "MINDMAP_OUTPUT_DIR": "~/Documents/mindmaps" } } } }

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
Cursor

The same block goes in ~/.cursor/mcp.json (all projects) or .cursor/mcp.json (one project):

{

"mcpServers": { "mindlm": { "command": "npx", "args": ["-y", "mindlm-mcp", "serve"] } } }

Ready-to-copy versions of all three live in examples/configs/.

Then ask for a mind map in plain language — *"make a mind map of this PDF"*, *"map out https://example.com/article"* — and the client picks the right tool.


Tools

Four tools, always advertised in this order. The three *_to_mindmap tools return a Markdown outline; export_mindmap turns an outline into an HTML file. Every result carries both a readable text block and structuredContent.

text_to_mindmap

Outline text or Markdown you already have — a draft, notes, a transcript, a pasted chapter.

FieldTypeNotes
textstring, requiredThe content to map. Capped by MINDMAP_MAX_INPUT_CHARS.
modeauto \client \llm \heuristicDefault auto.
titlestringRoot node title. Derived from the source if omitted.
maxDepthint 2–6Levels including the root. Default 4.
maxChildrenint 3–15Children kept per node. Default 8.
languagestringe.g. "English", "中文". Defaults to the source language.
exportbooleanAlso render an HTML file and return its path.
outputPathstringWhere that file goes.

Input:

{

"text": "# Tides\n\nSpring tides are the largest of the month.\n\n## Neap\n\nNeap tides are the smallest.\n" }

structuredContent (default auto mode with no API key, i.e. client mode):

{

"title": "Tides", "markdown": "# Tides\n\n## Spring tides are the largest of the month.\n\n### Neap\n- Neap tides are the smallest.\n", "mode": "client", "stats": { "inputChars": 79, "nodes": 4, "depth": 4, "truncated": false }, "sourceText": "# Tides\n\nSpring tides are the largest of the month.\n\n## Neap\n\nNeap tides are the smallest.", "instructions": "This is a DRAFT outline produced by a rule-based algorithm. …" }

With "mode": "heuristic" (or when an API key makes it "llm") the result is the same minus sourceText and instructions — the outline is final and ready to export.

url_to_mindmap

Fetch a page and outline its main content. Article text is extracted with Readability; navigation, footers and boilerplate are dropped. Page furniture goes too: reference markers ([1]), "[edit]" links, notes above the article, image captions, navigation boxes, and the trailing *See also* / *References* / *Notes* / *Further reading* / *External links* / *Bibliography* sections, which are link lists rather than content. A URL that serves a PDF is handed to the PDF pipeline automatically.

FieldTypeNotes
urlstring, requiredhttp(s) only. Private and loopback addresses are refused.
…plus every option from text_to_mindmap

Input:

{ "url": "https://example.com/tide-tables", "mode": "heuristic" }

structuredContent adds a source block describing where the text came from:

{

"title": "Tide tables", "markdown": "# Tide tables\n\n## Spring tides …\n\n## Neap tides …\n", "mode": "heuristic", "stats": { "inputChars": 1042, "nodes": 9, "depth": 3, "truncated": false }, "source": { "url": "https://example.com/tide-tables", "finalUrl": "https://example.com/tide-tables", "title": "Tide tables", "siteName": "Example", "fetchedAt": "2026-09-27T10:21:04.512Z", "contentType": "text/html" } }

pdf_to_mindmap

Read a local PDF, using its bookmarks as the skeleton when it has them. A PDF stores positioned lines rather than paragraphs, so the soft-wrapped lines of one paragraph are rejoined before sentences are split — otherwise a browser's "print to PDF" would yield nodes like "releases oxygen." instead of whole sentences.

FieldTypeNotes
pathstring, requiredPath to a local PDF. ~ is expanded.
pagesstring1-based selection: "1-20", "3", "1-5,9". All pages by default.
…plus every option from text_to_mindmap

Input:

{ "path": "~/papers/attention.pdf", "pages": "1-12", "mode": "heuristic" }

structuredContent:

{

"title": "mindlm-mcp PDF fixture", "markdown": "# mindlm-mcp PDF fixture\n\n## 1. Introduction\n\n### Mind maps turn a wall of prose into something you can scan…\n", "mode": "heuristic", "stats": { "inputChars": 769, "nodes": 12, "depth": 4, "truncated": false }, "source": { "path": "/home/you/papers/attention.pdf", "totalPages": 3, "hasOutline": true } }

export_mindmap

Render a Markdown outline into a standalone HTML mind map. Call this after you (or your model) have written the outline. It will not overwrite an existing file unless you ask.

FieldTypeNotes
markdownstring, requiredOne # root, then ##/### and - bullets.
titlestringPage title. Defaults to the outline root.
outputPathstringFile, or a directory to generate a name in.
offlinebooleanInline every script. Default true.
toolbarbooleanZoom / fit / expand toolbar. Default true.
initialExpandLevelint −1–6Levels expanded on open; -1 expands everything.
colorFreezeLevelint 0–6Stop changing branch colour below this level.
maxWidthint 0–2000Maximum node width in pixels; 0 is unlimited.
overwritebooleanReplace the file if it exists. Default false.
returnHtmlbooleanInclude the whole document in the result. Default false.
brandingbooleanAdd a small "Made with mindlm-mcp" footer link. Default false.

Input:

{

"markdown": "# Tides\n\n## Spring\n\n- Sun and moon in line\n\n## Neap\n\n- At right angles\n" }

structuredContent:

{

"path": "/home/you/mindmaps/tides-20260927-183322.html", "fileUrl": "file:///home/you/mindmaps/tides-20260927-183322.html", "bytes": 344349, "nodes": 5, "offline": true }

Prompt

The server also exposes one prompt, mindmap_outline, which returns the outline rules (optionally in a given language) followed by an instruction to call export_mindmap.


Command line

The same pipeline without a client. With no arguments and no terminal attached, mindlm-mcp starts the MCP server — which is what an MCP client wants.

mindlm-mcp demo                                   # render a built-in example and open it

mindlm-mcp text notes.md -o notes.html # a file, or "-" to read stdin mindlm-mcp url https://example.com/article --open mindlm-mcp pdf paper.pdf --pages 1-20 mindlm-mcp export outline.md -o map.html # an outline you wrote yourself mindlm-mcp serve # MCP server on stdio mindlm-mcp doctor # runtime, LLM config, output directory

CommandWhat it does
serveStart the MCP server on stdio.
demoRender the built-in example (--no-open to skip the browser).
text Outline a .txt/.md file, or - for stdin.
url Fetch a page and outline its main content.
pdf Outline a local PDF.
export Render an existing Markdown outline.
doctorReport what is configured and where files will be written.

Options on the conversion commands:

OptionMeaning
-o, --output Write here. A .md path writes the outline, .html the mind map.
--title Root node title and page title.
--mdPrint the Markdown outline to stdout.
--mode How the outline is written.
--depth / --max-children Shape of the tree.
--lang Language for the node labels.
--provider / --model Override the LLM configuration.
--no-offlineLink CDN assets instead of inlining them.
--no-toolbarHide the mind map toolbar.
--openOpen the result in a browser.
--overwriteReplace the output file if it exists.
--brandingAdd the "Made with mindlm-mcp" footer link.
-q, --quietOnly print results, no progress.
--env-file Load environment variables from a file first.

Results a script might consume (a file path, an outline) go to stdout; progress and diagnostics go to stderr. Exit codes: 0 ok, 1 usage error, 2 input error, 3 LLM error.

There is also a small programmatic API — textToOutline, urlToOutline, pdfToOutline, renderMindmapHtml, exportMindmap — exported from the package root.


How the outline gets written

Deciding what belongs in the tree is the hard part, and there are three ways to do it. You never have to supply a key for any of this to work.

ModeWhen it is usedWhat happens
clientMCP default with no keyThe server returns a rule-based draft, the cleaned source text and instructions. Your client's model — the one you are already talking to — rewrites the outline and calls export_mindmap. Nothing leaves your machine except what the client already sees.
heuristicCLI default with no keyRules only, no network: headings become branches, ranked sentences become leaves. Fast, deterministic, offline.
llmWhenever ANTHROPIC_API_KEY or OPENAI_API_KEY is setThe server calls that model itself, over plain fetch, using your key and your endpoint. Falls back to the heuristic draft if the call fails.

mode: "auto" (the default everywhere) picks the row that applies. You can always force one with mode over MCP or --mode on the CLI. Run mindlm-mcp doctor to see which one auto resolves to right now.

There is no hosted service b

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

PopNx fragen