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

Compendio MCP

von RuloGBVersion 1.7.2i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.RuloGB/compendio-mcp

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Indexes your project's markdown docs and serves them to any agent via local hybrid search.

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

  • 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": {
    "compendio": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "compendio-mcp",
        "serve"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add compendio -- npx -y compendio-mcp serve

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

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

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": {
    "compendio": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "compendio-mcp",
        "serve"
      ]
    }
  }
}

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 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto RuloGB 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 7254 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 44 % der anderen 7254 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7254 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 Compendio 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?

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 (1.7.2) kam vor 2 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 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 heute
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 letzten Monat
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.

Your project's documentation, served to any agent in the fewest possible tokens.

A local RAG retrieval layer exposed as an MCP server. Your agent stops grepping and dumping whole files — it reaches the right paragraph instead.

What it does • Requirements • Quick Start • Configuration • MCP Tools • CLI • How it works • Incremental sync • Multilingual • Full docs


The problem

Your agent doesn't know your documentation. So it does what it can: grep, then cat a 400-line file to answer a question that lived in one paragraph. Three files later the context window is full of noise and the answer is still a guess.

Attaching the whole docs/ folder doesn't fix it — it just moves the waste earlier. Neither does keyword search: nobody writes questions using the exact words the document uses.

Same question, same model, and both answers are correct — the difference is what it cost to get there.

6 tool calls • 29s • 32,301 tokens → 2 tool calls • 12s • 17,684 tokens .

Figures read from OpenCode's own elapsed label and cost tooltip, on an 81-document corpus.

What Compendio does

Compendio indexes your markdown documentation and gives any AI agent three tools to find and read exactly what it needs.

  • 🔍 Hybrid retrieval, not grep — keyword search finds the exact term, semantic search finds the paraphrase. Compendio runs both and merges the results.
  • ✂️ Token-frugal by design — orient for ~10 tokens per document, search for a handful of fragments, read a single section. Never the whole corpus.
  • 🔒 100% local — one SQLite file, embeddings on CPU, zero network calls at query time. No API keys, no Docker, no services, nothing leaves your machine.
  • ♻️ Stays current — a running server picks up your documentation edits on its own. No watcher process, no manual rebuild loop.
  • 🗣️ Multilingual — index documentation in any language. The embeddings model is multilingual and search is diacritic-insensitive. See Multilingual.
  • 🧩 Zero configuration — works on *any* folder of .md files. No required frontmatter, no config file. An optional documentation convention is there if your team already has a taxonomy to enforce.

Requirements

  • Node.js ≥ 22.12.
  • Nothing else.

Quick start

1. Install it.

npm install -g compendio-mcp

To update an existing installation:

compendio update

2. Register it as an MCP server in your client:

compendio install-mcp <agent>

Supported agents: claude, claude-desktop, cursor, vscode, opencode, codex, zed.

For manual installation or agents not supported by this command (Windsurf, Cline, Gemini CLI), see Manual Installation.

3. Build the index once, from the project root:

compendio index

That's it. With no config file, Compendio auto-discovers top-level folders that contain Markdown files — no hidden docs/ default needed. Add .compendio/ to your .gitignore.

Why this step exists. The server also indexes on startup, so strictly speaking you could skip it — but the first run downloads and caches the embeddings model (tens of MB), and whoever triggers it waits. Running it here pays that cost in your terminal, with a progress bar, instead of inside your agent's first tool call. From then on everything is offline, and the index keeps itself up to date (below).

Windows note. Some MCP clients can't spawn the compendio.cmd shim directly. If the server fails to start with ENOENT, use "command": "npx" with "args": ["compendio-mcp", "serve"].

Configuration

Entirely optional — Compendio works with no config file at all. Create compendio.config.json at your project root only to override what you need:

{

"docsDir": ["docs"], "exclude": ["INDEX.md"], "db": ".compendio/compendio.db", "embeddings": { "provider": "local", "model": "Xenova/multilingual-e5-small" }, "chunk": { "minTokens": 100, "maxTokens": 480 }, "search": { "k": 5 }, "sync": { "throttleMs": 30000 }, "convention": { "mode": "loose", "excludedStatuses": [], "frontmatterFields": { "type": "type", "module": "module", "status": "status" } } }

KeyWhat it's for
docsDirOne or more explicit documentation roots, relative to the project root. Always an array — there is no single-string form. Omit it or set [] to use discovery mode
excludeEntries to skip when indexing: an exact path, a bare filename (matched anywhere), or a directory prefix (e.g. "adr/superseded" skips everything under it)
dbWhere the SQLite index file is written
search.kDefault number of fragments returned per search
chunkFragment size bounds, in tokens
sync.throttleMsMinimum time between automatic sync passes, in ms (30000 = 30 s). A floor, not a timer — gates only serve's automatic triggers, not a manually-run compendio sync — see Incremental sync
conventionOptional documentation taxonomy — see below

Declaring only part of the convention block merges with the defaults field by field; it never wipes the siblings you didn't mention. frontmatterFields maps type/module/status onto non-standard frontmatter keys (e.g. { "status": "estado" } reads a Spanish document's estado: field as status).

Every numeric key (search.k, chunk.minTokens, chunk.maxTokens, sync.throttleMs) is honored only when it is a finite number greater than 0 — search.k must additionally be a whole number. Anything else, including a quoted number like "480", falls back to the default exactly as an absent key would, and the fallback is reported: on stderr for every CLI command, and in docs_overview's response for an MCP client. An unrecognized key under embeddings, chunk or convention.frontmatterFields (a typo such as maxtokens) is reported the same way. A config with nothing wrong reports nothing.

Multiple documentation roots

Declare more than one root to index several folders — adr/, rfcs/, a spec directory — as one searchable corpus:

{ "docsDir": ["docs", "openspec"], "exclude": ["INDEX.md", "openspec/changes/archive"] }

Every document path is prefixed with its root's alias — the directory's own name, so docs/x.md and openspec/specs/y.md both read as the real project-relative path. This holds with a single explicit root and with discovered roots too: openspec/specs/y.md, not specs/y.md. search_docs, docs_overview, read_doc and the generated INDEX.md all use this prefixed shape; passing a path back to read_doc exactly as returned always resolves.

Declared roots may not collide: two roots resolving to the same directory, one nested inside another (in either declaration order), or two roots sharing the same directory name (and therefore the same alias) are all rejected before anything is indexed. A root that is declared but cannot be read (a typo, or a folder only some checkouts have) is reported and skipped — the run continues on the remaining roots, and only throws if every declared root fails. Removing a root from docsDir deletes its documents on the next sync pass, same as deleting the files themselves would.

In discovery mode, Compendio rescans top-level folders on every index, sync, and serve sync pass, selects those with .md files anywhere below them, skips symlinked content and generated/internal folders such as .git, .compendio, node_modules, dist, build, and coverage, and writes INDEX.md at the project root. Discovery fails closed: malformed top-level config JSON, unreadable candidate trees, traversal/read failures, or a previously indexed discovered root that disappears or becomes a symlink/junction before sync abort before mutating the index. A previously indexed root that is still a readable directory is still traversed even after its last Markdown file is deleted, so legitimate deletions are reconciled normally. The symlink checks use lstat/realpath at scan/traversal time, but they are not a kernel-level sandbox; a filesystem race between check and read remains out of scope. --dir (below) is explicit mode: it replaces the whole declared/discovered root set with that one directory and writes INDEX.md inside it.

Works with your SDD framework

Spec-driven development frameworks keep their planning artifacts in Markdown, which is exactly what Compendio indexes. Point docsDir at the folders your framework writes to:

FrameworkConfigIndexes
Spec Kit{ "docsDir": ["specs", ".specify"] }Feature specs, plans and tasks under specs/NNN-feature/, plus the constitution at .specify/memory/constitution.md
OpenSpec{ "docsDir": ["openspec"] }openspec/project.md, capability specs and in-flight changes
Kiro{ "docsDir": [".kiro"] }requirements.md/design.md/tasks.md per feature under .kiro/specs/, plus .kiro/steering/
BMAD{ "docsDir": ["docs"] }PRD, architecture, sharded epics and stories
Framework + your own docs{ "docsDir": ["docs", "openspec"] }Both, as one searchable corpus

Hidden directories such as .specify/ and .kiro/ are indexed normally, both as declared roots and in discovery mode — dot-prefixed *entries inside* a root are what gets skipped, not the root itself. So with no config file at all, a Spec Kit or Kiro project already indexes.

Three things worth knowing before you copy a line:

  • A root's alias is its directory name, not the path you declared. .kiro/specs is aliased specs, so its documents come back as specs/auth/design.md. That also means it collides with a top-level specs/ root and

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

PopNx fragen