Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Deterministic ebook-to-markdown pipeline with MCP tools to browse, search, and read your books.
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.
LIB_HOMEDu 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": {
"librarian": {
"command": "uvx",
"args": [
"librarian-cli"
],
"env": {
"LIB_HOME": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add librarian --env LIB_HOME=your-value -- uvx librarian-cliTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"librarian": {
"command": "uvx",
"args": [
"librarian-cli"
],
"env": {
"LIB_HOME": "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 .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"librarian": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"librarian-cli"
],
"env": {
"LIB_HOME": "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.
LIB_HOME envDiese 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 6. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto Terobyte 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 (0.1.1) kam vor 4 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa
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
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Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
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.
Turn any ebook into clean, token-counted Markdown chapters — let Claude read your bookshelf over MCP and catch it misquoting your books. Deterministic RAG: no embeddings, no network, no API keys.
Any input format — FB2, EPUB, DOCX, HTML, TXT/MD, text-layer PDF — becomes a directory of clean chapters with token counts. No network, no LLM, no randomness: the same input always produces byte-identical output.
uv tool install librarian-cli
Offline contract: install and runtime need no network (the tokenizer's vocabulary is vendored in the package).
lib ingest examples/*.epub
lib list lib find curiouser lib get --budget 3000
| Command | Purpose |
|---|---|
lib ingest [--force] [--no-keep-source] [--config cfg.toml] [--verbose] | Process books into the library; prints a file · id · status · score table. |
lib list [ ] | No argument — all books; with an id — that book's chapters (n, title, tokens, summary). |
lib get | Print chapters by range (1-3,7) to stdout. |
lib get --budget N [--from K] | Greedily print consecutive chapters from K while the token sum stays ≤ N. |
lib find [--limit 10] [--book ] [--reindex] [--json] | Full-text search across chapters and titles/authors library-wide (bm25, snippets, RU/EN stemming). |
lib info | JSON: book metadata + quality metrics. |
lib doctor [ ] | No id — books in review and broken directories; with id — that book's report. |
lib reingest --all [--config cfg.toml] [--verbose] | Rebuild the library from source/ with the current code/config. |
lib rm | Delete a book and rebuild the index. |
lib serve [--library ] | Stdio MCP server over the library. |
lib verify "quote" [--book ID] [--json] [--limit N] | Check a quote against one book or attribute it across the library. |
Library root: --library (or the LIB_HOME env var, default ./library). Data goes to stdout, diagnostics to stderr. Exit codes: 0 success, 1 runtime error, 2 usage error.
librarian-cli ships a built-in stdio MCP server with 6 read-only tools — list_books, list_chapters, find, get_chapters, book_info, verify_quote — so Claude can browse the catalog, search it, pull chapters under a token budget, and check its own quotes against the source on its own: deterministic RAG with no embeddings, no network, and no API keys.
Claude Code:
claude mcp add librarian --env LIB_HOME=$HOME/books -- uvx librarian-cli
Claude Desktop (claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": { "librarian": { "command": "uvx", "args": ["librarian-cli"], "env": { "LIB_HOME": "/path/to/books" } } } }
*An MCP server that catches Claude misquoting your books.*
lib verify "quote" checks whether a quote actually appears in your library, verbatim — punctuation, case, ё/е, and markdown formatting don't count. Two modes:
--book ): full scan of one book — "does this book actually say this?" Works without the search index.--book): attribution across the whole library via FTS5 candidates — "which book is this from?" The quote needs at least 5 significant words (stop words don't count), or the check is skipped with verdict: null.lib verify "Рукописи не горят" --book bulgakov-master-i-margarita
lib verify "рукописи не горят никогда"
| verdict | meaning |
|---|---|
exact | matches after normalization (punctuation/case/ё/typography don't count) |
close | similarity ≥ 0.95 — near-exact, differences shown as a word-diff |
distorted | similarity ≥ 0.75 — the right place, but the quote is misremembered |
not_found | similarity < 0.75 — nothing like it in the book/library |
null | check wasn't run: empty quote, or a short quote without --book |
Exit codes (grep-style semantics, a deliberate departure from the project's usual "1 = runtime error" — see docs/MILESTONES.md deviation 38):
| exit | case | stdout |
|---|---|---|
| 0 | exact / close — quote confirmed | full report / JSON |
| 1 | distorted / not_found — not confirmed | full report / JSON |
| 1 | runtime error (unknown book id, no search index, locked index) | empty |
| 2 | usage error: empty/short quote (verdict: null), --limit < 1 | empty (message on stderr) |
Script discriminator: exit 1 with non-empty stdout means "checked, not confirmed"; exit 1 with empty stdout means an error (diagnostics went to stderr instead). Exit `0` includes `close` — a strict CI gate must check verdict == "exact" in the --json output, not the exit code alone.
Every book gets a score from five metrics (coverage, structure, garbage, encoding, dehyphenation): ok (score ≥ 0.90, no hard triggers) — saved silently; review (0.60 ≤ score < 0.90, or triggers present) — saved with a warning, details via lib doctor ; failed (score < 0.60) — not saved. Scans and password-protected PDFs honestly fail (OCR and DRM removal are out of scope).
The pipeline has no network access, no LLM calls, and no randomness — the same input file always produces byte-identical output. That makes ingestion reproducible and cacheable, and it's what makes lib serve's RAG deterministic: no embeddings to drift, no model calls to vary between runs.
review.lib verify: quotes spanning a chapter boundary are not supported (v1) — the best you'll get is distorted on one half.lib verify: close on a single-word replacement is realistic from ~150 characters of quote; shorter quotes with a replaced word honestly land in distorted — a third of a three-word quote really is a distortion.lib verify shelf mode (no --book) needs the FTS5 search index; book mode (--book ) works without it in the CLI. lib serve as a whole still requires FTS5 — it syncs the index at startup regardless of which tool gets called.lib verify in book mode scans the whole chapter text in pure Python; a long book can take a few seconds of CPU. The MCP tool runs it in a worker thread so it doesn't block the rest of the server.See README.ru.md for the Russian documentation.