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

md-chunk-lite

von tidybytetoolsVersion 1.0.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.tidybytetools/md-chunk-lite

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Split Markdown into chunks by heading. Each chunk keeps its heading path and line numbers.

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

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

  • PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

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": {
    "md-chunk-lite": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "md-chunk-lite",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add md-chunk-lite -- uvx md-chunk-lite mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "md-chunk-lite": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "md-chunk-lite",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "md-chunk-lite": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "md-chunk-lite",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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 tidybytetools 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 32686 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 92 % der anderen 32686 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32686 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 md-chunk-lite 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 (1.0.0) kam vorgestern in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Microsoft Exchange Online 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 vorgestern
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.

md-chunk-lite

Free tool that splits Markdown into chunks by heading. Every chunk knows its heading path and the line numbers it came from. Need PDF, Word or web page files turned into chunks (with page numbers for PDFs), or whole folders? The paid doc2md does that: [doc2md on Gumroad](https://tidybyte.gumroad.com/l/frlkv)

Good for AI search (RAG), embeddings, and docs bots. Plain code, not AI, so the same file always gives the same chunks. Runs on your own computer. MIT license. Python 3.10 or newer, on Windows, Mac and Linux.

Install

pip install md-chunk-lite

Or use pipx, which keeps it in its own space:

pipx install md-chunk-lite

Want the newest code from GitHub instead?

pip install git+https://github.com/tidybytetools/md-chunk-lite

Use it

md-chunk-lite guide.md                     # writes guide.chunks.jsonl

md-chunk-lite docs/*.md -o all.jsonl # many files into one file md-chunk-lite guide.md -o - # print the chunks on screen md-chunk-lite guide.md --max-chars 800 # smaller chunks md-chunk-lite guide.md --outline # just show the headings cat guide.md | md-chunk-lite - # read from stdin

Example run:

Saved: guide.chunks.jsonl  (7 chunks, biggest 151 chars)

Each line of the .jsonl file is one chunk:

{

"id": "guide.md#3", "source": "guide.md", "index": 3, "heading_path": ["Garden Guide", "Planting", "Tomatoes"], "heading_level": 3, "anchor": "tomatoes", "start_line": 16, "end_line": 24, "part": 1, "parts": 1, "chars": 151, "text": "### Tomatoes\n\nPlant tomatoes after the last frost. Give them sun.\n\n`python\n..." }

  • heading_path: all the headings above this chunk, from the top.
  • anchor: the #link GitHub makes for that heading, so you can link straight to it.
  • start_line and end_line: where the chunk is in the file (the first line is 1).
  • part and parts: a big section is split into parts. part 2, parts 3 means the 2nd of 3.
  • chars: how long text is.

--outline prints the headings:

Garden Guide  [line 8, #garden-guide, 14 chars]

Tools [line 10, #tools, 47 chars] Planting [line 14, #planting, 11 chars] Tomatoes [line 16, #tomatoes, 151 chars]

When you run it in a terminal it ends with one short line about the paid doc2md. --quiet turns it off, and it never shows when output is piped or redirected.

How it splits

  1. Each heading starts a new section. A chunk never mixes two sections, so every chunk has one clear heading path.
  2. A small section becomes one chunk. Its text is copied straight from your file, so the line numbers match.
  3. A big section is split at blank lines. Lists, tables and code blocks stay whole when they fit.
  4. A table that is too big is split by rows, and each part gets the header row again.
  5. A code block that is too big is split by lines, and each part gets its own ` fence again, with the same language.
  6. A very long line is cut at the end of a sentence, then at a space if it has to be.
  7. A heading with no text of its own (just more headings under it) does not get its own chunk, but it still shows in the heading_path of the chunks under it.

It knows # headings and underlined headings (=== and ---). It skips headings inside code blocks and YAML front matter (the --- block at the very top).

Options:

  • --max-chars N: biggest chunk, in characters (default 1500, smallest 200). About 4 characters make 1 token in English.
  • --overlap-chars N: when a section is split, start each part with up to N characters from the end of the part before it (default 0). It is never added inside a code block or table, and never between two different sections.
  • --prefix-path: start each chunk's text with its heading path, like Garden Guide > Planting > Tomatoes. This often helps search. It counts toward --max-chars.
  • --json: print one JSON object for scripts and AI agents instead of saving a file.

Known limits

  • Sizes are characters, not tokens. It does not load a tokenizer.
  • Markdown and plain text only. PDF, Word and HTML are not read. The paid doc2md turns those into chunks (with page numbers for PDFs).
  • No folders. Give it files (your shell can expand docs/*.md). The paid doc2md walks whole folders.
  • Not a full Markdown parser. A heading inside an HTML block, or an underlined heading that spans more than one line, may be handled wrong.
  • Overlap uses whole words from the part before, so it can be a little shorter than you asked for.

Lite vs paid

md-chunk-lite (free)doc2md (paid)
ReadsMarkdown and text filesPDF, Word (.docx) and HTML
Chunks with the heading pathyesyes
Line numbers and anchorsyesno (page numbers for PDFs instead)
Rough token count on each chunknoyes
Whole folders, sub-folders toonoyes
MCP serveryesno

Other good free tools

Pick what fits you. If you already use LangChain, its MarkdownHeaderTextSplitter also splits by heading. Chonkie and semchunk split any text by token count. md-chunk-lite is small, MIT, has no AI or tokenizer parts, gives you line numbers and anchors, and has an MCP server built in.

Use it from Claude Desktop or Cursor (MCP)

There is a small free MCP server built in. It needs uv.

Run it by hand to check it starts (it waits quietly for an app to talk to it):

uvx md-chunk-lite mcp

Claude Desktop (claude_desktop_config.json) or Cursor (~/.cursor/mcp.json):

{

"mcpServers": { "md-chunk-lite": { "command": "uvx", "args": ["md-chunk-lite", "mcp"] } } }

uvx --from md-chunk-lite md-chunk-lite-mcp starts the same server.

Tools (each one takes a file path or Markdown text):

ToolWhat it doesChanges files?
chunk_markdownSplits into chunks. Returns 100 at a time; use start for more.No
outline_markdownLists the headings with line numbers and anchors.No
get_sectionGets one section by heading or anchor.No
save_chunks_jsonlSaves the chunks to a .jsonl file.Writes one .jsonl file (replaces it if it is there)

None of them use the internet.

Use it in GitHub Actions

Chunk your docs on every push, so your AI search or docs bot always gets fresh chunks. It also warns you when a section is too big for one chunk, right on the line in the pull request.

name: Docs chunks

on: [push, pull_request] permissions: contents: read jobs: chunks: runs-on: ubuntu-latest steps:

  • uses: actions/checkout@v7
  • uses: tidybytetools/md-chunk-lite@v1 with: files: docs/**/*.md max-chars: "1500" artifact-name: docs-chunks # download the JSONL from the run page

Want a big section to fail the check instead of just warn? Add fail-on-split: "true".

It runs the code in the same tag you pick, with only Python's standard library. No API key, no account, and nothing is sent outside GitHub. It works on Linux, Windows and Mac runners.

Inputs
InputDefaultWhat it does
files**/*.mdWhich files to read. Glob patterns, one per line or split by commas.
excludenode_modules/**, **/node_modules/**, vendor/**Patterns to skip.
max-chars1500Biggest chunk, in characters (200 or more).
overlap-chars0Characters from the part before to repeat at the start of the next part.
prefix-pathfalseStart each chunk's text with its heading path.
outputmd-chunks.jsonlWhere to save the chunks.
fail-on-splitfalseFail when a section is too big for one chunk.
fail-if-no-filestrueFail when no files match.
artifact-name(empty)If set, upload the JSONL as an artifact with this name.
python-version(empty)Python to set up. Empty uses the runner's Python (3.10 or newer).
Outputs
OutputWhat it is
filesHow many files were read.
chunksHow many chunks were made.
biggestSize of the biggest chunk, in characters.
split-sectionsHow many sections were too big and got split.
outputPath of the JSONL file.

The run page also gets a short report: chunks per file, and a list of every section that got split, with its line number.

For AI agents

  • Use when: you have a Markdown or text file (docs, notes, a README) and need chunks with heading paths and line numbers for search, embeddings or citing sources. Use outline_markdown and get_section to read just one part of a long file.
  • Don't use when: the file is PDF, Word or HTML (convert it first), or you need token-exact sizes.
  • Input: a file path or Markdown text, plus max_chars (default 1500), overlap_chars (default 0) and prefix_path (default false).
  • Output: chunks with id, source, index, heading_path, heading_level, anchor, start_line, end_line, part, parts, chars, text.
  • CLI exit code is 0 on success and 1 on error (message on stderr, or {"ok": false, "error": ...} with --json). See also llms.txt.

Python

from md_chunk_lite import chunk_file, chunk_markdown, outline, get_section

chunks = chunk_file("guide.md", max_chars=1000) for c in chunks: print(c["heading_path"], c["start_line"], c["end_line"])

install = get_section(open("README.md").read(), heading="Install")

The chunker file uses only Python's standard library. Installing with pip also adds the mcp package for the MCP server.

Tests

pip install "mcp>=1.10,<2"

python3 -m unittest discover -s tests

The MCP tests are skipped if mcp is not installed.

License

MIT. See LICENSE.

PopNx fragen