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

Rangefind

von xjodoinVersion 0.3.2i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.xjodoin/rangefind

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Search rangefind static indexes: full-text, geo, autocomplete, facets - no server, just files.

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": {
    "rangefind": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "rangefind-mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add rangefind -- npx -y rangefind-mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "rangefind": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "rangefind-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": {
    "rangefind": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "rangefind-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 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto xjodoin 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 7247 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 22 % der anderen 7247 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7247 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 Rangefind 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 (0.3.2) kam vor 4 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
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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.

Rangefind

Rangefind is a static search engine for large sites that cannot or should not run a search server.

It builds a sparse inverted index into static files, then lets the browser query that index with HTTP Range requests. The core idea is simple: keep the logical search shards small, but pack them into a small number of static files so deploys and cold starts stay practical.

This repository is the standalone extraction of a production prototype built for a large thesis corpus.

What Is Implemented

The list below is the compact overview. The [complete feature guide](docs/features.md) explains every supported search lane, build mode, runtime, integration, feature combination, fallback, and deliberate boundary with runnable examples.

  • JSONL document input.
  • Static-site crawler: rangefind build ./dist indexes built HTML directly, with data-rangefind-* attributes for body scoping, metadata, facets, and sorts.
  • Schema-driven weighted fields.
  • BM25F-style field scoring.
  • Phrase signals for title/heading fields.
  • Adaptive posting segments.
  • Independently compressed posting segments packed into terms/packs/*.bin.gz.
  • Single ESM browser runtime bundle at dist/runtime.browser.js.
  • Node runtime (rangefind/node) for MCP servers, CLIs, and SSR: same query engine over local index directories (positional file reads) or remote HTTP(S) indexes, with browser-equivalent caching — immutable content-addressed objects cached on disk and in a memory LRU, manifests revalidated with ETags.
  • Mobile runtime (rangefind/mobile) for React Native/Hermes and other embedded JS hosts: fully offline search over a bundled or downloaded index via positional file reads, or remote HTTP(S) indexes with memory + persistent caching — see docs/mobile.md (covers WebView, Flutter, and native apps too).
  • Lazy paged binary range directories at terms/directory-root. .bin.gz and terms/directory-pages/*.bin.gz.
  • ZFS-inspired object pointers with SHA-256 verification before decompression.
  • Content-addressed immutable pack and directory filenames for CDN caching.
  • Exact compressed-object deduplication during index construction.
  • Locality-ordered doc packs with a tiny doc-id ordinal table and dense pointer records for low-transfer result fetching.
  • Dense binary doc-page payload packs for browse, filter, and sort result pages where original document ids are clustered.
  • Range-packed result payloads with capped display fields.
  • Range-addressable posting-block sidecar for high-df terms.
  • Optional authority sidecar for exact title/entity/alias rescue without changing the main inverted index; a single title authority also supplies bounded prefix autocomplete without a second large build structure.
  • Range-packed binary facet dictionaries for high-cardinality metadata.
  • File-backed build pipeline with immutable posting segments, selected-term spools, raw/compressed document spools, heap-based segment merge, and sampled build telemetry.
  • Minimal runtime manifest with lazy full-manifest and telemetry sidecars.
  • Browser runtime with adaptive HTTP Range coalescing and bounded overfetch.
  • Main-index typo correction that uses bounded vocabulary shard probes and executes only the strongest corrected searches when first-page results are empty or weak.
  • Multi-value keyword facets with lazy dictionary loading.
  • Range-addressed typed numeric, date, and boolean doc-values for filters and sorting.
  • Lazy binary sorted doc-value trees for range-pruned top-k sort and doc-order early-stop browsing.
  • Lucene-style geo point fields with a range-addressed static KD tree: bounding-box and radius filters, exact nearest-neighbor distance sort with early-stop proofs (with or without a text query), text-plus-geo filtering, per-cell filter summaries, and distance boosts.
  • Optional compact geo result capsules and multi-resolution facet-to-cell indexes for one-range map results and category-aware spatial routing, plus a wildcard occupancy lane for arbitrary names and brands.
  • Generic route-corridor search over encoded polylines, coordinate arrays, or GeoJSON: exact point-to-route filtering, multi-resolution corridor cells, progress/direction/viewport ranking, and a rejoin point for every result.
  • Static routing and itinerary planning (rangefind/route): a CRP/MLD route graph built from OSM road networks into range-addressed cell and overlay objects — point-to-point driving routes with geometry and named steps, travel-time matrices, and multi-stop itinerary optimization, all exact versus a full-graph Dijkstra and served from static files with a bounded fetch set per query; sharded builds share one top overlay and route identically to monolithic ones — see docs/route-graph.md.
  • Search-as-you-type autocomplete inside the range-addressed authority index: diacritic-folded prefix and mid-label token matching, popularity or custom weights, exact best-first top-k with per-shard weight proofs, and precomputed hot lists so a first keystroke costs one small fetch—without a second suggestion pack family or a corpus-sized heap map.
  • Hybrid semantic search from a range-addressed IVF vector index: int8 quantized embeddings, coarse-dimension candidate pages plus a fixed-width full-dimension refine store, cosine top-k, and reciprocal-rank fusion with the text lane — no server, no vector database.
  • Analyzer-consistent snippets and highlight ranges on search results.
  • Multilingual analysis (analysis config): per-document language detection or an explicit language field, per-language light stemmers and stopwords for 20+ languages, script-aware Unicode folding (Latin, Greek, Cyrillic, Arabic, Hebrew, Devanagari), dictionary-free CJK bigram tokenization that is deterministic across Node and every browser, cross-language query expansion with index-evidence base-plan selection, and the whole profile frozen into the manifest so query analysis always matches the index.
  • Incremental publishing: rangefind build --update adds small delta generations over an existing index — unchanged pack bytes keep their content-addressed names (and CDN cache entries), replaced documents tombstone their old version, and the runtime merges every lane (text, sorted browse, geo, vector, hybrid, suggest, facets) across generations with scores that stay exactly comparable. rangefind build --compact folds generations back into a single index when they pile up.
  • Per-query facet counts with exact-or-flagged semantics: dictionary-backed global counts, exact counts over budgeted match sets, and bounded chunk-sampled estimates for very large result sets.
  • OpenStreetMap place and address fixture with canonical zero-posting address lookup, compact addr:interpolation ranges, structured forward and reverse geocoding, bounded multi-provider civic/postal augmentation (including the Québec RQA adapter), reusable rangefind/osm and rangefind/osm/node integration APIs, and exhaustive geo oracles.
  • OSM typed and natural-language constraints for accessibility, services, payment, seating, reservations, fees, and open-now; conservative client-side opening_hours evaluation; route-aware place search; compact place details; and simplified encoded area geometry for real polygon/line map rendering.
  • Geographic index sharding for planet-scale corpora: independently built and updated per-region shards sharing one frozen scoring-stats artifact (scoringStats config + rangefind/scoring-stats), a tiny sharded root manifest (rangefind/shards), lazy shard engines with bbox geo routing and expanding nearest-first search, and merged lanes whose rankings match a monolithic build of the same corpus exactly — see docs/sharded-osm.md.
  • Link-graph authority (linkRank): the static-site crawler resolves internal links into a document graph and folds a build-time PageRank prior into a sortable numeric doc-value. Well-linked pages win near-ties in ranking (an opt-out multiplicative boost, score *= 1 + boost*linkRank, applied as a bounded window rerank with no change to the scoring hot loop), you can sort by authority, and there is zero query-time graph traversal. Any corpus that knows its own edges can opt in with the turnkey examples/link-graph-enrich.mjs enricher (or the exported rangefind/link-graph helper); see docs/link-graph.md.
  • Tiny runnable example.

Why This Exists

Most browser search libraries assume the browser downloads a whole index, or they optimize for smaller sites. Rangefind is for the case where you want:

  • no backend service,
  • no hosted search provider,
  • static hosting compatibility,
  • measurable retrieval quality,
  • low request count despite many logical shards,
  • and an index format designed around top-k retrieval.

Quick Start

Demos: https://rangefind.dev/ — an OpenStreetMap map search backed by the rolling public sharded index (autocomplete, viewport geo queries, and nearest-neighbor) and the minimal example, both served as pure static files.

The already-generated planet-scale OSM index is free to query directly from browsers or Node—no account or API key required:

import { createSearch } from "rangefind";

const engine = await createSearch({ baseUrl: "https://osm.rangefind.dev/" });

See its live coverage and freshness at https://osm.rangefind.dev/. It is a best-effort public service; self-host the index when you need guaranteed capacity, version pinning, custom fields, or an operational SLA. OSM result UIs must display © OpenStreetMap contributors.

npm install

npm run build:example npm run test:smoke npm run serve:example

Open http://localhost:5178/.

Documentation

Start with the guide that matches the job:

GuideUse it for
[Feature guide](docs/features.md)Complete capability catalog, examples, supported combinations, compatibility, and boundaries.
[Reference](docs/reference.md)Configuration properties, builder/runtime APIs, tuning knobs, UI component, and deployment requirements.
[Architecture](docs/architecture.md)Static file layout, range directories, posting retrieval, geo, authority, and vector internals.
[Autocomplete guide](docs/autocomplete.md)Search-as-you-type patterns, measured per-keystroke costs, hydrated previews, instant selection, and the anti-patterns.
[OSM example](examples/osm-geo/README.md)Map search, autocomplete, geocoding, constraints, route corridors, geometry, extraction, and RQA.
[Replace Google Maps APIs](https://rangefind.dev/google-maps-api-alternative/)Free public OSM index, migration adapter, API mapping, complete use cases, production checklist, attribution, and parity boundaries.
[Node](docs/node-runtime.md) / [mobile](docs/mobile.md)Local, remote, cached, embedded, and offline runtimes.
[Sharded OSM](docs/sharded-osm.md)Planet-scale regional builds, root routing, and exact score comparability.
[Route graph](docs/route-graph.md)Static routing, travel-time matrices, and itinerary planning over range-addressed road-network cells and overlays.
[Production maps benchmark](docs/osm-maps-benchmark.md)Google Maps-style workload coverage, quality assertions, and phone budgets.

Crawl A Static Site

If you already have a built static site (from any generator), point Rangefind at the output directory and it indexes the HTML directly — no JSONL to author:

npx rangefind build ./dist

This crawls every .html/.htm file under ./dist, extracts the title, headings, and main body text, and writes the index to ./dist/rangefind (change it with --output). Result URLs default to site-root paths (--base-url sets a prefix or origin, e.g. --base-url https://example.com/). Deploy the site and

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