Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Search rangefind static indexes: full-text, geo, autocomplete, facets - no server, just files.
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.
Du 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": {
"rangefind": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"rangefind-mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add rangefind -- npx -y rangefind-mcpIn .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 .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.
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 xjodoin 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 (0.3.2) kam vor 4 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js 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
Up-to-date docs for AI agents
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.
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.
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.
rangefind build ./dist indexes built HTML directly, with data-rangefind-* attributes for body scoping, metadata, facets, and sorts.terms/packs/*.bin.gz.dist/runtime.browser.js.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.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).terms/directory-root. .bin.gz and terms/directory-pages/*.bin.gz.Range coalescing and bounded overfetch.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.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.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.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.opening_hours evaluation; route-aware place search; compact place details; and simplified encoded area geometry for real polygon/line map rendering.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.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.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:
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/.
Start with the guide that matches the job:
| Guide | Use 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. |
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
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo