Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

lanternkb

de ankitb073versión 0.1.3i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.ankitb073/lanternkb

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Private, local search over your own files, by meaning and keywords, with secrets redacted.

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Búsqueda y memoria de IA

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Necesitas

  • PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "lanternkb": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "lanternkb",
        "serve",
        "--tier",
        "open"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add lanternkb -- uvx lanternkb serve --tier open

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "lanternkb": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "lanternkb",
        "serve",
        "--tier",
        "open"
      ]
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "lanternkb": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "lanternkb",
        "serve",
        "--tier",
        "open"
      ]
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub ankitb073, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 7249 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 60% de los otros 7249 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 7249 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro lanternkb?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.1.3) llegó al registro hace 25 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Context7

de upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computadora o nube★ 64.224MITActualizado hoy
Instalar

Codebase Memory

de DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

Se ejecuta en tu computadora★ 48.148MITActualizado hace 20 días
Instalar

Exa

de exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

Se ejecuta en la nube★ 5213MITActualizado el mes pasado
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README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

lanternkb

Private, local search over your own files, for you and the AI tools you choose.

lanternkb indexes the folders you pick and searches them by meaning and by exact words. It runs as a local MCP server for Claude Code and other assistants, with no daemon, no open port and no telemetry. Secrets it detects are redacted before anything is stored, and you decide which folders an assistant that sends results to the cloud may see.

Install

macOS 14 or later on Apple silicon, or Linux, with uv:

uv tool install --managed-python --python 3.12 "lanternkb[embed,ui]"

lanternkb setup # asks for folders and whether an assistant may see them, offers the models, indexes

--python 3.12 matters: without it uv may pick an older Python already on the machine, and the install fails. The install takes about 0.9 GB on macOS, plus about 1.2 GB for the embedding model. uv tool upgrade lanternkb updates it.

Search

lanternkb search "what did the plumber say about the boiler"

lanternkb search "boiler quote" --type pdf,docx --since 30d lanternkb recent # files changed lately lanternkb ui # the settings page, with a search box lanternkb doctor # checks the setup and says what to fix

Run lanternkb setup before connecting an assistant: the server searches the folders you chose there.

Use it from your AI tools

Claude Code:

  1. lanternkb mcp-setup prints a claude mcp add command. Run it.
  2. The server it registers returns files from folders you marked open, and nothing else.
  3. Claude Code can also read files with its own tools, so mcp-setup prints deny rules too. Add them to ~/.claude/settings.json to keep its tools away from your local-only folders and the index.

Codex, Cursor, VS Code, Gemini CLI and any other MCP client: run lanternkb serve --tier open as a stdio server. For Codex, in ~/.codex/config.toml:

[mcp_servers.lanternkb]

command = "lanternkb" args = ["serve", "--tier", "open"]

The user guide has the JSON form the other clients take, and what to watch for.

What it reads

Notes, code, PDFs, Word and OpenDocument files, rich text, saved web pages and subtitles; scanned pages and audio optionally. Plugins can add file types, embedding models and rules for which folder is open (plugins).

Privacy and safety

  • Every folder is open or local-only, and new folders are local-only.
  • Credential folders and secret-shaped files are skipped, and a secret scanner redacts what it finds before anything is split up or embedded. A file in which it finds a secret becomes local-only, even in an open folder.
  • Files are read in sandboxed worker processes that deny by default: sandbox-exec on macOS, Landlock and seccomp on Linux.
  • Nothing goes over the network except the model downloads you agree to.

The threat model says what is protected and what is not.

How well it works

Tested on a synthetic set of files (three open-source code bases and 654 generated notes) with 330 held-out questions: nDCG@10 0.831, against 0.777 for grooveseek with its reranker and 0.760 for QMD, at about 30 ms a search (about 120 ms with reranking, on an M5 Max). On the hardest held-out test of planted fake secrets, the scanner kept 71.9% out of the index, so treat it as a second line of defence: keep credential folders out of indexed folders, or local-only.

Limits

  • The secret scanner misses some secrets, and values that read as examples (example, changeme, a , a ${VARIABLE}) are left alone.
  • On Linux, reranking runs on the CPU at 0.4 to 1 s a search, so it is off until you enable it.
  • Email, browser history, calendars and contact cards are not indexed.
  • Scanned PDFs and images need OCR, which is off by default.

More

  • User guide
  • Plugins
  • Threat model
  • Security policy

Licence

Apache-2.0: see LICENSE, NOTICE and THIRD_PARTY_NOTICES.md.

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