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

Lancelot

de ayers-software-repairversión 0.3.3i★ –iComputadora o nube
Nombre en el registroio.github.ayers-software-repair/lancelot

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

An MCP server for search and retrieval over a local LanceDB database

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: Computadora o nube
  • Transporte: stdio, Streamable HTTP
  • Categoría: Búsqueda y memoria de IA
  • Debes completar: LANCEDB_PATH, OPENAI_API_KEY

Instalación

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

Antes de instalar

Los valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.

Necesitas

¿Qué app usas?

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

Funciona en Claude para web, escritorio y móvil:

  1. Abre Settings → Connectors
  2. Presiona Add custom connector
  3. Pega la dirección de abajo y presiona Add
  4. Si te pide iniciar sesión, inicia sesión en el servicio del creador
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.ayers.repair/lancelot

O ejecútalo en tu computadora

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

{
  "mcpServers": {
    "lancelot": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ayerselectronics/lancelot"
      ],
      "env": {
        "LANCEDB_PATH": "your-value",
        "OPENAI_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add --transport http lancelot https://mcp.ayers.repair/lancelot

O ejecútalo en tu computadora

claude mcp add lancelot --env LANCEDB_PATH=your-value --env OPENAI_API_KEY=your-value -- npx -y @ayerselectronics/lancelot

Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

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

{
  "mcpServers": {
    "lancelot": {
      "url": "https://mcp.ayers.repair/lancelot"
    }
  }
}

O ejecútalo en tu computadora

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

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

{
  "mcpServers": {
    "lancelot": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ayerselectronics/lancelot"
      ],
      "env": {
        "LANCEDB_PATH": "your-value",
        "OPENAI_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

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": {
    "lancelot": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.ayers.repair/lancelot"
    }
  }
}

O ejecútalo en tu computadora

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "lancelot": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ayerselectronics/lancelot"
      ],
      "env": {
        "LANCEDB_PATH": "your-value",
        "OPENAI_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

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.

ChatGPT solo se conecta a servidores en internet:

  1. Abre ChatGPT en la web → Settings → Connectors (Apps)
  2. Presiona Create o Add (en algunos planes primero hay que activar Developer mode en Advanced)
  3. Pega la dirección de abajo, ponle un nombre y guarda
  4. Si te pide iniciar sesión, inicia sesión en el servicio del creador
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://mcp.ayers.repair/lancelot

Los nombres de los menús pueden variar un poco según el plan y con el tiempo.

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

Valores que debes completar

  • LANCEDB_PATH obligatorio env
    Folder that holds the LanceDB database. It must exist; Lancelot only reads it.
  • OPENAI_API_KEY secreto env
    Optional OpenAI key for vector search. Query text is sent to OpenAI; otherwise a saved key is checked before falling back to local text search.

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

Nombres y descripciones de las herramientas tal como los informó el servidor el 6 nov 2026. Los escribió el creador, no nosotros; los mostramos como texto sin formato.

  • lancedb_search

    Search LanceDB for relevant documents using vector or text search

  • lancedb_query

    RAG query with context retrieval from LanceDB

  • lancedb_status

    Get LanceDB status and statistics

  • lancedb_version

    Show Lancelot version information

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 ayers-software-repair, 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

  • ✓ Superada

    El endpoint responde

    Respondió en 605 ms (HTTP 200)

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    No hace falta iniciar sesión

  • ✓ Superada

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Leímos 4 descripciones de herramientas y no encontramos instrucciones ocultas para la IA

Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 7275 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 83% de los otros 7275 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 7275 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 Lancelot?

Superó 3 de 3 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?

Debes completar: LANCEDB_PATH, OPENAI_API_KEY

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Funciona de las dos formas: instálalo en tu computadora o conéctate a la versión en la nube.

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.3.3) llegó al registro hace 8 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. Se conecta por URL, así que también funcionan las apps que aceptan servidores MCP remotos, como ChatGPT en modo desarrollador.

¿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 ayer
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 21 días
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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
Instalar

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.

Lancelot

Search your documents from any MCP-compatible assistant. Lancelot connects an agent to a local LanceDB database and returns matching passages with their sources.

  • Local text search works without an API key.
  • Vector search uses OpenAI embeddings when configured, with text search as a fallback.
  • Read-only tools retrieve documents and report database status. Indexing is a separate command.
  • Stdio and Streamable HTTP support local clients, shared servers and AWS Lambda.

Quickstart · Install · Index documents · Tools · HTTP hosting · Privacy

Quickstart

Requires Node.js 20 or later. First, create a local LanceDB database from your documents (replace ./docs with a folder containing .md, .txt or .html files):

npx -y --package @ayerselectronics/lancelot lancelot-index ./docs ./lancelot-db

This creates the documents table in ./lancelot-db for local text search; no API key is needed. Running it again replaces that table with the folder's current contents.

Then, from the same directory, add the server to Claude Code using that database's absolute path:

claude mcp add --env LANCEDB_PATH="$PWD/lancelot-db" --transport stdio lancelot -- npx -y @ayerselectronics/lancelot

Ask Claude to search your documents with lancedb_search. For other MCP clients, see Install; for table options, see Index your documents.

Try the hosted server

Connect an MCP client to `https://mcp.ayers.repair/lancelot` to search the public Ayers documentation. This hosted instance does not read your files. To search your own documents, run the local server below.

Install

Requires Node.js 20 or later and a LanceDB database folder. If you do not have a database, index a folder of documents first. Use the database's absolute path in your client configuration.

Claude Code, using the stdio form from the Claude Code MCP documentation:

claude mcp add --env LANCEDB_PATH=/path/to/db --transport stdio lancelot -- npx -y @ayerselectronics/lancelot

--transport stdio sits between the last --env and the server name on purpose: the CLI reads a name that follows --env directly as another variable. Everything after -- runs the server.

For vector search, add --env OPENAI_API_KEY=YOUR_KEY before --transport. Your table must contain vectors created with the configured embedding model. Query text is then sent to OpenAI.

Other MCP clients take the same command in their mcpServers configuration:

{

"mcpServers": { "lancelot": { "command": "npx", "args": ["-y", "@ayerselectronics/lancelot"], "env": { "LANCEDB_PATH": "/path/to/db" } } } }

Install links

Open one of these in a browser or on the command line to add the server to the editor. Set LANCEDB_PATH to your database folder afterwards.

  • VS Code: vscode:mcp/install?%7B%22name%22%3A%22lancelot%22%2C%22command%22%3A%22npx%22%2C%22args%22%3A%5B%22-y%22%2C%22%40ayerselectronics%2Flancelot%22%5D%2C%22env%22%3A%7B%22LANCEDB_PATH%22%3A%22%2Fpath%2Fto%2Fdb%22%7D%7D
  • Cursor: cursor://anysphere.cursor-deeplink/mcp/install?name=lancelot&config=eyJjb21tYW5kIjoibnB4IiwiYXJncyI6WyIteSIsIkBheWVyc2VsZWN0cm9uaWNzL2xhbmNlbG90Il0sImVudiI6eyJMQU5DRURCX1BBVEgiOiIvcGF0aC90by9kYiJ9fQ==

The link formats are from the VS Code MCP guide and the Cursor install links documentation.

Registry

MCP Registry identity: io.github.ayers-software-repair/lancelot.

Setup command

lancelot-init asks for the database folder and an OpenAI API key, and stores them for later runs. The key goes to the operating system keychain through keytar, or to an encrypted file when keytar is not available. Run it with npx -p @ayerselectronics/lancelot lancelot-init. Environment variables override what it stored.

Index your documents

lancelot-index builds the table the server reads from a folder of .md, .txt and .html files:

npx -p @ayerselectronics/lancelot lancelot-index ./docs ./db

npx -p @ayerselectronics/lancelot lancelot-index ./docs ./db --table documents

Rebuilding replaces the named table. Keep the original documents and choose a separate database folder for each collection you want to manage independently.

It walks the folder and its subfolders (skipping names that start with a dot), strips HTML to text, and splits each file into chunks of about 1,200 characters on paragraph boundaries. A paragraph longer than that is cut at a space. Each chunk becomes a row { id, path, title, text }: id is the relative path and chunk number, path is the relative path, and title is the first Markdown heading of the file, or the file name. There are no vectors, so search is text search.

--table names the table (default documents). The command replaces that table if it exists, so running it again rebuilds the table from the folder. It is the only part of the package that writes to a database; the server never does. Point LANCEDB_PATH at the database folder afterwards.

Tools

ToolWhat it does
lancedb_searchSearches a table and returns ranked hits with short snippets.
lancedb_queryRetrieves chunks for a question and returns them as one block of context, cut to a character budget.
lancedb_statusReports the connection, the tables with row counts, and whether embeddings are available.
lancedb_versionReports the Lancelot version, the MCP protocol version of the SDK it is built on, and what is enabled.
lancedb_search
ParameterTypeRequiredMeaning
querystringyesThe search text.
limitnumbernoMaximum hits, 1 to 200. Default: LANCEDB_DEFAULT_LIMIT, which is 20.
searchTypevector, text or autonovector embeds the query with OpenAI. text matches words in the text column. auto (the default) uses vector search when an API key is set and text search otherwise.
tablestringnoTable to search. Default: LANCEDB_TABLE.
textColumnstringnoColumn holding the text. Default: LANCEDB_TEXT_COLUMN.
vectorColumnstringnoColumn holding the vectors. Default: LANCEDB_VECTOR_COLUMN.

The reply is JSON. Its searchType field is the search that produced the hits, vector or text. When that is not the search you asked for, a note field says why: no API key, the vector search failed, or (in auto) it found nothing. For vector hits score is the distance, so lower is closer. For text hits score is the share of query words found in the hit, so higher is better.

Text search is a case-insensitive substring match on the words of the query. It does not use a full-text index and does not stem words.

lancedb_query
ParameterTypeRequiredMeaning
questionstringyesThe question to retrieve context for.
contextBudgetnumbernoMaximum characters of context. Default: LANCEDB_CONTEXT_BUDGET, which is 8000.
warmStartbooleannoRetrieve a general project overview instead of answering question. Default: false.
tablestringnoTable to query. Default: LANCEDB_TABLE.
limitnumbernoMaximum chunks to retrieve, 1 to 200. Default: LANCEDB_DEFAULT_LIMIT.

The reply is a Markdown block: a header (mode, search type, query), then one section per chunk with its title, source and text. Chunks that would pass the budget are left out and the block says how many.

lancedb_status
ParameterTypeRequiredMeaning
verbosebooleannoInclude the column names of each table. Default: false.
lancedb_version

No parameters.

Table layout

Lancelot reads the text from the text column (text by default). It reads title for the title, and chunkSource, docSource or path for the source, when a row has them; the first two are the layout AnythingLLM writes, and path is what lancelot-index writes. Other columns come back as metadata. Vector search needs vectors made with the same model as EMBEDDING_MODEL.

HTTP mode

npx -y @ayerselectronics/lancelot --http                      # http://127.0.0.1:3000/mcp

npx -y @ayerselectronics/lancelot --http 8080 npx -y @ayerselectronics/lancelot --http 8080 --host 0.0.0.0 # all interfaces

Without --http the server uses stdio. With it, the server uses MCP Streamable HTTP. The SDK negotiates the protocol version with each client. --http takes an optional port (default 3000). The server binds 127.0.0.1 unless --host names another address, as the specification advises for a local server. The endpoint is /mcp; any other path is 404.

  • Origin. The specification says the server must validate the Origin header. A request that carries an Origin not listed in LANCELOT_ALLOWED_ORIGINS gets 403. With the variable unset, every request that carries an Origin gets 403. A request with no Origin header is allowed; an absent header is not an authentication check; the SDK's own origin check refuses those, so Lancelot does the check itself.
  • Host. LANCELOT_ALLOWED_HOSTS lists the Host header values that may call, for DNS rebinding protection. Left unset on a loopback bind, it defaults to 127.0.0.1: , localhost: and [::1]: . Left unset with --host 0.0.0.0, the Host header is not checked and a warning goes to stderr. A request with a Host not listed gets 403.
  • Stateless. No session id is issued. Each POST gets its own MCP server and transport, closed when the response ends, and answers with one JSON object. GET (the optional event stream) and DELETE (ending a session) answer 405 with Allow: POST, which the specification permits.
  • Limits. A body over 64 KB is 413. A body that is not JSON is 400.
  • Protocol version. The MCP-Protocol-Version header is checked by the SDK: a version it does not support is 400, and a missing header is taken as 2025-03-26, as the specification says.

Both variables take comma-separated lists, for example LANCELOT_ALLOWED_ORIGINS=https://app.example,https://other.example. HTTP mode has no authentication; the tools are read-only, and a server open to a network should sit behind something that has it.

AWS Lambda

dist/lambda.js exports handler(event) for an API Gateway HTTP API with payload format 2.0. It turns the event into the request the SDK's transport expects and returns { statusCode, headers, body }. It reads LANCEDB_PATH, LANCELOT_BASE_PATH (the path the endpoint is served under, such as /lancelot; unset serves every path) and the two allow-list variables. The database connection is opened on the first invocation and reused on warm ones. The function may write only to /tmp, where Lancelot keeps its own settings file.

The Dockerfile builds the container image on the AWS Node.js 24 base image for arm64, with the handler dist/lambda.handler. Build dist first:

docker buildx build --platform linux/arm64 --provenance=false -t lancelot-lambda .

Environment variables

Settings come from, in order: the environment, the file written by lancelot-init, the defaults. A variable that is empty or only whitespace counts as not set; the stored value is checked next. Tex

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

Pregunta a PopNx