Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
Offline MCP access to ZIM knowledge archives — Wikipedia, Wiktionary, Stack Exchange, Kiwix.
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
OPENZIM_MCP_TOOL_MODENecesitas
¿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": {
"openzim": {
"command": "uvx",
"args": [
"openzim-mcp"
],
"env": {
"OPENZIM_MCP_TOOL_MODE": "your-value"
}
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add openzim --env OPENZIM_MCP_TOOL_MODE=your-value -- uvx openzim-mcpCompleta los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Este necesita valores en su línea de comandos, así que copia la configuración y complétalos.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"openzim": {
"command": "uvx",
"args": [
"openzim-mcp"
],
"env": {
"OPENZIM_MCP_TOOL_MODE": "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.
Este necesita valores en su línea de comandos, así que copia la configuración y complétalos.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"openzim": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"openzim-mcp"
],
"env": {
"OPENZIM_MCP_TOOL_MODE": "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.
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.
OPENZIM_MCP_TOOL_MODE envEsta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub cameronrye, dueña del repo
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
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.
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
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).
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (3.4.0) llegó al registro hace 13 días.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.
En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa
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
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.
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.
OpenZIM MCP Server
Transform static ZIM archives into dynamic knowledge engines for AI models
✨ Highlights. A lean 8-tool advanced surface (
zim_query,zim_search,zim_get,zim_get_section,zim_browse,zim_metadata,zim_links,zim_health) with a schema small enough for small-model dispatch — or one-tool Simple mode for natural-language queries. Archive-type presets auto-tune retrieval per source (Wikipedia, Stack Exchange, …), inbound link discovery answers "what links here," and native libzim introspection validates and inspects any archive. Available on Smithery and the official MCP Registry. Release notes → Docs →
OpenZIM MCP is a modern, secure, high-performance Model Context Protocol server that gives AI models structured, offline access to ZIM format) knowledge archives — Wikipedia, Wiktionary, Stack Exchange, and the rest of the Kiwix Library.
Built for research assistants, knowledge chatbots, and content-analysis systems that need *intelligent* access to vast knowledge repositories — not just a raw text dump. Smart navigation by namespace (articles, metadata, media), structure-aware retrieval (sections, tables of contents, related articles), full-text search with suggestions and multi-archive search, and link-graph extraction to map content relationships. Cached, paginated operations keep things responsive across massive archives; comprehensive input validation and path-traversal protection keep things safe.
Streamable HTTP transport, per-entry MCP resources with live change notifications, and dual Simple / Advanced modes are all built in.
# uv (recommended — isolated CLI tool)
uv tool install openzim-mcp
pip install openzim-mcp
docker pull ghcr.io/cameronrye/openzim-mcp docker run -i --rm -v ~/zim-files:/data ghcr.io/cameronrye/openzim-mcp
The container defaults to stdio transport, so docker run -i speaks MCP over stdin/stdout — wire it into an MCP client the same way as the binary (see Quick start). For the long-running HTTP service (bearer auth, CORS, health endpoints), opt in at runtime with -e OPENZIM_MCP_TRANSPORT=http -e OPENZIM_MCP_HOST=0.0.0.0 -e OPENZIM_MCP_AUTH_TOKEN=… -p 8000:8000; see HTTP & Docker deployment.
Verify the install:
openzim-mcp --help
The server does nothing without an archive to read. Grab a real one — a 13.6 MB extract of English Wikipedia on climate change, from the openZIM project's own testing suite. No account, nothing to install:
mkdir -p ~/zim-files
curl -fsSL -o ~/zim-files/wikipedia_en_climate_change_mini_2024-06.zim \ https://raw.githubusercontent.com/openzim/zim-testing-suite/main/data/withns/wikipedia_en_climate_change_mini_2024-06.zim
~/zim-files is the directory every example below points the server at — the server expands ~ itself, so it works from a shell and from a client config file alike. For full archives — Wikipedia, Wiktionary, Stack Exchange and the rest, ranging from a few hundred MB to tens of GB — browse browse.library.kiwix.org and save the .zim into the same directory. More detail, including checksums and a Windows PowerShell equivalent: Quick start.
OpenZIM MCP is listed on the Smithery registry and the official MCP Registry (as io.github.cameronrye/openzim-mcp). Add it to your MCP client with the Smithery CLI:
npx @smithery/cli mcp add rye/openzim-mcp --client claude
For a one-click Claude Desktop extension, download the openzim-mcp- .mcpb asset (and its .sha256) from the latest release and double-click it. The bundle launches the version-pinned uvx openzim-mcp@ (so the host needs uv) and prompts for your ZIM directory. Maintainer runbook: docs/distribution.md.
Run the server in Simple mode (default — exposes one natural-language tool, zim_query):
openzim-mcp ~/zim-files
Wire it into your MCP client. Example for Claude Desktop's claude_desktop_config.json (any MCP client that speaks stdio works the same way):
{
"mcpServers": { "openzim-mcp": { "command": "uvx", "args": ["openzim-mcp", "~/zim-files"] } } }
Once the client connects, ask your LLM: *"summarize the article on Photosynthesis"* — zim_query dispatches to the right underlying tool automatically.
For full control, run in Advanced mode to expose all 8 specialized tools:
{
"mcpServers": { "openzim-mcp-advanced": { "command": "uvx", "args": ["openzim-mcp", "--mode", "advanced", "~/zim-files"] } } }
For HTTP transport (long-running service with bearer auth, CORS, and health endpoints) see HTTP & Docker deployment.
zim_query, zim_search, zim_get, zim_get_section, zim_browse, zim_metadata, zim_links, zim_health. Down from 22; advanced-mode schema drops from ~36KB to ~24.1KB, clearing the MCP Tax pain band. API reference →zim://{name}/entry/{path} with native MIME types; clients open a subscriptions/listen stream and get resources/list_changed when a ZIM appears or disappears, resources/updated when one is replaced. Resources, prompts & subscriptions →OPENZIM_MCP_PRESETS_OVERRIDE_PATH).zim_health(zim_file_path=...) validates an archive's integrity (Archive.check() + checksum), and zim_metadata reports archive identity, full-text / title index capabilities, and an M/Counter mimetype breakdown. API reference →zim_links(direction="inbound") returns pages that link to an entry, ranked by linker importance. Requires a pre-built sidecar: openzim-mcp build link-graph .zim (writes .zim.linkgraph.sqlite next to the archive). API reference →OpenZIM MCP ships two modes; pick one per client.
Simple mode (default) exposes a single intelligent tool, zim_query, that parses natural-language requests and dispatches to the right underlying operation. Built for small-model deployment targets — the wire footprint is minimal and the dispatch happens server-side, not in the LLM context. Start here unless you have a specific reason not to.
Advanced mode exposes all 8 specialized tools (zim_query, zim_search, zim_get, zim_get_section, zim_browse, zim_metadata, zim_links, zim_health) plus 3 MCP prompts (/research, /summarize, /explore) and per-entry resources. Built for larger models that can reliably dispatch over the full schema, and for clients that want fine-grained control over pagination, namespace browsing, and link-graph extraction.
Rule of thumb: models ≤ 13B parameters benefit from Simple mode; larger models (Claude Sonnet/Opus, GPT-4o-class, Llama 70B+) can dispatch Advanced mode directly. See LLM integration patterns for guidance on choosing.
Full documentation lives at [https://cameronrye.github.io/openzim-mcp/docs/](https://cameronrye.github.io/openzim-mcp/docs/).
| Group | Pages |
|---|---|
| Get started | Introduction · Installation · Quick start · ZIM concepts · LLM integration patterns · Worked examples |
| Concepts | Smart retrieval · Search reranking · Architecture overview |
| Reference | API reference · Configuration · Resources, prompts & subscriptions · CLI reference |
| Operate | HTTP and Docker deployment · Performance optimization · Security best practices · Troubleshooting · FAQ · Upgrading |
v3.4.0 is the current release (2026-10-25). v2.0.0 GA shipped 2026-05-27. Per SECURITY.md, the v1.x maintenance window closed when v2.5.0 shipped (2026-06-18); all active development is on the current major line. **v3.0.0 is a breaking release for HTTP subscription clien
Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo