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

Goodreads MCP

de Danatharversión 2026.11.0i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.Danathar/goodreads-mcp-ai

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Read-only MCP server for Goodreads (no API required): search, books, shelves, ratings

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: Juegos, deportes, comida y aprendizaje

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": {
    "goodreads-ai": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "goodreads-mcp-ai"
      ],
      "env": {
        "GOODREADS_USER_ID": "your-value"
      }
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add goodreads-ai --env GOODREADS_USER_ID=your-value -- uvx goodreads-mcp-ai

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": {
    "goodreads-ai": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "goodreads-mcp-ai"
      ],
      "env": {
        "GOODREADS_USER_ID": "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": {
    "goodreads-ai": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "goodreads-mcp-ai"
      ],
      "env": {
        "GOODREADS_USER_ID": "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.

Valores que debes completar

  • GOODREADS_USER_ID env
    Numeric Goodreads profile ID (the number in goodreads.com/user/show/ -name). Default user for the shelf tools; optional, can also be passed per tool call.

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 10 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub Danathar, 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 Juegos, deportes, comida y aprendizajei

  • Más estrellas que el 0% de los otros 1334 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 91% de los otros 1334 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 1334 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 Goodreads MCP?

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 (2026.11.0) llegó al registro anteayer.

¿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: Lumichess, KILN, SEGAN

Alternativas

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

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

Lumichess

Chess tools: game reviews for Chess.com and Lichess, FIDE ratings, openings, positions, puzzles.

de lumichess.comInicialActualizado hoy

Se ejecuta en la nube✓ lumichess.com

KILN

Smooth stylised 3D game models written as text: lint, preview and build glTF and Godot scenes.

de lukasgolinoMuy nuevoActualizado hoy

Se ejecuta en tu computadora

SEGAN

Game sound effects and music written as text: lint, listen and build WAVs and Godot resources.

de lukasgolinoMuy nuevoActualizado hoy

Se ejecuta en tu computadora

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.

📚 goodreads-mcp

Thank you, [Shreeya Chand](https://github.com/shreeyachand). This project is a fork of shreeyachand/goodreads-mcp, and it would not exist without that work. The core idea of reaching Goodreads without its retired API, and the tool set this server offers, come from Shreeya's project. We're grateful for it, and for the MIT licence that let us build on it. If this server is useful to you, please go star the original.

A read-only MCP server for Goodreads — built without the Goodreads API, because there hasn't been one since December 2020. Lets an LLM find and research books, ratings, and reviews. Tools ride on the JSON autocomplete endpoint, the __NEXT_DATA__ blob embedded in book pages, the AppSync GraphQL backend the Goodreads website itself uses, and the shelf RSS feed, which Goodreads has answered with 404 for every user since Oct 2026. No login, no cookies, no writes — public data only.

tools

toolsource / what it returns
search_booksJSON autocomplete endpoint (stable) — book_id, title, author, rating, cover; max_results defaults to 10, but the endpoint returns about 5 matches at most
get_book__NEXT_DATA__ via the .xml page (stable) — details, cover, ratings histogram, every series membership, review-language breakdown (review_language_limit, default 5, max 25); edition publication_date and the work's first_published, original_title, language, isbn / isbn13 / asin, author_url (each null when absent)
get_reviewsGraphQL — paginated reader reviews (text, rating, likes, date, spoiler flag, permalink); limit default 10, capped at 100; server-side min_rating / max_rating (1–5, min ≤ max), sort (relevance default, newest, oldest), language (two-letter code, as in get_book's review_languages) and search over review text; exclude_spoilers; reports has_more
similar_booksGraphQL — paginated "readers also enjoyed" recommendations; limit up to 100
author_booksGraphQL — paginated author bibliography, ranked by popularity, from any of their books, plus author_url; limit up to 100
series_booksGraphQL — paginated series books with reading-order placement; series_index (zero-based, in get_book's series_memberships order) picks the series; limit up to 100
get_editionsGraphQL — paginated editions (format, ISBN, publisher, publication date as publication_date YYYY-MM-DD plus raw publication_time in epoch ms); limit up to 100
book_listsGraphQL — paginated Listopia lists a book appears on (title, votes, size); limit up to 100
popular_booksGraphQL — most popular books by release year, or a single month (1–12), ranked; limit capped at 50
compare_booksget_book for each id (__NEXT_DATA__ via .xml) — ranks 1–10 distinct books by rating with positive/critical share; a repeated id is fetched once; more than 10 ids is refused; a book that fails comes back as an error entry; if Goodreads answers 429 or 503 the comparison stops there, keeps the books already fetched, and marks the rest as not fetched
get_shelfshelf RSS feed — books on a public shelf (rating and year as ints, None when absent; dates as YYYY-MM-DD; plus cover, pages, my_review); page starts at 1, about 100 items per page; user_id overrides the configured user; raises LoginRequired for a private profile, and ShelfFeedUnavailable while Goodreads answers the feed with 404 (since Oct 2026)
list_shelvesbest-effort HTML scrape of the public profile page — shelf names; raises LoginRequired for a private profile

Every tool is registered with MCP read-only annotations (read-only, non-destructive, idempotent).

The discovery tools all take a book_id and return results carrying book_id/title/author/rating/url, so an agent can chain them — e.g. similar_books → get_reviews on a recommendation. book_id is a string on both sides ("54493401", or the slug form "54493401-title" on input), so a value copied out of one result is accepted as-is by the next call. average_rating is a number (or null) in every tool, so results from different tools sort together. This is the structured book graph a general web search can't assemble.

The five paginated discovery tools (similar_books, author_books, series_books, get_editions, book_lists) page in batches of 20 and accept a total limit up to 100; popular_books caps limit at 50. Responses include returned and has_more, keeping larger lookups useful without allowing unbounded traffic.

WAF and login note: Goodreads book HTML pages now sit behind an AWS WAF

JavaScript challenge (HTTP 202) that plain HTTP clients can't solve. get_book

routes around it via the .xml-suffixed page, so it still works without a

browser. If Goodreads ever extends the WAF to a path we depend on, the client

raises WAFChallenge with a clear message instead of a confusing parse error.

The review-list page (/review/list/{uid}) became login-only in Sep 2026; the

client raises LoginRequired on a sign-in redirect for the same reason, and

list_shelves reads the public profile page instead.

install

With pip:

cd goodreads-mcp

python3.11 -m venv .venv && .venv/bin/pip install -e .

Or with uv, which is also what the Claude Desktop bundle uses:

cd goodreads-mcp

uv sync uv run goodreads-mcp

Requires Python ≥ 3.11.

Each date-numbered release is also published to PyPI as goodreads-mcp-ai (the goodreads-mcp name there belongs to an unrelated project) and listed on the official MCP registry as io.github.Danathar/goodreads-mcp-ai, from server.json. The listing carries a uvx runtime hint; a client that follows it runs uvx goodreads-mcp-ai, which you can also run yourself.

config (optional)

No login or cookies — everything is public data. The only setting is your numeric user_id, the default for the shelf tools. It's the number in goodreads.com/user/show/ -yourname; you can also pass user_id to each shelf tool per call.

mkdir -p ~/.config/goodreads-mcp

cat > ~/.config/goodreads-mcp/config.json << 'EOF' { "user_id": "12345678" } EOF

Env var GOODREADS_USER_ID overrides the file. A config file that can't be read, isn't valid JSON, isn't a JSON object, or has a user_id that is neither a string nor a whole number is ignored with a warning on stderr (a bare number such as 12345678 is accepted and used as its string form; booleans, floats, lists and objects are ignored); the server still starts.

Claude Desktop config

Bundle. Each release carries a goodreads-mcp.mcpb. Releases come out monthly when the server itself changed, numbered by date (2026.10.0, 2026.10.1, 2026.11.0); 0.1.1 was the last of the old numbering, and every date-numbered release is newer than it. See CONTRIBUTING.md for how one is cut. Open the .mcpb in Claude Desktop to install. The bundle ships no dependencies — the manifest launches the server with uv run, and the host resolves pyproject.toml into a private environment on first launch — so one bundle runs on macOS, Windows and Linux with any Python ≥ 3.11. The bundle's optional "Goodreads User ID" setting (user_config.goodreads_user_id) is passed to the server as GOODREADS_USER_ID; left empty, it is passed as an empty value, and the server falls back to the config file.

Manual. Add the server to claude_desktop_config.json — on macOS ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json, on Windows %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json; in any version, Settings → Developer → Edit Config opens it:

{

"mcpServers": { "goodreads": { "command": "/path/to/goodreads-mcp/.venv/bin/goodreads-mcp" } } }

Or for development, mcp dev goodreads_mcp/server.py gives you the Inspector UI to poke each tool.

first-run verification

The endpoints are unofficial, so verify in this order:

  1. search_books("project hail mary") — should just work
  2. get_book("54493401") — confirms the .xml/WAF workaround; check the histogram is populated
  3. get_reviews("54493401") — should return real review text
  4. get_shelf("to-read") — raises ShelfFeedUnavailable while Goodreads answers the shelf feed with 404 (since Oct 2026); that is not a user_id problem
  5. list_shelves() — best-effort shelf-name scrape

For an end-to-end example that chains the tools, see prompts/research-a-book.md.

tests

.venv/bin/pip install -e ".[test]"     # pytest + pytest-cov

.venv/bin/pytest # offline parser/unit tests GOODREADS_LIVE=1 .venv/bin/pytest # + live network smoke tests

The offline suite runs on fixtures; CI runs it with pytest-cov and enforces a coverage floor (--cov-fail-under in ci.yml). The live smoke tests are in tests/e2e/test_smoke_live.py and skip unless GOODREADS_LIVE=1 is set. The nightly compliance run runs the live suite against the real endpoints every night, so upstream drift shows up within a day.

documentation

  • docs/design.md — design notes: the data surfaces, WAF and login handling, politeness and concurrency
  • docs/roadmap.md — ideas not built yet
  • docs/maintenance.md — how this repository is maintained (Hive, ACMM L6, outreach PRs held for human review)
  • docs/ai-ops-runbook.md — what to check and do for each automated signal
  • docs/quality.md — what the tests and numbers do and do not prove
  • [docs/risk-tiers.md](https://github.com/Danathar/goodreads-mcp/blob/main/docs/ri

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

Pregunta a PopNx