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

MarkIndex

de jackjin1997versión 0.1.1i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.jackjin1997/markindex

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Vectorless, structure-first search over large Markdown libraries: section trees + zh/en BM25

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

  • npmNode.js instalado (para el comando npx)

¿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": {
    "markindex": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "markindex",
        "mcp",
        "--reindex-on-start"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add markindex -- npx -y markindex mcp --reindex-on-start

Este necesita valores en su línea de comandos, así que copia la configuración y complétalos.

O copia la configuración tú

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

{
  "mcpServers": {
    "markindex": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "markindex",
        "mcp",
        "--reindex-on-start"
      ]
    }
  }
}

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.

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "markindex": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "markindex",
        "mcp",
        "--reindex-on-start"
      ]
    }
  }
}

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 6 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub jackjin1997, 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 7246 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 88% de los otros 7246 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 7246 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 MarkIndex?

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 (0.1.1) llegó al registro hace 4 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js 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
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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
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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.

MarkIndex

Vectorless, structure-first retrieval over large libraries of long Markdown documents — for agents.

MarkIndex parses every Markdown file into a tree of its own sections, stores the trees, the original lines and a mixed Chinese/English BM25 index in one SQLite file, and gives an agent five read-only tools to walk "library → folder → document → section" and read the original text with line numbers. No embeddings, no vector database, no chunking guesswork: the document's own structure is the index, and every piece of evidence can be cited back as [doc_path, L - ].

Inspired by VectifyAI/PageIndex, MarkIndex is an independent,

unofficial TypeScript implementation focused on Markdown. It is not affiliated with or endorsed by VectifyAI.

中文说明:README.zh-CN.md

Why

  • Structure-first, not chunk-first. Long professional documents (filings, guidelines, laws, manuals) are already organized by their authors. Navigating that outline keeps context intact and makes answers explainable and citable; arbitrary chunks + vector similarity cut sections apart.
  • Deterministic and LLM-free indexing. Parsing (mdast, not regex), tree building and the token-cost tree optimization never call a model; the same input always produces the same tree. LLMs are optional and only used for node summaries, document descriptions and the built-in retrieve() loop.
  • Markdown done properly. Setext headings, preface text before the first heading, documents without any heading, front matter, # inside code fences, skipped heading levels, BOM / CRLF — every source line belongs to exactly one node, and oversized sections are split at block boundaries into chunk nodes.
  • Keyword fallback that works for Chinese. BM25 over Intl.Segmenter word segmentation (Chinese, English and mixed text, identifiers like C++, ISO-27001, v2.1), plus a trigram substring index as a second pass.
  • Budgeted tool responses. Tools never throw; they return JSON envelopes with next_steps guidance and stay under a 95 000-character budget, paginating large outlines and sections.

Install

npm install markindex          # library + CLI (Node.js >= 22.12)

npx markindex --help

From source:

git clone https://github.com/jackjin1997/markindex.git && cd markindex

npm install && npm run build node dist/cli.js --help # or npm link to get a markindex command

Optional, only for LLM features (summaries, retrieve(), agent-mode evaluation): install the AI SDK provider you want, e.g. npm install @ai-sdk/anthropic, and set its API key (ANTHROPIC_API_KEY, …). With npx and no local install, put the provider in the same temporary environment:

npx -p markindex -p @ai-sdk/anthropic markindex index ./docs --summary-model anthropic:claude-sonnet-5-5

CLI

# Build or incrementally update the index (stored in <root>/.markindex/index.db)

markindex index ./docs markindex index ./docs --summary-model anthropic:claude-sonnet-5-5 --estimate # cost estimate, no LLM calls markindex index ./docs --summary-model anthropic:claude-sonnet-5-5 # with node summaries markindex index ./docs --summary-model anthropic:claude-sonnet-5-5 --summary-rpm 50 --summary-tpm 40000 # rate-limited markindex index ./docs --json # machine-readable report markindex index ./docs --no-setext # converter output with --- page breaks markindex index ./docs --ignore 'drafts/' --ignore '*.tmp.md' # extra ignore patterns (repeatable)

Inspect one document's section tree

markindex tree ./docs guides/setup.md --depth 3

Keyword search (BM25 + trigram fallback)

markindex search ./docs "离职 补偿" markindex search ./docs "ISO-27001 audit" --folder policies --limit 5 --json

Serve the library to agents over MCP (stdio, read-only)

markindex mcp ./docs markindex mcp ./docs --reindex-on-start

Measure retrieval quality on your own documents (see "Evaluation")

markindex eval ./docs --questions questions.jsonl --mode bm25 --out report.json markindex eval ./docs --questions questions.jsonl --mode agent --model anthropic:claude-sonnet-5-5 --out report.json markindex eval ./docs --questions questions.jsonl --mode agent --model anthropic:claude-sonnet-5-5 --rpm 50 --tpm 40000

Rate limits. Calls are always bounded by concurrency (--concurrency for eval; 8 for summaries) and the AI SDK's retries, which already honor retry-after / retry-after-ms on 429 / 5xx responses (up to 60 s). To stay under a provider quota, add a client-side limit: --summary-rpm / --summary-tpm on index, --rpm / --tpm on eval (agent mode). rpm caps requests and tpm caps *estimated input* tokens in any sliding 60 s window; both are shared by all documents (index) or all questions (eval) of the run, and waiting callers are served in order. Input tokens are estimated from the prompt text (about 1 token per CJK character, otherwise 4 characters), so leave headroom below the real quota; output tokens and tool definitions are not counted. A single request larger than the tpm still goes through, alone. In the library, pass rateLimit: { requestsPerMinute, inputTokensPerMinute } to summarizeDocument / indexLibrary({ summary }) or retrieve(); reuse the same object to share one budget.

--summary-model / --model take : ; MarkIndex imports @ai-sdk/ dynamically, so only the provider you use needs to be installed. Every command accepts --db to use a different index file. Put the index on a local disk: the writer lock uses hard links and SQLite runs in WAL mode, neither of which works reliably on exFAT, SMB / NFS shares or other network volumes. If the documents live there, keep them in place and point --db at a local path (e.g. --db ~/.cache/markindex/docs.db).

Indexing is incremental: files are compared by content hash, only new or changed documents are rebuilt (one transaction per document), deleted files are removed, and summaries are cached by node content hash. Scanned files are .md and .markdown (not .mdx). Ignored are: paths matched by the library's own .gitignore files (at any level under the root; global git excludes and .git/info/exclude are not read), by an optional .markindexignore file at the root (same syntax, for rules you don't want in .gitignore) and by --ignore options (gitignore syntax, relative to the root, repeatable; ignore: string[] in the library API; also accepted by mcp --reindex-on-start; a leading ./ is dropped, a leading / anchors at the root as in gitignore, and absolute filesystem paths or ../ are rejected). The sources only add exclusions: a ! rule in .markindexignore or --ignore cannot re-include a path that a .gitignore excludes. A document that becomes ignored is removed from the index on the next run. Dot-directories such as .git and .markindex are skipped and symlinks are not followed. One writer at a time (a second index fails fast); readers such as the MCP server are never blocked. When the index was built by an older MarkIndex version or with different tree parameters, the next index run rebuilds every document (full rebuild: … in the output, rebuilt in the report); cached summaries are reused.

Page breaks from PDF / HTML converters. Converters often emit a bare --- line right after a page's last paragraph. CommonMark reads that as a setext heading, so the whole paragraph becomes a level-2 heading. index warns when it sees setext h2 headings whose text spans several lines or exceeds 120 characters (warning : … on stdout, warnings in the JSON report). For such libraries pass --no-setext (also on mcp --reindex-on-start; setext: false in the library API): --- then is a thematic break and === plain text. The setting is stored in the index: later runs without the flag (index, mcp --reindex-on-start, Library.index()) keep it; pass --setext (setext: true) to turn it back on. Changing it rebuilds the index.

Library usage

import { openLibrary } from 'markindex'

// Index (or update) a folder, then open it read-only for agents. const writer = openLibrary({ root: './docs', readonly: false }) await writer.index() // { added, updated, removed, unchanged, skipped, summaryErrors, warnings } writer.close()

const lib = openLibrary({ root: './docs' }) const envelope = await lib.callTool('search_documents', { query: 'termination notice period' }) console.log(JSON.parse(envelope)) // { success: true, data: { results: [...] }, next_steps: {...} }

With the Vercel AI SDK (your agent drives the tools)
import { generateText, stepCountIs } from 'ai'

import { anthropic } from '@ai-sdk/anthropic' import { AGENT_INSTRUCTIONS, createAiSdkTools, openLibrary } from 'markindex'

const lib = openLibrary({ root: './docs' }) const { text } = await generateText({ model: anthropic('claude-sonnet-5-5'), system: AGENT_INSTRUCTIONS, // browse first, read structure, cite [doc_path, L - ] tools: createAiSdkTools(lib), stopWhen: stepCountIs(15), prompt: 'What notice period applies when an employee resigns?', })

Built-in evidence retrieval

retrieve() runs the same tools in a model loop and returns evidence only (original text re-read from the index by line range — never model-written text), plus usage and why it stopped:

import { anthropic } from '@ai-sdk/anthropic'

import { openLibrary, retrieve } from 'markindex'

const lib = openLibrary({ root: './docs' }) const { evidence, usage, stopReason } = await retrieve(lib, 'What notice period applies when an employee resigns?', { model: anthropic('claude-sonnet-5-5'), maxSteps: 12, maxInputTokens: 200_000, rateLimit: { requestsPerMinute: 50, inputTokensPerMinute: 40_000 }, // optional, client-side }) for (const e of evidence) console.log(${e.docPath} L${e.startLine}-${e.endLine}, e.titlePath.join(' > '))

Lower-level building blocks are exported too: parseMarkdown, buildTree, optimizeTree, openStore, indexLibrary, searchNodes, summarizeDocument, estimateSummaryCost, TOOL_CONTRACT, createMcpServer.

MCP setup

Build the index first (npx markindex index /path/to/docs), then register the server. MarkIndex is also listed in the official MCP Registry as io.github.jackjin1997/markindex, so registry-aware clients can install it from there (they start it as npx markindex mcp --reindex-on-start).

Claude Code

claude mcp add markindex -- npx markindex mcp /path/to/docs

Cursor (~/.cursor/mcp.json or .cursor/mcp.json in a project)

{

"mcpServers": { "markindex": { "command": "npx", "args": ["markindex", "mcp", "/path/to/docs"] } } }

The server sends AGENT_INSTRUCTIONS as its MCP instructions and marks all tools read-only.

Tools

ToolWhat it does
browse_documentsList a folder: sub-folders and documents (path, title, description, tokens), paginated. The default discovery tool.
get_documentOne document's metadata, front matter, size and read_structure_first (true above 15 000 tokens).

| get_document_structure | The section outline (node ids, titles, line ranges, tokens, summaries

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

Pregunta a PopNx