Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
MCP server for Manticore Search — lets AI assistants query and manage search databases.
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.
Necesitas
¿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": {
"manticore": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-manticore"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add manticore -- uvx mcp-manticorePégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"manticore": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-manticore"
]
}
}
}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.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"manticore": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-manticore"
]
}
}
}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.
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 manticoresoftware, 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 (0.1.2) llegó al registro hace 8 meses.
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.
MCP server for Manticore Search — enables AI assistants to query and manage Manticore Search databases directly.
# Option 1: Install with uv (recommended, requires PyPI release)
uvx mcp-manticore
pip install mcp-manticore
uvx --from . mcp-manticore
Note:
-
uvxruns the package directly without installation. First-time run may take a moment to download dependencies.
- The package must be published to PyPI for
uvx mcp-manticoreto work.
- For local development or testing unreleased versions, use
uvx --from . mcp-manticore
| Tool | Description |
|---|---|
run_query | Execute SQL queries (SELECT, SHOW, DESCRIBE, etc.) |
list_tables | List all tables and indexes |
describe_table | Get table schema |
list_documentation | List available documentation files |
get_documentation | Fetch specific documentation from Manticore manual |
manticore_initial_prompt — Built-in prompt teaching LLMs about Manticore Search features (full-text operators, KNN vector search, fuzzy search, etc.)HTTP endpoint at /health for monitoring connectivity.
| Variable | Default | Description |
|---|---|---|
MANTICORE_HOST | localhost | Manticore server host |
MANTICORE_PORT | 9308 | HTTP API port |
MANTICORE_USER | — | Username (optional) |
MANTICORE_PASSWORD | — | Password (optional) |
MANTICORE_CONNECT_TIMEOUT | 30 | Connection timeout (seconds) |
MANTICORE_QUERY_TIMEOUT | 30 | Query timeout (seconds) |
MANTICORE_ALLOW_WRITE_ACCESS | false | Enable write operations (INSERT, UPDATE, DELETE) |
MANTICORE_ALLOW_DROP | false | Enable destructive operations (DROP, TRUNCATE) |
GITHUB_TOKEN | — | GitHub token for higher API rate limit |
By default, all write operations are blocked. To enable:
# Enable writes (INSERT, UPDATE, DELETE)
export MANTICORE_ALLOW_WRITE_ACCESS=true
export MANTICORE_ALLOW_DROP=true
Claude Code
Open terminal and run:
claude mcp add manticore -- uvx mcp-manticore
Or with environment variables:
claude mcp add manticore -- uvx mcp-manticore -- \
MANTICORE_HOST=localhost \ MANTICORE_PORT=9308
For full configuration, edit ~/.claude/mcp_settings.json:
{
"mcpServers": { "manticore": { "command": "uvx", "args": ["mcp-manticore"], "env": { "MANTICORE_HOST": "localhost", "MANTICORE_PORT": "9308" } } } }
Restart Claude Code or type /mcp restart to apply changes.
Cursor
Method 1: Via Settings UI
manticoreuvx mcp-manticoreMethod 2: Via Config File
Global config (~/.cursor/mcp.json):
{
"mcpServers": { "manticore": { "command": "uvx", "args": ["mcp-manticore"], "env": { "MANTICORE_HOST": "localhost", "MANTICORE_PORT": "9308" } } } }
Project config (.cursor/mcp.json in your project):
{
"mcpServers": { "manticore": { "command": "uvx", "args": ["mcp-manticore"] } } }
Windsurf
Method 1: Via Cascade UI
uvx mcp-manticoreMethod 2: Via Config File
Edit ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:
{
"mcpServers": { "manticore": { "command": "uvx", "args": ["mcp-manticore"], "env": { "MANTICORE_HOST": "localhost", "MANTICORE_PORT": "9308" } } } }
Or open directly in Windsurf: Cmd/Ctrl + Shift + P → "MCP Configuration Panel"
OpenAI Codex
Run in terminal:
codex mcp add manticore -- uvx mcp-manticore
With environment variables:
codex mcp add manticore \
--env MANTICORE_HOST=localhost \ --env MANTICORE_PORT=9308 \ -- uvx mcp-manticore
Or edit ~/.codex/config.toml directly:
[mcp_servers.manticore]
command = "uvx" args = ["mcp-manticore"] env = { MANTICORE_HOST = "localhost", MANTICORE_PORT = "9308" }
Gemini CLI
Edit ~/.gemini/settings.json:
{
"mcpServers": { "manticore": { "command": "uvx", "args": ["mcp-manticore"], "env": { "MANTICORE_HOST": "localhost", "MANTICORE_PORT": "9308" } } } }
VS Code (GitHub Copilot)
Create .vscode/mcp.json in your workspace:
{
"servers": { "manticore": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["mcp-manticore"], "env": { "MANTICORE_HOST": "localhost", "MANTICORE_PORT": "9308" } } } }
Cline
manticoreuvx mcp-manticoreOr edit the MCP settings file directly (accessible via the MCP Servers icon → "Edit Config"):
{
"mcpServers": { "manticore": { "command": "uvx", "args": ["mcp-manticore"], "env": { "MANTICORE_HOST": "localhost", "MANTICORE_PORT": "9308" } } } }
Roo Code
Or create .roo/mcp.json in your project root:
{
"mcpServers": { "manticore": { "command": "uvx", "args": ["mcp-manticore"], "env": { "MANTICORE_HOST": "localhost", "MANTICORE_PORT": "9308" } } } }
Claude Desktop (Legacy)
Edit ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json (Windows):
{
"mcpServers": { "manticore": { "command": "uvx", "args": ["mcp-manticore"], "env": { "MANTICORE_HOST": "localhost", "MANTICORE_PORT": "9308" } } } }
</details>
By default, MCP uses stdio (local). For remote access:
export MANTICORE_MCP_SERVER_TRANSPORT=http
export MANTICORE_MCP_BIND_PORT=8000 export MANTICORE_MCP_AUTH_TOKEN="your-secure-token"
uvx mcp-manticore
Connect via URL:
{
"mcpServers": { "manticore": { "url": "http://localhost:8000/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer your-secure-token" } } } }
macOS / Linux:
# Via installer script (recommended)
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
brew install uv
Windows:
# Via PowerShell
irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex
winget install astral-sh.uv
Verify installation:
uv --version
curl http://localhost:9308/health/mcp restartSome agents limit active MCP tools. Remove unused servers or use project-scoped configs.
# Clone and setup
git clone https://github.com/manticoresoftware/mcp-manticore.git cd mcp-manticore
uv sync
uv run mcp-manticore
MANTICORE_HOST=remote-server MANTICORE_PORT=9308 uv run mcp-manticore
uv run pytest
uv build
uv publish
| File | Purpose |
|---|---|
mcp_manticore/mcp_env.py | Configuration management |
mcp_manticore/mcp_server.py | MCP server implementation |
mcp_manticore/manticore_prompt.py | LLM guidance/prompts |
mcp_manticore/docs_fetcher.py | GitHub docs fetcher |
mcp_manticore/main.py | CLI entry point |
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