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

Compendio MCP

de RuloGBversión 1.7.2i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.RuloGB/compendio-mcp

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Indexes your project's markdown docs and serves them to any agent via local hybrid search.

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": {
    "compendio": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "compendio-mcp",
        "serve"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add compendio -- npx -y compendio-mcp serve

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

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

{
  "mcpServers": {
    "compendio": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "compendio-mcp",
        "serve"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "compendio": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "compendio-mcp",
        "serve"
      ]
    }
  }
}

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 7 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub RuloGB, 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 7270 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 44% de los otros 7270 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 7270 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 Compendio 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 (1.7.2) llegó al registro hace 2 meses.

¿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 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
Instalar

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.

Your project's documentation, served to any agent in the fewest possible tokens.

A local RAG retrieval layer exposed as an MCP server. Your agent stops grepping and dumping whole files — it reaches the right paragraph instead.

What it does • Requirements • Quick Start • Configuration • MCP Tools • CLI • How it works • Incremental sync • Multilingual • Full docs


The problem

Your agent doesn't know your documentation. So it does what it can: grep, then cat a 400-line file to answer a question that lived in one paragraph. Three files later the context window is full of noise and the answer is still a guess.

Attaching the whole docs/ folder doesn't fix it — it just moves the waste earlier. Neither does keyword search: nobody writes questions using the exact words the document uses.

Same question, same model, and both answers are correct — the difference is what it cost to get there.

6 tool calls • 29s • 32,301 tokens → 2 tool calls • 12s • 17,684 tokens .

Figures read from OpenCode's own elapsed label and cost tooltip, on an 81-document corpus.

What Compendio does

Compendio indexes your markdown documentation and gives any AI agent three tools to find and read exactly what it needs.

  • 🔍 Hybrid retrieval, not grep — keyword search finds the exact term, semantic search finds the paraphrase. Compendio runs both and merges the results.
  • ✂️ Token-frugal by design — orient for ~10 tokens per document, search for a handful of fragments, read a single section. Never the whole corpus.
  • 🔒 100% local — one SQLite file, embeddings on CPU, zero network calls at query time. No API keys, no Docker, no services, nothing leaves your machine.
  • ♻️ Stays current — a running server picks up your documentation edits on its own. No watcher process, no manual rebuild loop.
  • 🗣️ Multilingual — index documentation in any language. The embeddings model is multilingual and search is diacritic-insensitive. See Multilingual.
  • 🧩 Zero configuration — works on *any* folder of .md files. No required frontmatter, no config file. An optional documentation convention is there if your team already has a taxonomy to enforce.

Requirements

  • Node.js ≥ 22.12.
  • Nothing else.

Quick start

1. Install it.

npm install -g compendio-mcp

To update an existing installation:

compendio update

2. Register it as an MCP server in your client:

compendio install-mcp <agent>

Supported agents: claude, claude-desktop, cursor, vscode, opencode, codex, zed.

For manual installation or agents not supported by this command (Windsurf, Cline, Gemini CLI), see Manual Installation.

3. Build the index once, from the project root:

compendio index

That's it. With no config file, Compendio auto-discovers top-level folders that contain Markdown files — no hidden docs/ default needed. Add .compendio/ to your .gitignore.

Why this step exists. The server also indexes on startup, so strictly speaking you could skip it — but the first run downloads and caches the embeddings model (tens of MB), and whoever triggers it waits. Running it here pays that cost in your terminal, with a progress bar, instead of inside your agent's first tool call. From then on everything is offline, and the index keeps itself up to date (below).

Windows note. Some MCP clients can't spawn the compendio.cmd shim directly. If the server fails to start with ENOENT, use "command": "npx" with "args": ["compendio-mcp", "serve"].

Configuration

Entirely optional — Compendio works with no config file at all. Create compendio.config.json at your project root only to override what you need:

{

"docsDir": ["docs"], "exclude": ["INDEX.md"], "db": ".compendio/compendio.db", "embeddings": { "provider": "local", "model": "Xenova/multilingual-e5-small" }, "chunk": { "minTokens": 100, "maxTokens": 480 }, "search": { "k": 5 }, "sync": { "throttleMs": 30000 }, "convention": { "mode": "loose", "excludedStatuses": [], "frontmatterFields": { "type": "type", "module": "module", "status": "status" } } }

KeyWhat it's for
docsDirOne or more explicit documentation roots, relative to the project root. Always an array — there is no single-string form. Omit it or set [] to use discovery mode
excludeEntries to skip when indexing: an exact path, a bare filename (matched anywhere), or a directory prefix (e.g. "adr/superseded" skips everything under it)
dbWhere the SQLite index file is written
search.kDefault number of fragments returned per search
chunkFragment size bounds, in tokens
sync.throttleMsMinimum time between automatic sync passes, in ms (30000 = 30 s). A floor, not a timer — gates only serve's automatic triggers, not a manually-run compendio sync — see Incremental sync
conventionOptional documentation taxonomy — see below

Declaring only part of the convention block merges with the defaults field by field; it never wipes the siblings you didn't mention. frontmatterFields maps type/module/status onto non-standard frontmatter keys (e.g. { "status": "estado" } reads a Spanish document's estado: field as status).

Every numeric key (search.k, chunk.minTokens, chunk.maxTokens, sync.throttleMs) is honored only when it is a finite number greater than 0 — search.k must additionally be a whole number. Anything else, including a quoted number like "480", falls back to the default exactly as an absent key would, and the fallback is reported: on stderr for every CLI command, and in docs_overview's response for an MCP client. An unrecognized key under embeddings, chunk or convention.frontmatterFields (a typo such as maxtokens) is reported the same way. A config with nothing wrong reports nothing.

Multiple documentation roots

Declare more than one root to index several folders — adr/, rfcs/, a spec directory — as one searchable corpus:

{ "docsDir": ["docs", "openspec"], "exclude": ["INDEX.md", "openspec/changes/archive"] }

Every document path is prefixed with its root's alias — the directory's own name, so docs/x.md and openspec/specs/y.md both read as the real project-relative path. This holds with a single explicit root and with discovered roots too: openspec/specs/y.md, not specs/y.md. search_docs, docs_overview, read_doc and the generated INDEX.md all use this prefixed shape; passing a path back to read_doc exactly as returned always resolves.

Declared roots may not collide: two roots resolving to the same directory, one nested inside another (in either declaration order), or two roots sharing the same directory name (and therefore the same alias) are all rejected before anything is indexed. A root that is declared but cannot be read (a typo, or a folder only some checkouts have) is reported and skipped — the run continues on the remaining roots, and only throws if every declared root fails. Removing a root from docsDir deletes its documents on the next sync pass, same as deleting the files themselves would.

In discovery mode, Compendio rescans top-level folders on every index, sync, and serve sync pass, selects those with .md files anywhere below them, skips symlinked content and generated/internal folders such as .git, .compendio, node_modules, dist, build, and coverage, and writes INDEX.md at the project root. Discovery fails closed: malformed top-level config JSON, unreadable candidate trees, traversal/read failures, or a previously indexed discovered root that disappears or becomes a symlink/junction before sync abort before mutating the index. A previously indexed root that is still a readable directory is still traversed even after its last Markdown file is deleted, so legitimate deletions are reconciled normally. The symlink checks use lstat/realpath at scan/traversal time, but they are not a kernel-level sandbox; a filesystem race between check and read remains out of scope. --dir (below) is explicit mode: it replaces the whole declared/discovered root set with that one directory and writes INDEX.md inside it.

Works with your SDD framework

Spec-driven development frameworks keep their planning artifacts in Markdown, which is exactly what Compendio indexes. Point docsDir at the folders your framework writes to:

FrameworkConfigIndexes
Spec Kit{ "docsDir": ["specs", ".specify"] }Feature specs, plans and tasks under specs/NNN-feature/, plus the constitution at .specify/memory/constitution.md
OpenSpec{ "docsDir": ["openspec"] }openspec/project.md, capability specs and in-flight changes
Kiro{ "docsDir": [".kiro"] }requirements.md/design.md/tasks.md per feature under .kiro/specs/, plus .kiro/steering/
BMAD{ "docsDir": ["docs"] }PRD, architecture, sharded epics and stories
Framework + your own docs{ "docsDir": ["docs", "openspec"] }Both, as one searchable corpus

Hidden directories such as .specify/ and .kiro/ are indexed normally, both as declared roots and in discovery mode — dot-prefixed *entries inside* a root are what gets skipped, not the root itself. So with no config file at all, a Spec Kit or Kiro project already indexes.

Three things worth knowing before you copy a line:

  • A root's alias is its directory name, not the path you declared. .kiro/specs is aliased specs, so its documents come back as specs/auth/design.md. That also means it collides with a top-level specs/ root and

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

Pregunta a PopNx