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

Vexor

de scarletkcversión 0.31.0i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.scarletkc/vexor

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

A semantic search engine for files and code.

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
  • Debes completar: VEXOR_API_KEY, VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

  • Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
  • Se ejecuta en tu computadora con los permisos de tu usuario (archivos, red, apps).
  • Debes completar tú: VEXOR_API_KEY, VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY, VEXOR_CONFIG_JSON

Los valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.

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": {
    "vexor": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "vexor",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "VEXOR_API_KEY": "your-value",
        "VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY": "your-value",
        "VEXOR_CONFIG_JSON": "your-value"
      }
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add vexor --env VEXOR_API_KEY=your-value --env VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY=your-value --env VEXOR_CONFIG_JSON=your-value -- uvx vexor mcp

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": {
    "vexor": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "vexor",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "VEXOR_API_KEY": "your-value",
        "VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY": "your-value",
        "VEXOR_CONFIG_JSON": "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": {
    "vexor": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "vexor",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "VEXOR_API_KEY": "your-value",
        "VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY": "your-value",
        "VEXOR_CONFIG_JSON": "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

  • VEXOR_API_KEY secreto env
    Embedding provider API key (optional; overrides a stored key; providers can also be configured via `vexor init`)
  • VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY secreto env
    Remote reranker API key (optional; overrides a stored key; only needed when rerank is set to remote)
  • VEXOR_CONFIG_JSON env
    Non-secret Vexor config as a JSON object, e.g. {"provider": "gemini", "rerank": "bm25"} (optional; merged over ~/.vexor/config.json; credential fields are rejected, use the dedicated variables)

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 scarletkc, 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 7283 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 80% de los otros 7283 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 7283 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 Vexor?

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?

Debes completar: VEXOR_API_KEY, VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY

¿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 (0.31.0) llegó al registro hace 9 días.

¿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: 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.

Vexor


Vexor is a semantic search engine that builds reusable indexes over files and code. It supports configurable embedding and reranking providers, and exposes the same core through a Python API, a CLI tool, and an MCP server.

Vexor Demo Video

Featured In

Vexor has been recognized and featured by the community:

  • [Ruan Yifeng's Weekly (Issue #379)](https://github.com/ruanyf/weekly/blob/master/docs/issue-379.md#ai-%E7%9B%B8%E5%85%B3) - A leading tech newsletter in the Chinese developer community.
  • [Awesome Claude Skills](https://github.com/VoltAgent/awesome-claude-skills?tab=readme-ov-file#development-and-testing) - Curated list of best-in-class skills for AI agents.
  • [Awesome MCP Servers](https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers#-developer-tools) - Curated list of Model Context Protocol servers.
  • [Awesome CLI Apps](https://github.com/agarrharr/awesome-cli-apps#search) - Curated list of command-line apps.

Why Vexor?

When you remember what a file *does* but forget its name or location, Vexor finds it instantly—no grep patterns or directory traversal needed.

Designed for both humans and AI coding assistants, enabling semantic file discovery in autonomous agent workflows.

Install

Download standalone binary from releases (no Python required), or:

pip install vexor  # also works with pipx, uv

Quick Start

0. Guided Setup (Recommended)
vexor init

The wizard also runs automatically before the first interactive operational command when no config exists. Configuration-management (vexor config), MCP, help, and version commands run directly.

1. Search
vexor "api client config"  # defaults to search current directory

or explicit path:

vexor search "api client config" --path ~/projects/demo --top 5

in-memory search only:

vexor search "api client config" --no-cache

Vexor auto-indexes on first search. Example output:

Vexor semantic file search results

──────────────────────────────────

Similarity File path Lines Preview

1 0.923 ./src/config_loader.py - config loader entrypoint 2 0.871 ./src/utils/config_parse.py - parse config helpers 3 0.809 ./tests/test_config_loader.py - tests for config loader

2. Explicit Index (Optional)
vexor index  # indexes current directory

or explicit path:

vexor index --path ~/projects/demo --mode code

Useful for CI warmup or when `auto_index` is disabled.

Python API

Vexor can also be imported and used directly from Python:

from vexor import index, search

index(path=".", mode="head") response = search("config loader", path=".", mode="name")

for hit in response.results: print(hit.path, hit.score)

Configuration follows the same global and project-level resolution as the CLI. For runtime overrides, cache controls, and per-call options, see docs/api/python.md.

AI Agent Skill

This repo includes a skill for AI agents to use Vexor effectively:

vexor install --skills claude  # Claude Code

vexor install --skills codex # Codex

Skill source: plugins/vexor/skills/vexor-cli

MCP Server

[!NOTE]

The Agent Skill and the MCP server provide the same core capability — pick one per agent.

The skill teaches shell-capable agents (Claude Code, Codex) to drive the full CLI and assumes vexor is installed on PATH; the MCP server exposes search as native tools, works in any MCP client (Cursor, Windsurf, Zed, ...), and can bootstrap without prior setup via uvx and environment variables.

Vexor ships a built-in MCP stdio server, so any MCP-capable agent can use semantic file search as a native tool:

claude mcp add vexor -- vexor mcp   # Claude Code

codex mcp add vexor -- vexor mcp # Codex

Or configure manually in any MCP client, optionally supplying the API key and any config overrides via env (no vexor init needed):

{

"mcpServers": { "vexor": { "command": "vexor", "args": ["mcp"], "env": { "VEXOR_API_KEY": "sk-...", "VEXOR_CONFIG_JSON": "{\"provider\": \"gemini\", \"rerank\": \"bm25\"}" } } } }

The server exposes two tools: vexor_search (semantic file search, returning the matching source text so an agent rarely needs a follow-up file read) and vexor_index (explicit index warm-up). No extra dependencies are required. Vexor is listed on the official MCP registry as io.github.scarletkc/vexor. See docs/mcp.md for tool schemas, environment variables, and client setup details.

Configuration

vexor init                             # guided setup (recommended)

vexor config --set-api-key "YOUR_KEY" # or env: VEXOR_API_KEY / OPENAI_API_KEY / ... vexor config --set-provider openai # default; also gemini/voyageai/custom/local vexor config --rerank hybrid # optional: fuse exact keyword + semantic ranking vexor config --show # view effective settings and origins

Global config lives in ~/.vexor/config.json; the nearest /.vexor/config.json can override a restricted set of behavior fields for that project. Non-secret fields can also be injected via VEXOR_CONFIG_JSON (useful for MCP clients and CI), and fully offline use is supported through local embedding models.

See docs/configuration.md for the complete reference: project config fields and precedence, all config commands, API keys and environment variables, rerank strategies (hybrid / BM25 / FlashRank / remote), remote vs local providers, embedding dimensions, and offline local model setup.

CLI Reference

Everyday usage fits in vexor "query", vexor search, and vexor index (see Quick Start). The full command table, common flags, index modes (--mode auto/name/head/brief/full/code/outline), .vexorignore files, project-local indexes (vexor index --local), cache behavior, and porcelain output format are documented in docs/cli.md.

Documentation

  • Configuration — providers, API keys, rerank, embedding dimensions, local models
  • CLI reference — commands, flags, index modes, cache behavior
  • MCP server — client setup, environment variables, tool schemas
  • Python API — programmatic usage
  • Collections API — database-backed text records and filtered search

Contributing

Contributions, issues, and PRs welcome! Commit messages and PR titles follow Conventional Commits (e.g. feat(mcp): add stdio server). Star if you find it helpful.

Star History

License

MIT

Pregunta a PopNx