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

Filamental

de Scottnineversión 0.2.17i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.Scottnine/filamental

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Search, read and build your Filamental knowledge graph. Local-first: notes stay on your computer.

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

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add filamental -- npx -y filamental-mcp

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

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

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

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

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 Scottnine, 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 7251 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 81% de los otros 7251 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 7251 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 Filamental?

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 (0.2.17) llegó al registro hace 8 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
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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.

filamental-mcp

The Model Context Protocol server for Filamental. It lets Claude and other AI apps search, read and build the knowledge graph in your Filamental project: the same markdown files the app shows you, so every change appears in the app as it happens.

The server runs on your computer, works whether Filamental is open or closed, and makes no network requests of its own.

Requires the Filamental desktop app, with the project opened in it at least once, and Node.js 22 or later.


Setup

From Filamental

Open Settings › AI. Under Connect an AI app, Connect sets up Claude Desktop in one click. For any other app, Show setup beside Other AI apps gives the exact block for that app, with the paths for your computer filled in.

By hand

Add this to your AI app's MCP settings file (claude_desktop_config.json, .mcp.json for Claude Code, .cursor/mcp.json and so on):

{

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

No path is needed. The server works on whichever project Filamental has open, and follows you when you open another, with no restart. To pin it to one project instead, add "--project", "/absolute/path/to/your/project" to args.


Tools

Orient and read
ToolWhat it does
get_structure_reportA short orientation to the whole project: its classifications and connectors, the most connected nodes, the load-bearing ones, separate groups, and nodes that are unconnected or have no notes
get_contextOne node's notes plus its neighbourhood, inlined as one readable markdown document. dry_run sizes it first
find_pathThe shortest chain of connectors between two nodes, by name or UUID, with how each hop reads
search_nodesFull-text search across names, notes and property values, with an optional field filter that also works on its own
get_nodeOne node's full record, notes included
get_connectionsEvery connector on a node, stated from that node's point of view (see Arrow direction)
get_subgraphEvery node and connector within up to 3 hops of a node
get_project_infoNode and connector counts, and the classification and connector type names
list_node_typesThe project's classifications (entity types), with their colours and settings
list_connector_typesThe project's connector types, with their colours, directions and weights
Write
ToolWhat it does
create_nodeCreate a node: writes its markdown file and updates the index
update_nodeChange a node. Omitted fields stay as they are; a properties or relationships you pass replaces the whole set
delete_nodeDelete a node and its file
create_edgeConnect two nodes
delete_edgeRemove a connector
extract_sectionMove a heading's section out of a node into a node of its own, leaving a [[wikilink]] and a connector behind. dry_run previews it
inline_sectionFold a node's content back into another: the inverse of extract_section. dry_run previews it

The content is moved, never copied, so exactly one copy of any text survives.

Guides
ToolWhat it does
read_skill_guideThe full guide to designing a Filamental structure. The server sends the essentials when it connects, so this is for depth
read_format_referenceThe exact on-disk format of node files and the .filamental/ folder

Every tool carries MCP annotations (readOnlyHint, destructiveHint), so your AI app can tell the read-only tools from the ones that change or delete content.

On Filamental's free plan a project holds 20 nodes, not counting bridges, and that includes nodes an AI creates: create_node says so when a project is full. Pro has no limit.


Arrow direction

A connector's direction is one of none, outgoing, incoming or bidirectional. Nothing else is accepted, and an unrecognised value is rejected rather than stored.

On writes (create_edge, create_node, update_node) direction is stated relative to source → target: outgoing draws the arrowhead at the target, incoming draws it back at the source, bidirectional draws both, none is a plain line.

On reads (get_connections) direction is instead stated relative to the node you asked about, because that is what the user sees on screen:

FieldMeaning
nodeThe node you asked about
otherThe node at the far end
directionWhere the arrowhead is drawn, as seen from node
stored_onWhich node's file holds the relationship

This matters because which end of a connector is stored as source is simply whichever end the user happened to drag from, and it's invisible on the graph: an undirected connector looks the same either way round. So the same arrow reads as outgoing from one end and incoming from the other, and get_connections flips it for you. Filtering with direction: "outgoing" gives the edges whose arrow points *away from* the node you asked about. A bidirectional edge matches both outgoing and incoming, since it genuinely points both ways; undirected matches only edges with no arrow.

Use stored_on only if you're editing the underlying markdown file directly. It says nothing about what the arrow does.


CLI options

filamental-mcp                              Follow the project Filamental has open

filamental-mcp --project Pin to the project at filamental-mcp --project --db Also override the SQLite index path (for testing)


How it works

Every node in a Filamental project is a markdown file with YAML front matter, inside the project folder. The app also keeps a SQLite index of each project for fast search and traversal, stored in the app's own settings folder rather than in the project.

The server opens that index. Read tools query it; write tools update the markdown file and the index together, and keep any front-matter fields they don't own (Obsidian's tags and aliases, say) exactly where they were.


Compatibility

filamental-mcpFilamental appIndex schema
0.2.6 and later0.3.0 and laterv6
0.2.0 – 0.2.50.2.xv5

On a schema mismatch the server keeps working where it can, since the index is disposable, and annotates any failing call with which side to update.


Licence

MIT. The Filamental desktop app itself is proprietary; its terms are at filamental.space/terms.

Pregunta a PopNx