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

md-chunk-lite

de tidybytetoolsversión 1.0.0i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.tidybytetools/md-chunk-lite

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Split Markdown into chunks by heading. Each chunk keeps its heading path and line numbers.

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: Otros

Instalación

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

Antes de instalar

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": {
    "md-chunk-lite": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "md-chunk-lite",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add md-chunk-lite -- uvx md-chunk-lite mcp

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

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

{
  "mcpServers": {
    "md-chunk-lite": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "md-chunk-lite",
        "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": {
    "md-chunk-lite": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "md-chunk-lite",
        "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 tidybytetools, 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 Otrosi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 32709 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 92% de los otros 32709 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 32709 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 md-chunk-lite?

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 (1.0.0) llegó al registro hace 3 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: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, SwarmMemo

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

Spec Driven Development

de formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Se ejecuta en tu computadora★ 440MITActualizado hace 14 meses
Instalar

Remote Desktop Commander

de desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Se ejecuta en la nube★ 211Actualizado anteayer
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SwarmMemo

de Hugo0

Talk with agent swarms: rooms, private messages and paid tasks for AI agents

Se ejecuta en la nubeActualizado hoy
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.

md-chunk-lite

Free tool that splits Markdown into chunks by heading. Every chunk knows its heading path and the line numbers it came from. Need PDF, Word or web page files turned into chunks (with page numbers for PDFs), or whole folders? The paid doc2md does that: [doc2md on Gumroad](https://tidybyte.gumroad.com/l/frlkv)

Good for AI search (RAG), embeddings, and docs bots. Plain code, not AI, so the same file always gives the same chunks. Runs on your own computer. MIT license. Python 3.10 or newer, on Windows, Mac and Linux.

Install

pip install md-chunk-lite

Or use pipx, which keeps it in its own space:

pipx install md-chunk-lite

Want the newest code from GitHub instead?

pip install git+https://github.com/tidybytetools/md-chunk-lite

Use it

md-chunk-lite guide.md                     # writes guide.chunks.jsonl

md-chunk-lite docs/*.md -o all.jsonl # many files into one file md-chunk-lite guide.md -o - # print the chunks on screen md-chunk-lite guide.md --max-chars 800 # smaller chunks md-chunk-lite guide.md --outline # just show the headings cat guide.md | md-chunk-lite - # read from stdin

Example run:

Saved: guide.chunks.jsonl  (7 chunks, biggest 151 chars)

Each line of the .jsonl file is one chunk:

{

"id": "guide.md#3", "source": "guide.md", "index": 3, "heading_path": ["Garden Guide", "Planting", "Tomatoes"], "heading_level": 3, "anchor": "tomatoes", "start_line": 16, "end_line": 24, "part": 1, "parts": 1, "chars": 151, "text": "### Tomatoes\n\nPlant tomatoes after the last frost. Give them sun.\n\n`python\n..." }

  • heading_path: all the headings above this chunk, from the top.
  • anchor: the #link GitHub makes for that heading, so you can link straight to it.
  • start_line and end_line: where the chunk is in the file (the first line is 1).
  • part and parts: a big section is split into parts. part 2, parts 3 means the 2nd of 3.
  • chars: how long text is.

--outline prints the headings:

Garden Guide  [line 8, #garden-guide, 14 chars]

Tools [line 10, #tools, 47 chars] Planting [line 14, #planting, 11 chars] Tomatoes [line 16, #tomatoes, 151 chars]

When you run it in a terminal it ends with one short line about the paid doc2md. --quiet turns it off, and it never shows when output is piped or redirected.

How it splits

  1. Each heading starts a new section. A chunk never mixes two sections, so every chunk has one clear heading path.
  2. A small section becomes one chunk. Its text is copied straight from your file, so the line numbers match.
  3. A big section is split at blank lines. Lists, tables and code blocks stay whole when they fit.
  4. A table that is too big is split by rows, and each part gets the header row again.
  5. A code block that is too big is split by lines, and each part gets its own ` fence again, with the same language.
  6. A very long line is cut at the end of a sentence, then at a space if it has to be.
  7. A heading with no text of its own (just more headings under it) does not get its own chunk, but it still shows in the heading_path of the chunks under it.

It knows # headings and underlined headings (=== and ---). It skips headings inside code blocks and YAML front matter (the --- block at the very top).

Options:

  • --max-chars N: biggest chunk, in characters (default 1500, smallest 200). About 4 characters make 1 token in English.
  • --overlap-chars N: when a section is split, start each part with up to N characters from the end of the part before it (default 0). It is never added inside a code block or table, and never between two different sections.
  • --prefix-path: start each chunk's text with its heading path, like Garden Guide > Planting > Tomatoes. This often helps search. It counts toward --max-chars.
  • --json: print one JSON object for scripts and AI agents instead of saving a file.

Known limits

  • Sizes are characters, not tokens. It does not load a tokenizer.
  • Markdown and plain text only. PDF, Word and HTML are not read. The paid doc2md turns those into chunks (with page numbers for PDFs).
  • No folders. Give it files (your shell can expand docs/*.md). The paid doc2md walks whole folders.
  • Not a full Markdown parser. A heading inside an HTML block, or an underlined heading that spans more than one line, may be handled wrong.
  • Overlap uses whole words from the part before, so it can be a little shorter than you asked for.

Lite vs paid

md-chunk-lite (free)doc2md (paid)
ReadsMarkdown and text filesPDF, Word (.docx) and HTML
Chunks with the heading pathyesyes
Line numbers and anchorsyesno (page numbers for PDFs instead)
Rough token count on each chunknoyes
Whole folders, sub-folders toonoyes
MCP serveryesno

Other good free tools

Pick what fits you. If you already use LangChain, its MarkdownHeaderTextSplitter also splits by heading. Chonkie and semchunk split any text by token count. md-chunk-lite is small, MIT, has no AI or tokenizer parts, gives you line numbers and anchors, and has an MCP server built in.

Use it from Claude Desktop or Cursor (MCP)

There is a small free MCP server built in. It needs uv.

Run it by hand to check it starts (it waits quietly for an app to talk to it):

uvx md-chunk-lite mcp

Claude Desktop (claude_desktop_config.json) or Cursor (~/.cursor/mcp.json):

{

"mcpServers": { "md-chunk-lite": { "command": "uvx", "args": ["md-chunk-lite", "mcp"] } } }

uvx --from md-chunk-lite md-chunk-lite-mcp starts the same server.

Tools (each one takes a file path or Markdown text):

ToolWhat it doesChanges files?
chunk_markdownSplits into chunks. Returns 100 at a time; use start for more.No
outline_markdownLists the headings with line numbers and anchors.No
get_sectionGets one section by heading or anchor.No
save_chunks_jsonlSaves the chunks to a .jsonl file.Writes one .jsonl file (replaces it if it is there)

None of them use the internet.

Use it in GitHub Actions

Chunk your docs on every push, so your AI search or docs bot always gets fresh chunks. It also warns you when a section is too big for one chunk, right on the line in the pull request.

name: Docs chunks

on: [push, pull_request] permissions: contents: read jobs: chunks: runs-on: ubuntu-latest steps:

  • uses: actions/checkout@v7
  • uses: tidybytetools/md-chunk-lite@v1 with: files: docs/**/*.md max-chars: "1500" artifact-name: docs-chunks # download the JSONL from the run page

Want a big section to fail the check instead of just warn? Add fail-on-split: "true".

It runs the code in the same tag you pick, with only Python's standard library. No API key, no account, and nothing is sent outside GitHub. It works on Linux, Windows and Mac runners.

Inputs
InputDefaultWhat it does
files**/*.mdWhich files to read. Glob patterns, one per line or split by commas.
excludenode_modules/**, **/node_modules/**, vendor/**Patterns to skip.
max-chars1500Biggest chunk, in characters (200 or more).
overlap-chars0Characters from the part before to repeat at the start of the next part.
prefix-pathfalseStart each chunk's text with its heading path.
outputmd-chunks.jsonlWhere to save the chunks.
fail-on-splitfalseFail when a section is too big for one chunk.
fail-if-no-filestrueFail when no files match.
artifact-name(empty)If set, upload the JSONL as an artifact with this name.
python-version(empty)Python to set up. Empty uses the runner's Python (3.10 or newer).
Outputs
OutputWhat it is
filesHow many files were read.
chunksHow many chunks were made.
biggestSize of the biggest chunk, in characters.
split-sectionsHow many sections were too big and got split.
outputPath of the JSONL file.

The run page also gets a short report: chunks per file, and a list of every section that got split, with its line number.

For AI agents

  • Use when: you have a Markdown or text file (docs, notes, a README) and need chunks with heading paths and line numbers for search, embeddings or citing sources. Use outline_markdown and get_section to read just one part of a long file.
  • Don't use when: the file is PDF, Word or HTML (convert it first), or you need token-exact sizes.
  • Input: a file path or Markdown text, plus max_chars (default 1500), overlap_chars (default 0) and prefix_path (default false).
  • Output: chunks with id, source, index, heading_path, heading_level, anchor, start_line, end_line, part, parts, chars, text.
  • CLI exit code is 0 on success and 1 on error (message on stderr, or {"ok": false, "error": ...} with --json). See also llms.txt.

Python

from md_chunk_lite import chunk_file, chunk_markdown, outline, get_section

chunks = chunk_file("guide.md", max_chars=1000) for c in chunks: print(c["heading_path"], c["start_line"], c["end_line"])

install = get_section(open("README.md").read(), heading="Install")

The chunker file uses only Python's standard library. Installing with pip also adds the mcp package for the MCP server.

Tests

pip install "mcp>=1.10,<2"

python3 -m unittest discover -s tests

The MCP tests are skipped if mcp is not installed.

License

MIT. See LICENSE.

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