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

QMD MCP

de X1pheRversión 0.2.2i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.X1pheR/qmd-mcp

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Local QMD search and bounded index maintenance through a Streamable HTTP MCP server.

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: Streamable HTTP
  • Categoría: Búsqueda y memoria de IA

Instalación

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

Antes de instalar

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": {
    "qmd": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/x1pher/qmd-mcp:v0.2.2"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add qmd -- docker run -i --rm ghcr.io/x1pher/qmd-mcp:v0.2.2

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

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

{
  "mcpServers": {
    "qmd": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/x1pher/qmd-mcp:v0.2.2"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "qmd": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/x1pher/qmd-mcp:v0.2.2"
      ]
    }
  }
}

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 X1pheR, 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 7274 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 52% de los otros 7274 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 7274 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 QMD 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 (0.2.2) llegó al registro hace 35 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Docker 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
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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.

QMD MCP

QMD MCP packages QMD as a long-running Streamable HTTP MCP server. It provides QMD search and document retrieval together with bounded index-maintenance operations, without exposing arbitrary shell execution.

This is a community-maintained integration. It is not affiliated with, endorsed by, or officially maintained by the upstream QMD project.

Feedback and contributions

Use GitHub Issues for bug reports and feature requests and pull requests for proposed changes. See CONTRIBUTING.md for the development workflow, test requirements, and coding conventions. Security issues must follow the private process in SECURITY.md.

Release changes are recorded in CHANGELOG.md.

Quick start

Release images are published on GitHub Container Registry (GHCR):

ghcr.io/x1pher/qmd-mcp:v0.2.2

Published packages are public, so Docker does not need a GitHub login to pull an accepted release.

For production deployments, select the stable version tag from an accepted GitHub Release. Retain its resolved digest as immutable provenance and rollback evidence.

The image supports linux/amd64 and linux/arm64. Each platform image retains only its matching QMD native llama runtime to keep the image bounded.

1. Create the directories
mkdir -p qmd/config qmd/content

cd qmd

Put the Markdown files you want QMD to index in content/.

2. Create config/index.yml
global_context: >-

This is a local Markdown knowledge base. Search results are discovery evidence; read the source document before relying on a material claim.

collections: docs: path: /vault pattern: "**/*.md" ignore:

  • "notes/**"

notes: path: /vault/notes pattern: "**/*.md" includeByDefault: false

history: path: /vault/logs pattern: "history.md" includeByDefault: false embedding: false

path values refer to paths inside the container. The Compose example below mounts ./content at /vault.

embedding: false is a QMD MCP wrapper extension for collections that should remain lexical-only. The files are still indexed and available to explicit lexical (lex) searches, but they are excluded from embedding health and manual start_embed jobs. Use it for large append-only logs or other exact-lookup material where repeatedly rebuilding vectors adds cost without useful semantic recall.

3. Create compose.yml
services:

qmd-mcp: image: ghcr.io/x1pher/qmd-mcp:v0.2.2 container_name: qmd-mcp environment: QMD_FORCE_CPU: "1" QMD_REFRESH_INTERVAL_MINUTES: "15" QMD_REFRESH_INITIAL_DELAY_SECONDS: "120" ports:

  • "127.0.0.1:8181:8181" volumes:
  • ./content:/vault:ro
  • ./config:/config:ro
  • qmd-data:/data healthcheck: test:
  • CMD
  • node
  • -e
  • >- fetch('http://127.0.0.1:8181/health') .then(r=>process.exit(r.ok?0:1)) .catch(()=>process.exit(1)) interval: 30s timeout: 10s retries: 5 start_period: 30s restart: unless-stopped

volumes: qmd-data:

The example binds the HTTP port to loopback only. If another container must call QMD MCP directly, attach both containers to a shared Docker network and use the QMD service name instead of exposing it broadly on the host.

QMD_FORCE_CPU=1 gives a predictable CPU-only deployment. Remove it or set it to 0 if you deliberately want QMD to probe for supported acceleration.

4. Start the container
docker compose up -d

Check the service:

curl --fail http://127.0.0.1:8181/health

The Streamable HTTP MCP endpoint is:

http://127.0.0.1:8181/mcp
Docker CLI alternative

You can run the same release without Compose:

docker volume create qmd-data

docker run -d \ --name qmd-mcp \ --restart unless-stopped \ -p 127.0.0.1:8181:8181 \ -e QMD_FORCE_CPU=1 \ -e QMD_REFRESH_INTERVAL_MINUTES=15 \ -e QMD_REFRESH_INITIAL_DELAY_SECONDS=120 \ -v "$PWD/content:/vault:ro" \ -v "$PWD/config:/config:ro" \ -v qmd-data:/data \ ghcr.io/x1pher/qmd-mcp:v0.2.2

What QMD MCP provides

QMD MCP keeps QMD's read-oriented MCP tools and adds bounded administration operations:

  • health reports index and runtime state;
  • start_update starts a bounded asynchronous filesystem reindex job;
  • start_embed starts a bounded asynchronous embedding job;
  • job_status reports recent administration jobs;
  • scheduled refresh updates the lexical/index state only; embeddings run explicitly through start_embed, while embedding: false collections remain lexical-only;
  • routine query runs with reranking disabled;
  • query_reranked provides a separate CPU-heavy reranked path;
  • query results can include an exact source_relative_path for authoritative filesystem handoff when QMD_SOURCE_RELATIVE_ROOT is configured and the source path resolves unambiguously;
  • document retrieval returns internal text by default; user-visible MCP resource exposure requires both exposeToUser=true and confirmUserApprovedExposure=true, and preview/show/open/render/inspect intent is not approval.

Only one administration job runs at a time. Completed jobs are retained in memory with a bounded history. See docs/tools.md for the complete nine-tool reference, including access level and side effects.

Runtime paths

The container uses these stable paths:

PathPurpose
/config/index.ymlQMD collection configuration
/data/index.sqliteQMD index database
/data/homeRuntime home directory
/data/cacheModel and runtime cache

Source collections should normally be mounted read-only. /data must remain writable because it contains the rebuildable index and model/runtime cache.

Configuration

The Dockerfile provides working defaults for the normal runtime paths and HTTP listener. Override only the settings your deployment needs.

VariableDefaultPurpose
QMD_HTTP_HOST0.0.0.0HTTP listen address inside the container
QMD_HTTP_PORT8181HTTP listen port
QMD_CONFIG_PATH/config/index.ymlQMD collection configuration file
INDEX_PATH/data/index.sqliteQMD index database
QMD_SOURCE_RELATIVE_ROOTunsetOptional common source root. When set, query results include exact, collision-safe source_relative_path values relative to this root.
QMD_DEFAULT_COLLECTIONunsetDefault collection for start_embed; otherwise the first configured collection is used
QMD_FORCE_CPU0Set to 1 to disable acceleration probing and force CPU use
QMD_EMBED_PARALLELISMunsetOptional QMD embedding parallelism override
QMD_EMBED_MAX_DOCS_PER_BATCH8Default maximum documents per manual or scheduled embedding batch; accepted range 1-32
QMD_EMBED_MAX_BATCH_MB16Default maximum manual or scheduled embedding batch size in MiB; accepted range 1-128
QMD_EMBED_MAX_DURATION_MS3600000Maximum embedding session length; accepted range 60000-7200000 ms
QMD_EMBED_INTERVAL_MINUTES0Automatic embedding check interval; 0 disables all embedding timers. Integer 0-1440 minutes
QMD_EMBED_INITIAL_DELAY_SECONDS120First automatic embedding check delay; integer 0-3600 seconds
QMD_REFRESH_INTERVAL_MINUTES15Scheduled index-refresh interval; refresh never starts embedding. 0 disables it, maximum 1440
QMD_REFRESH_INITIAL_DELAY_SECONDS120Delay before the first scheduled refresh; accepted range 0-3600

Invalid bounded numeric values fail at startup instead of being silently accepted. QMD_SOURCE_RELATIVE_ROOT never exposes its absolute path; only a relative source path is returned, and ambiguous normalized-path collisions return null rather than guessing.

Automatic embedding

Automatic embedding is disabled by default. Set a positive QMD_EMBED_INTERVAL_MINUTES to enable periodic checks after QMD_EMBED_INITIAL_DELAY_SECONDS.

Each check selects pending work using the effective collection embedding policy. Missing embedding means enabled; default search selection and QMD_DEFAULT_COLLECTION do not limit the scheduler. One scheduled_embed job processes eligible collections sequentially under the same maintenance claim as manual jobs and refresh. Across admitted checks, the first eligible collection rotates in process memory so one collection cannot consume every shared deadline indefinitely. Busy or active-query checks skip without queuing work. Policy and pending work are rechecked before each collection.

Scheduled embedding is resumable across cooperative deadlines. Successfully embedded chunks of an unfinished document are retained as internal checkpoints for the exact model/fingerprint, remain pending until the full document is complete, and are skipped on the next scheduled attempt. Incomplete checkpoint groups are excluded from vector-search results. Manual embedding keeps the previous atomic cleanup behavior for an interrupted incomplete document. Results preserve per-collection outcomes and current aggregate pending work. Cooperative deadline cancellation is reported as deadline debt rather than a model failure; genuine embedding failures keep their existing error handling. Successful/no-op/skipped checks are quiet; incomplete runs log a compact summary without document content.

MCP health and HTTP /health expose scheduledEmbedding enablement, interval, initial delay, last outcome, next planned check and reused embedding bounds. State is process-local and resets on restart. The next check is a plan, not a promised job start. scheduledRefresh.embeddingAutomatic: false describes refresh only: refresh remains update-only.

The scheduler uses one shared cooperative time budget. Its optional AbortSignal is forwarded through the pinned SDK, embedding session and native loops. After observing abort, no new document preparation, retry or native evaluation starts. Already-started native calls are awaited, including parallel workers. Completed scheduled chunks are checkpointed for later resume instead of being recomputed; an incomplete checkpoint group is not search-visible until all expected chunks exist. Shutdown clears scheduler timers and waits for actual maintenance completion before closing the store. A cooperative deadline cannot hard-limit an in-flight native call's wall-clock duration. Manual embedding retains its per-collection session duration and atomic incomplete-document cleanup; the absent duration default is 3600000 ms.

Use one server writer per index; other replicas or direct CLI writers are outside the process-local claim. Batch bytes are a packing target, not a RAM ceiling. Deployments must supply appropriate CPU/RAM/swap limits and embedding parallelism. Query deferral applies at admission and between collections; queries arriving during a collection keep the existing behavior.

Security model

  • The container runs as the upstream Node image's unprivileged node user.
  • Source collections should normally be mounted read-only.
  • Index and cache state remain separate from source content.
  • Administration is limited to the exposed job operations. The wrapper calls the QMD store API directly; it does not invoke QMD CLI update hooks or expose arbitrary shell execution.
  • MCP request bodies are capped at 1 MiB before JSON parsing.
  • E

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

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