プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Alfanous - Quranic Search Engine

作者:Alfanous-teamバージョン 1.9.4i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.Alfanous-team/alfanous

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Search and explore the Holy Qur'an with Arabic text, transliteration, and advanced search support.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: 検索・AIの記憶

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

  • PyPIPythonのuvのインストール(uvxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "alfanous": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "alfanous3-mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add alfanous -- uvx alfanous3-mcp

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "alfanous": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "alfanous3-mcp"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "alfanous": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "alfanous3-mcp"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月9日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント Alfanous-team で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの5727件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの5727件のうち17%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの5727件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Alfanous - Quranic Search Engineは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.9.4)がレジストリに届いたのは5 か月前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Context7

Up-to-date docs for AI agents

作者:upstash広く使われている↓ 97.3万/週★ 6.4万一昨日更新

パソコンでもクラウドでも

Codebase Memory

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

作者:DeusData広く使われている↓ 1.8万/週★ 4.8万22 日前更新

パソコンで動く

Exa

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

作者:exa-labs広く使われている★ 52132 か月前更新

クラウドで動く✓ exa.ai

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

Alfanous API

Alfanous is a Quranic search engine API that provides simple and advanced search capabilities for the Holy Qur'an. It enables developers to build applications that search through Quranic text in Arabic, with support for Buckwalter transliteration, advanced query syntax, and rich metadata.

Features

  • Powerful Search: Search Quranic verses with simple queries or advanced Boolean logic
  • Arabic Support: Full support for Arabic text and Buckwalter transliteration
  • Rich Metadata: Access verse information, translations, recitations, and linguistic data
  • Flexible API: Use as a Python library or RESTful web service
  • Faceted Search: Aggregate results by Sura, Juz, topics, and more
  • Multiple Output Formats: Customize output with different views and highlight styles

Quickstart

Installation

Install from PyPI using pip:

$ pip install alfanous3
Basic Usage
Python Library
>>> from alfanous import api

Simple search for a word

>> api.search(u"الله")

Advanced search with options

>> api.do({"action": "search", "query": u"الله", "page": 1, "perpage": 10})

Search using Buckwalter transliteration

>> api.do({"action": "search", "query": u"Allh"})

Get suggestions

>> api.do({"action": "suggest", "query": u"الح"})

Correct a query

>> api.correct_query(u"الكتاب")

Get metadata information

>> api.do({"action": "show", "query": "translations"})

Web Service

You can also use the public web service:

  • Search: http://alfanous.org/api/search?query=الله
  • With transliteration: http://alfanous.org/api/search?query=Allh

Or run your own web service locally (see alfanous_webapi).

Quick Examples

Search for phrases:

>>> api.search(u'"الحمد لله"')

Boolean search (AND, OR, NOT):

>>> api.search(u'الصلاة + الزكاة')    # AND

>> api.search(u'الصلاة | الزكاة') # OR

>> api.search(u'الصلاة - الزكاة') # NOT

Fielded search:

>>> api.search(u'سورة:يس')           # Search in Sura Yasin

>> api.search(u'سجدة:نعم') # Search verses with sajda

Wildcard search:

>>> api.search(u'*نبي*')             # Words containing "نبي"

Faceted search (aggregate by fields):

>>> api.do({

... "action": "search", ... "query": u"الله", ... "facets": "sura_id,juz" ... })

Documentation

API Reference
Core Functions
  • api.search(query, **options) - Search Quran verses
  • api.do(params) - Unified interface for all actions (search, suggest, show, list_values, correct_query)
  • api.correct_query(query, unit, flags) - Get a spelling-corrected version of a query
  • api.get_info(category) - Get metadata information

The underlying Raw output engine is exposed as Engine in alfanous.api (and re-exported from alfanous directly). Use it as a context manager to ensure index resources are properly released:

from alfanous.api import Engine

or equivalently:

from alfanous import Engine

with Engine() as engine: result = engine.do({"action": "search", "query": u"الله"})

Search Parameters

Common parameters for api.do() with action="search":

  • query (str): Search query (required)
  • unit (str): Search unit - "aya", "word", or "translation" (default: "aya")
  • page (int): Page number (default: 1)
  • perpage (int): Results per page, 1-100 (default: 10)
  • sortedby (str): Sort order - "score", "relevance", "mushaf", "tanzil", "ayalength" (default: "score")
  • reverse (bool): Reverse the sort order (default: False)
  • view (str): Output view - "minimal", "normal", "full", "statistic", "linguistic" (default: "normal")
  • highlight (str): Highlight style - "css", "html", "bold", "bbcode" (default: "css")
  • script (str): Text script - "standard" or "uthmani" (default: "standard")
  • vocalized (bool): Include Arabic vocalization (default: True)
  • translation (str): Translation ID to include
  • recitation (str): Recitation ID to include (1-30, default: "1")
  • fuzzy (bool): Enable fuzzy search — searches both aya_ (exact) and aya (normalised/stemmed) fields, plus Levenshtein distance matching (default: False). See Exact Search vs Fuzzy Search.
  • fuzzy_maxdist (int): Maximum Levenshtein edit distance for fuzzy term matching — 1, 2, or 3 (default: 1, only used when fuzzy=True).
  • facets (str): Comma-separated list of fields for faceted search
  • filter (dict): Filter results by field values

For a complete list of parameters and options, see the detailed documentation.

Advanced Features
Exact Search vs Fuzzy Search

Alfanous provides two complementary search modes that control which index fields are queried.

Exact Search (default — fuzzy=False)

When fuzzy search is off (the default), queries run against the `aya_` field, which stores the fully-vocalized Quranic text with diacritical marks (tashkeel) preserved. This mode is designed for precise, statistical matching:

  • Diacritics in the query are significant — مَلِكِ and مَالِكِ are treated as different words.
  • No stop-word removal, synonym expansion, or stemming is applied to the query.
  • Ideal when you need exact phrase matches, reproducible result counts, or statistical analysis.
# Default exact search — only the vocalized aya_ field is used

>> api.search(u"الله")

>> api.search(u"الله", fuzzy=False)

Phrase match with full diacritics

>> api.search(u'"الْحَمْدُ لِلَّهِ"')

Fuzzy Search (fuzzy=True)

When fuzzy search is on, queries run against both the aya_ field (exact matches) and the aya field (a separate index built for broad, forgiving search). At index time the aya field is processed through a richer pipeline:

  1. Normalisation — shaped letters, tatweel, hamza variants and common spelling errors are unified.
  2. Stop-word removal — high-frequency function words (e.g. مِنْ، فِي، مَا) are filtered out so they do not dilute result relevance.
  3. Synonym expansion — each token is stored together with its synonyms, so a query for one word automatically matches equivalent words.
  4. Arabic stemming — words are reduced to their stem using the Snowball Arabic stemmer (via pystemmer), so different morphological forms of the same root match each other.

No heavy operations are performed on the query string at search time; all the linguistic enrichment lives in the index.

Additionally, for each Arabic term in the query, a Levenshtein distance search is performed against the aya_ac field (unvocalized, non-stemmed). This catches spelling variants and typos within a configurable edit-distance budget controlled by fuzzy_maxdist.

# Fuzzy search — aya_ (exact) + aya (normalised/stemmed) + Levenshtein distance on aya_ac

>> api.search(u"الكتاب", fuzzy=True)

Increase edit distance to 2 to tolerate more spelling variation

>> api.search(u"الكتاب", fuzzy=True, fuzzy_maxdist=2)

Via the unified interface

>> api.do({

... "action": "search", ... "query": u"مؤمن", ... "fuzzy": True, ... "fuzzy_maxdist": 1, ... "page": 1, ... "perpage": 10 ... })

fuzzy_maxdistBehaviour
1 (default)Catches single-character insertions, deletions, or substitutions
2Broader tolerance — useful for longer words or noisy input
3Maximum supported — use with care as recall increases significantly

Fuzzy mode is particularly useful when:

  • The user does not know the exact vocalized form of a word.
  • You want morphologically related words to appear in the same result set (e.g. searching *كتب* also surfaces *كتاب*, *كاتب*, *مكتوب*).
  • You want synonym-aware retrieval without writing explicit OR queries.

Note: pystemmer must be installed for stemming to take effect (pip install pystemmer). If the package is absent the stem filter degrades silently to a no-op, leaving normalisation and stop-word removal still active.

List Field Values

list_values returns every unique indexed value for a given field. Use it to discover the full vocabulary of searchable fields — for example, all available translation identifiers, part-of-speech tags, or root words — before composing a query.

# Get all unique root values in the index

>> api.do({"action": "list_values", "field": "root"})

Returns: {"list_values": {"field": "root", "values": [...], "count": N}}

Discover all indexed translation IDs

>> api.do({"action": "list_values", "field": "trans_id"})

Discover all part-of-speech categories for word search

>> api.do({"action": "list_values", "field": "pos"})

Retrieve all indexed lemmas on demand (replaces the former show/lemmas)

>> api.do({"action": "list_values", "field": "lemma"})

Parameters:

  • field (str): The name of the indexed field whose unique values you want (required).

Return value:

A dictionary with a list_values key containing:

  • field — the requested field name.
  • values — sorted list of unique non-empty indexed values.
  • count — length of the values list.
Query Correction

correct_query() uses Whoosh's built-in spell-checker to compare each term in the query against the index vocabulary and replace unknown terms with the closest known alternative. When the query is already valid (all terms appear in the index) the corrected value in the response is identical to the original input.

# Correct a query via the dedicated function

>> api.correct_query(u"الكتاب")

Returns:

{"correct_query": {"original": "الكتاب", "corrected": "الكتاب"}, "error": ...}

Correct a misspelled / out-of-vocabulary term

>> api.correct_query(u"الكتب")

Returns:

{"correct_query": {"original": "الكتب", "corrected": "الكتاب"}, "error": ...}

Via the unified interface

>> api.do({"action": "correct_query", "query": u"الكتب", "unit": "aya"})

Parameters:

  • query (str): The raw query string to correct (required).
  • unit (str): Search unit — currently only "aya" is supported; other units return None (default: "aya").
  • flags (dict): Optional dictionary of additional flags.

Return value:

A dictionary with a correct_query key containing:

  • original — the input query string as provided.
  • corrected — the corrected query string; identical to original when no correction is needed.
Query Syntax

Alfanous supports advanced query syntax:

  • Phrases: Use quotes - "الحمد لله"
  • Boolean AND: Use + - الصلاة + الزكاة
  • Boolean OR: Use | - الصلاة | الزكاة
  • Boolean NOT: Use - - الصلاة - الزكاة
  • Wildcards: Use * for multiple chars, ? for single char - *نبي*, نعم؟
  • Fielded Search: Use field name - سورة:يس, سجدة:نعم
  • Ranges: Use [X الى Y] - رقم_السورة:[1 الى 5]
  • Partial Vocalization: Search with some diacritics - آية_:'مَن'
  • Derivation (stem): Use > - >رحيم (searches aya_stem — corpus-derived stem)
  • Derivation (lemma): Use >> - >>رحيم (searches aya_lemma — all inflections of the same lexeme)
  • Derivation (root): Use >>> - >>>ملك (searches aya_root — all words from the same root)
  • Tuples: Use {root,type} - {قول،اسم}
Derivation-Level Search

Control how broadly the search expands morphologically using the derivation_level parameter:

LevelValueIndex fieldDescription
0"word"ayaExact match only (default)
1"stem"aya_stemCorpus-derived stem — words sharing the same morphological stem
2"lemma"aya_lemmaCorpus lemma — all inflections of the same lexeme

| 3 | "root" | `aya_root

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

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