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

lanternkb

作者:ankitb073バージョン 0.1.3i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.ankitb073/lanternkb

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Private, local search over your own files, by meaning and keywords, with secrets redacted.

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": {
    "lanternkb": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "lanternkb",
        "serve",
        "--tier",
        "open"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add lanternkb -- uvx lanternkb serve --tier open

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": {
    "lanternkb": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "lanternkb",
        "serve",
        "--tier",
        "open"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "lanternkb": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "lanternkb",
        "serve",
        "--tier",
        "open"
      ]
    }
  }
}

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7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 ankitb073 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7250件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7250件のうち60%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7250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

lanternkb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(0.1.3)がレジストリに届いたのは25 日前です。

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:★ 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

作者:upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT今日更新
インストール

Codebase Memory

作者:DeusData

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

パソコンで動く★ 48,148MIT20 日前更新
インストール

Exa

作者:exa-labs

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

クラウドで動く★ 5,213MIT先月更新
インストール

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。

lanternkb

Private, local search over your own files, for you and the AI tools you choose.

lanternkb indexes the folders you pick and searches them by meaning and by exact words. It runs as a local MCP server for Claude Code and other assistants, with no daemon, no open port and no telemetry. Secrets it detects are redacted before anything is stored, and you decide which folders an assistant that sends results to the cloud may see.

Install

macOS 14 or later on Apple silicon, or Linux, with uv:

uv tool install --managed-python --python 3.12 "lanternkb[embed,ui]"

lanternkb setup # asks for folders and whether an assistant may see them, offers the models, indexes

--python 3.12 matters: without it uv may pick an older Python already on the machine, and the install fails. The install takes about 0.9 GB on macOS, plus about 1.2 GB for the embedding model. uv tool upgrade lanternkb updates it.

Search

lanternkb search "what did the plumber say about the boiler"

lanternkb search "boiler quote" --type pdf,docx --since 30d lanternkb recent # files changed lately lanternkb ui # the settings page, with a search box lanternkb doctor # checks the setup and says what to fix

Run lanternkb setup before connecting an assistant: the server searches the folders you chose there.

Use it from your AI tools

Claude Code:

  1. lanternkb mcp-setup prints a claude mcp add command. Run it.
  2. The server it registers returns files from folders you marked open, and nothing else.
  3. Claude Code can also read files with its own tools, so mcp-setup prints deny rules too. Add them to ~/.claude/settings.json to keep its tools away from your local-only folders and the index.

Codex, Cursor, VS Code, Gemini CLI and any other MCP client: run lanternkb serve --tier open as a stdio server. For Codex, in ~/.codex/config.toml:

[mcp_servers.lanternkb]

command = "lanternkb" args = ["serve", "--tier", "open"]

The user guide has the JSON form the other clients take, and what to watch for.

What it reads

Notes, code, PDFs, Word and OpenDocument files, rich text, saved web pages and subtitles; scanned pages and audio optionally. Plugins can add file types, embedding models and rules for which folder is open (plugins).

Privacy and safety

  • Every folder is open or local-only, and new folders are local-only.
  • Credential folders and secret-shaped files are skipped, and a secret scanner redacts what it finds before anything is split up or embedded. A file in which it finds a secret becomes local-only, even in an open folder.
  • Files are read in sandboxed worker processes that deny by default: sandbox-exec on macOS, Landlock and seccomp on Linux.
  • Nothing goes over the network except the model downloads you agree to.

The threat model says what is protected and what is not.

How well it works

Tested on a synthetic set of files (three open-source code bases and 654 generated notes) with 330 held-out questions: nDCG@10 0.831, against 0.777 for grooveseek with its reranker and 0.760 for QMD, at about 30 ms a search (about 120 ms with reranking, on an M5 Max). On the hardest held-out test of planted fake secrets, the scanner kept 71.9% out of the index, so treat it as a second line of defence: keep credential folders out of indexed folders, or local-only.

Limits

  • The secret scanner misses some secrets, and values that read as examples (example, changeme, a , a ${VARIABLE}) are left alone.
  • On Linux, reranking runs on the CPU at 0.4 to 1 s a search, so it is off until you enable it.
  • Email, browser history, calendars and contact cards are not indexed.
  • Scanned PDFs and images need OCR, which is off by default.

More

  • User guide
  • Plugins
  • Threat model
  • Security policy

Licence

Apache-2.0: see LICENSE, NOTICE and THIRD_PARTY_NOTICES.md.

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