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

MarkIndex

作者:jackjin1997バージョン 0.1.1i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.jackjin1997/markindex

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Vectorless, structure-first search over large Markdown libraries: section trees + zh/en BM25

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

  • npmNode.jsのインストール(npx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": {
    "markindex": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "markindex",
        "mcp",
        "--reindex-on-start"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add markindex -- npx -y markindex mcp --reindex-on-start

このサーバーは起動コマンドに値を入れる必要があるので、設定をコピーして入力してください。

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": {
    "markindex": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "markindex",
        "mcp",
        "--reindex-on-start"
      ]
    }
  }
}

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。

このサーバーは起動コマンドに値を入れる必要があるので、設定をコピーして入力してください。

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": {
    "markindex": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "markindex",
        "mcp",
        "--reindex-on-start"
      ]
    }
  }
}

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6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 jackjin1997 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7248件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7248件のうち88%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7248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

MarkIndex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(0.1.1)がレジストリに届いたのは4 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Node.js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。

MarkIndex

Vectorless, structure-first retrieval over large libraries of long Markdown documents — for agents.

MarkIndex parses every Markdown file into a tree of its own sections, stores the trees, the original lines and a mixed Chinese/English BM25 index in one SQLite file, and gives an agent five read-only tools to walk "library → folder → document → section" and read the original text with line numbers. No embeddings, no vector database, no chunking guesswork: the document's own structure is the index, and every piece of evidence can be cited back as [doc_path, L - ].

Inspired by VectifyAI/PageIndex, MarkIndex is an independent,

unofficial TypeScript implementation focused on Markdown. It is not affiliated with or endorsed by VectifyAI.

中文说明:README.zh-CN.md

Why

  • Structure-first, not chunk-first. Long professional documents (filings, guidelines, laws, manuals) are already organized by their authors. Navigating that outline keeps context intact and makes answers explainable and citable; arbitrary chunks + vector similarity cut sections apart.
  • Deterministic and LLM-free indexing. Parsing (mdast, not regex), tree building and the token-cost tree optimization never call a model; the same input always produces the same tree. LLMs are optional and only used for node summaries, document descriptions and the built-in retrieve() loop.
  • Markdown done properly. Setext headings, preface text before the first heading, documents without any heading, front matter, # inside code fences, skipped heading levels, BOM / CRLF — every source line belongs to exactly one node, and oversized sections are split at block boundaries into chunk nodes.
  • Keyword fallback that works for Chinese. BM25 over Intl.Segmenter word segmentation (Chinese, English and mixed text, identifiers like C++, ISO-27001, v2.1), plus a trigram substring index as a second pass.
  • Budgeted tool responses. Tools never throw; they return JSON envelopes with next_steps guidance and stay under a 95 000-character budget, paginating large outlines and sections.

Install

npm install markindex          # library + CLI (Node.js >= 22.12)

npx markindex --help

From source:

git clone https://github.com/jackjin1997/markindex.git && cd markindex

npm install && npm run build node dist/cli.js --help # or npm link to get a markindex command

Optional, only for LLM features (summaries, retrieve(), agent-mode evaluation): install the AI SDK provider you want, e.g. npm install @ai-sdk/anthropic, and set its API key (ANTHROPIC_API_KEY, …). With npx and no local install, put the provider in the same temporary environment:

npx -p markindex -p @ai-sdk/anthropic markindex index ./docs --summary-model anthropic:claude-sonnet-5-5

CLI

# Build or incrementally update the index (stored in <root>/.markindex/index.db)

markindex index ./docs markindex index ./docs --summary-model anthropic:claude-sonnet-5-5 --estimate # cost estimate, no LLM calls markindex index ./docs --summary-model anthropic:claude-sonnet-5-5 # with node summaries markindex index ./docs --summary-model anthropic:claude-sonnet-5-5 --summary-rpm 50 --summary-tpm 40000 # rate-limited markindex index ./docs --json # machine-readable report markindex index ./docs --no-setext # converter output with --- page breaks markindex index ./docs --ignore 'drafts/' --ignore '*.tmp.md' # extra ignore patterns (repeatable)

Inspect one document's section tree

markindex tree ./docs guides/setup.md --depth 3

Keyword search (BM25 + trigram fallback)

markindex search ./docs "离职 补偿" markindex search ./docs "ISO-27001 audit" --folder policies --limit 5 --json

Serve the library to agents over MCP (stdio, read-only)

markindex mcp ./docs markindex mcp ./docs --reindex-on-start

Measure retrieval quality on your own documents (see "Evaluation")

markindex eval ./docs --questions questions.jsonl --mode bm25 --out report.json markindex eval ./docs --questions questions.jsonl --mode agent --model anthropic:claude-sonnet-5-5 --out report.json markindex eval ./docs --questions questions.jsonl --mode agent --model anthropic:claude-sonnet-5-5 --rpm 50 --tpm 40000

Rate limits. Calls are always bounded by concurrency (--concurrency for eval; 8 for summaries) and the AI SDK's retries, which already honor retry-after / retry-after-ms on 429 / 5xx responses (up to 60 s). To stay under a provider quota, add a client-side limit: --summary-rpm / --summary-tpm on index, --rpm / --tpm on eval (agent mode). rpm caps requests and tpm caps *estimated input* tokens in any sliding 60 s window; both are shared by all documents (index) or all questions (eval) of the run, and waiting callers are served in order. Input tokens are estimated from the prompt text (about 1 token per CJK character, otherwise 4 characters), so leave headroom below the real quota; output tokens and tool definitions are not counted. A single request larger than the tpm still goes through, alone. In the library, pass rateLimit: { requestsPerMinute, inputTokensPerMinute } to summarizeDocument / indexLibrary({ summary }) or retrieve(); reuse the same object to share one budget.

--summary-model / --model take : ; MarkIndex imports @ai-sdk/ dynamically, so only the provider you use needs to be installed. Every command accepts --db to use a different index file. Put the index on a local disk: the writer lock uses hard links and SQLite runs in WAL mode, neither of which works reliably on exFAT, SMB / NFS shares or other network volumes. If the documents live there, keep them in place and point --db at a local path (e.g. --db ~/.cache/markindex/docs.db).

Indexing is incremental: files are compared by content hash, only new or changed documents are rebuilt (one transaction per document), deleted files are removed, and summaries are cached by node content hash. Scanned files are .md and .markdown (not .mdx). Ignored are: paths matched by the library's own .gitignore files (at any level under the root; global git excludes and .git/info/exclude are not read), by an optional .markindexignore file at the root (same syntax, for rules you don't want in .gitignore) and by --ignore options (gitignore syntax, relative to the root, repeatable; ignore: string[] in the library API; also accepted by mcp --reindex-on-start; a leading ./ is dropped, a leading / anchors at the root as in gitignore, and absolute filesystem paths or ../ are rejected). The sources only add exclusions: a ! rule in .markindexignore or --ignore cannot re-include a path that a .gitignore excludes. A document that becomes ignored is removed from the index on the next run. Dot-directories such as .git and .markindex are skipped and symlinks are not followed. One writer at a time (a second index fails fast); readers such as the MCP server are never blocked. When the index was built by an older MarkIndex version or with different tree parameters, the next index run rebuilds every document (full rebuild: … in the output, rebuilt in the report); cached summaries are reused.

Page breaks from PDF / HTML converters. Converters often emit a bare --- line right after a page's last paragraph. CommonMark reads that as a setext heading, so the whole paragraph becomes a level-2 heading. index warns when it sees setext h2 headings whose text spans several lines or exceeds 120 characters (warning : … on stdout, warnings in the JSON report). For such libraries pass --no-setext (also on mcp --reindex-on-start; setext: false in the library API): --- then is a thematic break and === plain text. The setting is stored in the index: later runs without the flag (index, mcp --reindex-on-start, Library.index()) keep it; pass --setext (setext: true) to turn it back on. Changing it rebuilds the index.

Library usage

import { openLibrary } from 'markindex'

// Index (or update) a folder, then open it read-only for agents. const writer = openLibrary({ root: './docs', readonly: false }) await writer.index() // { added, updated, removed, unchanged, skipped, summaryErrors, warnings } writer.close()

const lib = openLibrary({ root: './docs' }) const envelope = await lib.callTool('search_documents', { query: 'termination notice period' }) console.log(JSON.parse(envelope)) // { success: true, data: { results: [...] }, next_steps: {...} }

With the Vercel AI SDK (your agent drives the tools)
import { generateText, stepCountIs } from 'ai'

import { anthropic } from '@ai-sdk/anthropic' import { AGENT_INSTRUCTIONS, createAiSdkTools, openLibrary } from 'markindex'

const lib = openLibrary({ root: './docs' }) const { text } = await generateText({ model: anthropic('claude-sonnet-5-5'), system: AGENT_INSTRUCTIONS, // browse first, read structure, cite [doc_path, L - ] tools: createAiSdkTools(lib), stopWhen: stepCountIs(15), prompt: 'What notice period applies when an employee resigns?', })

Built-in evidence retrieval

retrieve() runs the same tools in a model loop and returns evidence only (original text re-read from the index by line range — never model-written text), plus usage and why it stopped:

import { anthropic } from '@ai-sdk/anthropic'

import { openLibrary, retrieve } from 'markindex'

const lib = openLibrary({ root: './docs' }) const { evidence, usage, stopReason } = await retrieve(lib, 'What notice period applies when an employee resigns?', { model: anthropic('claude-sonnet-5-5'), maxSteps: 12, maxInputTokens: 200_000, rateLimit: { requestsPerMinute: 50, inputTokensPerMinute: 40_000 }, // optional, client-side }) for (const e of evidence) console.log(${e.docPath} L${e.startLine}-${e.endLine}, e.titlePath.join(' > '))

Lower-level building blocks are exported too: parseMarkdown, buildTree, optimizeTree, openStore, indexLibrary, searchNodes, summarizeDocument, estimateSummaryCost, TOOL_CONTRACT, createMcpServer.

MCP setup

Build the index first (npx markindex index /path/to/docs), then register the server. MarkIndex is also listed in the official MCP Registry as io.github.jackjin1997/markindex, so registry-aware clients can install it from there (they start it as npx markindex mcp --reindex-on-start).

Claude Code

claude mcp add markindex -- npx markindex mcp /path/to/docs

Cursor (~/.cursor/mcp.json or .cursor/mcp.json in a project)

{

"mcpServers": { "markindex": { "command": "npx", "args": ["markindex", "mcp", "/path/to/docs"] } } }

The server sends AGENT_INSTRUCTIONS as its MCP instructions and marks all tools read-only.

Tools

ToolWhat it does
browse_documentsList a folder: sub-folders and documents (path, title, description, tokens), paginated. The default discovery tool.
get_documentOne document's metadata, front matter, size and read_structure_first (true above 15 000 tokens).

| get_document_structure | The section outline (node ids, titles, line ranges, tokens, summaries

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