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

Deadzone

作者:laradjiバージョン 0.7.4i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.laradji/deadzone

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Local-first MCP server: semantic search over library docs. No cloud, no API key, no telemetry.

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

  • DockerDockerのインストール

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": {
    "deadzone": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/laradji/deadzone:v0.7.4",
        "server"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add deadzone -- docker run -i --rm ghcr.io/laradji/deadzone:v0.7.4 server

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": {
    "deadzone": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/laradji/deadzone:v0.7.4",
        "server"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "deadzone": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/laradji/deadzone:v0.7.4",
        "server"
      ]
    }
  }
}

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 laradji 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7247件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7247件のうち11%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7247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

Deadzone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(0.7.4)がレジストリに届いたのは6 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Docker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。

         _                _

| | _ __ _ | |_____ _ _ / _ |/ _ \/ _ |/ _` |_ / _ \| '_ \ / _ \ | (_| | __/ (_| | (_| |/ / (_) | | | | / \,_|\_|\,_|\__,_/_\_/|_| |_|\___|

semantic doc search. local file. no cloud. no key.

you ask in english. it answers in snippets.

Status. Vector search wired end-to-end. MCP over stdio. One binary, Linux + macOS, zero telemetry. See releases for the latest tag and the roadmap for in-flight work.

The scraper is still the messy half — #64 is honest about it.


The pitch, in one paragraph

Your AI client says "how do I register a tool?". The doc says AddTool. A grep-based index shrugs; a vector index doesn't. Deadzone is the vector index — nomic-embed-text-v1.5 over Turso's native cosine distance, wrapped in a Go binary that speaks MCP over stdio and keeps every byte on your laptop. It is, roughly, Context7 with the internet turned off.


Rules of the deadzone

  1. One binary. deadzone. Subcommands for everything. No pip install, no npm i, no docker compose up.
  2. The index never leaves. Local Turso file. No account. No API key. No egress on the hot path.
  3. Natural language first. Embeddings over cosine. FTS5 is not invited.
  4. The binary is the version. The DB is pinned to the binary. Upgrade the binary, the DB follows; don't, and it won't.
  5. Fail loudly or not at all. DEADZONE_DB_OFFLINE=1 refuses to guess. Verification failures in the scraper drop the doc, not the run.

Install (pick one; they all converge on the same binary)

# macOS Apple Silicon — the one-liner

brew install laradji/deadzone/deadzone

Linux — resolve the latest tag once, then pick a flavor

VERSION=$(curl -fsSL https://api.github.com/repos/laradji/deadzone/releases/latest | grep '"tag_name"' | cut -d'"' -f4) ARCH=amd64 # or arm64

self-mounting AppImage

curl -L -O "https://github.com/laradji/deadzone/releases/download/${VERSION}/deadzone_${VERSION}_linux_${ARCH}.AppImage" chmod +x "deadzone_${VERSION}_linux_${ARCH}.AppImage" mv "deadzone_${VERSION}_linux_${ARCH}.AppImage" deadzone

or plain tarball (no FUSE needed)

curl -L "https://github.com/laradji/deadzone/releases/download/${VERSION}/deadzone_${VERSION}_linux_${ARCH}.tar.gz" \ | tar xz --strip-components=1

Both flavors land a deadzone executable in your current directory, so the ./deadzone server snippet below works as-is.

# Container — multi-arch (linux/amd64 + linux/arm64), ships with the DB baked, runs offline by default

docker pull ghcr.io/laradji/deadzone:latest docker run --rm -i ghcr.io/laradji/deadzone:latest server

The image bakes the binary, libonnxruntime, deadzone.db, and the nomic-embed-text-v1.5 ONNX weights (~230 MB total), and runs as a non-root user out of distroless (no shell, no package manager). DEADZONE_DB_OFFLINE=1 is set in the image so first launch is instant — no download, no volume mount, no --network access required. To refresh the index, pull a newer tag.

Windows is blocked upstream — no libtokenizers.a. Use WSL.

Verify checksums (optional but cheap):

curl -L -O "https://github.com/laradji/deadzone/releases/download/${VERSION}/deadzone_${VERSION}_checksums.txt"

sha256sum --ignore-missing -c "deadzone_${VERSION}_checksums.txt" # Linux shasum -a 256 --ignore-missing -c "deadzone_${VERSION}_checksums.txt" # macOS

AppImage needs FUSE v2. Most desktops ship it; minimal servers don't. If you get dlopen(): libfuse.so.2, either apt-get install libfuse2 (or dnf install fuse-libs) or pass --appimage-extract-and-run to bypass FUSE entirely.


Run

./deadzone server

That's the quick-start. On first launch it fetches deadzone.db matched to this binary's version, SHA256-verifies, caches it under the platform data dir, and serves. Second launch onwards: zero network. Upgrade the binary and the DB re-fetches on next launch; don't, and the cache is served forever.

MCP client wire-up — native binary (Brew tap, tarball, or AppImage):

{

"mcpServers": { "deadzone": { "type": "stdio", "command": "/path/to/deadzone", "args": ["server"] } } }

MCP client wire-up — container (multi-arch on ghcr.io). The image ships with deadzone.db baked, so no volume mount is needed and every container start is offline-instant:

{

"mcpServers": { "deadzone": { "type": "stdio", "command": "docker", "args": ["run", "--rm", "-i", "ghcr.io/laradji/deadzone:latest", "server"] } } }

Then, from the client:

search_libraries("terraform aws")                 → ranked (lib_id, version) pairs

search_docs("creating an s3 bucket", lib_id=...) → snippets, token-budgeted


The two tools

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐

│ search_libraries(name, limit?) → []LibraryHit │ │ ───────────────────────────────────────────── │ │ free text ──► vector match against the libs table │ │ ──► [{lib_id, version, doc_count, match_score}] │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ search_docs(query, lib_id?, version?, tokens?) → []Snippet │ │ ────────────────────────────────────────────────── │ │ natural ──► 768-dim embed ──► cosine over docs │ │ language ──► token-budgeted snippets back │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

ArgShapeNotes
querystringMatched semantically. Don't write keywords; write what you want.
lib_id/org/projectOptional filter. Grab one from search_libraries.
version"1.14" or similarOptional pin; requires lib_id. version alone is rejected.
tokensintResponse budget. Default 5000, min 1000, ≈ 4 chars/token.
limitintOn search_libraries — max results. Default 10, max 50.
namestringFree text on search_libraries. Empty returns the most-indexed libs.

Under the hood

  deadzone server

│ ▼ ┌──────────────┐ stdio JSON-RPC ┌───────────────┐ │ MCP client │ ─────────────────────► │ handler │ └──────────────┘ └──────┬────────┘ │ ┌──────────────────┴──────────────────┐ ▼ ▼ ┌────────────────┐ ┌──────────────────┐ │ embedder │ │ Turso (local) │ │ hugot + ORT │ │ F32_BLOB(768) │ │ nomic v1.5 │ │ vector_distance │ └────────┬───────┘ └──────────────────┘ │ 768-dim ▲ └────────────── query vector ────────┘

LayerChoice
LanguageGo 1.26.2, pinned via mise
StorageTurso local file — native F32_BLOB(N) + vector_distance_cos
Drivertursogo — CGO-free via purego
Embedderhugot → nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5, 768-dim, 8192-token ctx (int8 quantized)
RuntimeONNX Runtime — binary CGO-linked at build time; libonnxruntime auto-fetched + SHA256-verified on first launch
Protocolmodelcontextprotocol/go-sdk over stdio

The binary itself is CGO-linked (hugot ORT backend + static libtokenizers.a). At runtime the only native surface is libonnxruntime, loaded via dlopen after a SHA256-verified auto-download. Everything else — Go stdlib, tursogo, the model weights — is either statically linked or fetched on first launch against a pinned hash. No system installs. No sudo. If a download drifts from its pinned hash, the run aborts; there is no fallback to an unverified fetch.

Escape hatches for air-gapped boxes:

Env varEffect
DEADZONE_ORT_LIB_PATHHand-positioned libonnxruntime path. Skips the download.
DEADZONE_ORT_CACHEOverride the ORT library cache dir.
DEADZONE_HUGOT_CACHEOverride the model-weights cache dir.
DEADZONE_DB_CACHEOverride the deadzone.db cache dir.
DEADZONE_DB_OFFLINE=1Refuse any network call. Fails loudly if nothing is cached. Set by default in the container image (which ships deadzone.db baked).
DEADZONE_DB_AUTOUPDATE=0Disable the boot-time DB freshness probe (the probe runs by default; fetch-db always probes regardless of this flag).

Default cache paths per platform:

Platformdeadzone.db lives at
macOS~/Library/Application Support/deadzone/deadzone.db
Linux$XDG_DATA_HOME/deadzone/deadzone.db (else ~/.local/share/...)
Windows%LOCALAPPDATA%\deadzone\deadzone.db

A sibling deadzone.db.release JSON manifest records {tag, sha256, fetched_at}. Startup compares the cached tag against the binary's compiled-in version: match → fire a 3-second freshness probe against deadzone.db.sha256 on the matching GitHub Release, atomic-swap if the remote sha differs (soft-fail to the cache on any network error); differs → fetch the new tag's release and atomic-swap; dev build → fall back to /releases/latest with a server.db_version_dev_fallback WARN. Pre-#197 binaries wrote a single-line tag-only sidecar; the JSON reader still accepts that format and rewrites it to v1 on first probe.


Add a library

Contributor path. End users don't touch this — they just get what ships in deadzone.db.

Not editing YAML yourself? Open an issue via the New issue page and pick Add a library or Refresh a library. The template collects exactly what a registry entry needs.

Editing YAML yourself? Append to libraries_sources.yaml:

libraries:

Single-version lib — no versions key, urls used as-is.

  • lib_id: /modelcontextprotocol/go-sdk kind: github-md urls:
  • https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/go-sdk/main/README.md

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

PopNxに聞く