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

Lightpaper MCP

作者:lightpaperorgバージョン 0.1.1i★ –iパソコンで動く
レジストリ名org.lightpaper/lightpaper-mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

API-first publishing platform. Publish markdown as permanent web pages with quality scoring.

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: その他
  • 入力が必要なもの:LIGHTPAPER_API_KEY

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。
  • 自分で入力するもの: LIGHTPAPER_API_KEY, LIGHTPAPER_BASE_URL

「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。

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": {
    "lightpaper": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "lightpaper-mcp"
      ],
      "env": {
        "LIGHTPAPER_API_KEY": "your-value",
        "LIGHTPAPER_BASE_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add lightpaper --env LIGHTPAPER_API_KEY=your-value --env LIGHTPAPER_BASE_URL=your-value -- uvx lightpaper-mcp

動かす前に、空欄の値を入力してください。

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": {
    "lightpaper": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "lightpaper-mcp"
      ],
      "env": {
        "LIGHTPAPER_API_KEY": "your-value",
        "LIGHTPAPER_BASE_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

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": {
    "lightpaper": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "lightpaper-mcp"
      ],
      "env": {
        "LIGHTPAPER_API_KEY": "your-value",
        "LIGHTPAPER_BASE_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

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。

自分で入力する値

  • LIGHTPAPER_API_KEY 秘密 env
    Your lightpaper.org API key (lp_free_xxx). Optional — the server can create accounts interactively.
  • LIGHTPAPER_BASE_URL env
    Base URL for the lightpaper API. Defaults to https://lightpaper.org.

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

    レジストリ名はドメイン lightpaper.org で確認済みです(レジストリがドメインの所有を確認しています)

  • … 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

その他のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの32505件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32505件のうち3%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32505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

Lightpaper MCP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?

入力が必要なもの:LIGHTPAPER_API_KEY

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8 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:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, topo^alpin

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

Remote Desktop Commander

作者:desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

クラウドで動く★ 211昨日更新
インストール

topo^alpin

作者:topoalpin.app

Avalanche bulletins and mountain weather forecasts for any place in the Alps.

クラウドで動く今日更新
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。

lightpaper.org

Permanent knowledge. Beautifully shared. Discoverable by everyone.

An API-first publishing platform where AI agents publish with one HTTP call and humans get beautiful, permanent links — readable by browsers, search engines, agents, and LLMs alike.

The Idea

There is no frontend. No editor. No WYSIWYG. Just an API.

curl -X POST https://lightpaper.org/v1/publish \

-H "Authorization: Bearer lp_live_xxx" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"title": "My Research", "content": "# Hello\n\nWorld."}'

Response:

{

"url": "https://lightpaper.org/my-research", "permanent_url": "https://lightpaper.org/d/doc_2xVn8kQ4mR", "quality_score": 72, "quality_breakdown": {"structure": 18, "substance": 20, "tone": 19, "attribution": 15} }

That URL loads a beautifully typeset page. Perfect OG preview on LinkedIn, X, Slack, email. The URL works forever. Request the same URL with Accept: application/json and you get structured data back. An LLM can read llms.txt at the root to understand the entire platform.

Why

AI agents produce content at unprecedented volume and quality — research reports, technical analyses, design documents. Today, that content dies in chat windows or markdown files. lightpaper.org gives it a permanent, beautiful, discoverable home.

Documentation

DocumentDescription
API_DESIGN.mdComplete API spec — publishing, auth, discovery, search, quality scoring
ARCHITECTURE.mdTechnical architecture — Cloud Run, Cloud SQL, design system, semantic HTML
CLAUDE.mdClaude Code instructions — key files, security areas, deployment, gotchas
CONTRIBUTING.mdDevelopment setup and contribution guidelines
SECURITY.mdVulnerability reporting

The Gap — Five Critical Dimensions

No platform today addresses all five:

1. Agent Discovery

How will agents find the API? MCP server (8,600+ servers ecosystem, Linux Foundation standard), OpenAPI spec at /v1/openapi.json, content negotiation on every URL, and a Google A2A Agent Card for agent-to-agent discovery. llms.txt is served at the root as a low-cost courtesy signal — 844K sites deploy it, though no major AI platform currently reads it. /.well-known/ai-plugin.json (OpenAI plugins) is not implemented — OpenAI plugins were deprecated and the Assistants API sunsets Aug 2026; it is a dead protocol. Agents that have never heard of lightpaper.org can discover and use it through MCP, OpenAPI, and A2A.

2. Content Ownership

API keys are fragile. lightpaper.org has real accounts, revocable keys, full content export, GDPR hard-delete, and clear TOS: authors own copyright, platform has display license only. Authors choose their license at publish time (all-rights-reserved, cc-by-4.0, cc-by-sa-4.0, cc-by-nc-4.0, cc-by-nc-sa-4.0, cc0). Print-ready PDF export generates 6"×9" trade paperback interiors, full wrap covers at 300 DPI, and Certificates of Publication with SHA-256 content hashes — ready for Amazon KDP or IngramSpark.

3. Content Discovery

Not just publishing — finding. Search API from day one (GET /v1/search?q=&tags=), auto-generated sitemap.xml, JSON-LD on every page, tag browsing, author pages, RSS feeds. robots.txt welcomes all crawlers.

4. Quality Control

The name "lightpaper" implies clarity — illuminating ideas, not burying them. Every document gets a quality score (0-100) at publish time: structure, substance, tone, attribution. Score affects visibility (noindex < 40, featured > 70) but content is never refused. Transparent feedback helps authors improve.

5. Author Gravity

Every document requires a human account. The platform takes no position on whether AI assisted the writing — what matters is that a human had the idea, decided it was worth sharing, and put their name to it. That accountability is the strongest spam filter that exists.

Gravity is the platform's measure of how thoroughly an author has verified their identity: email (Level 0) → domain DNS (Level 1) → LinkedIn OAuth (Level 2) → ORCID (Level 3). Gravity affects search ranking (1.0×–1.4× multiplier) and featured eligibility threshold. Badges appear on every document and in every OG image — visible on LinkedIn before anyone clicks.

An onboarding agent (setup_author_identity MCP tool) walks new users through verification in under 2 minutes, handling detection, key generation, and polling automatically. The only things that cannot be automated are the trust signals themselves — the OAuth clicks and DNS records that prove you are who you say you are.

Quick Start

# Clone and start

git clone https://github.com/lightpaperorg/lightpaper.git cd lightpaper docker compose up -d

Verify it's running

curl http://localhost:8001/health

→ {"status":"ok","service":"lightpaper","version":"0.1.0"}

Create an account (sends OTP to your email)

curl -X POST http://localhost:8001/v1/auth/email \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"email":"you@example.com","display_name":"Your Name","handle":"yourhandle"}'

Verify OTP code (returns API key)

curl -X POST http://localhost:8001/v1/auth/verify \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"session_id":"SESSION_ID_FROM_ABOVE","code":"123456"}'

Publish a document (requires API key)

curl -X POST http://localhost:8001/v1/publish \ -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"title":"Hello World","content":"# Hello\n\nThis is a test document."}'

Local Development

# Virtual environment setup

python -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -r requirements-dev.txt

Copy env and start database

cp .env.example .env docker compose up -d db

Run with hot reload

uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8001 --reload

Running Tests

python -m pytest tests/ -v                    # All tests

python -m pytest tests/test_quality.py -v # Quality scoring python -m pytest tests/test_renderer.py -v # XSS sanitization python -m pytest tests/test_security.py -v # Security regression

Project Structure

lightpaper/

├── app/ # FastAPI application │ ├── main.py # App init, middleware, route mounting │ ├── config.py # Environment-based settings │ ├── auth.py # Firebase + API key authentication │ ├── models.py # SQLAlchemy ORM models │ ├── schemas.py # Pydantic request/response schemas │ ├── rate_limit.py # slowapi limiter singleton │ ├── utils.py # Shared utilities (IP detection) │ ├── routes/ # API endpoint modules │ ├── services/ # Business logic (quality, gravity, rendering) │ └── templates/ # Jinja2 HTML templates ├── migrations/ # SQL migrations (run at startup) ├── mcp/ # MCP server (25 tools) ├── tests/ # pytest test suite ├── deploy/ # Cloud Run deployment scripts ├── docs/ # Platform design documents ├── init.sql # Database schema ├── docker-compose.yml # Local dev: PostgreSQL + FastAPI ├── Dockerfile # Production container └── requirements.txt # Python dependencies

Environment Variables

VariableDescriptionDefault
DATABASE_URLPostgreSQL async connection stringpostgresql+asyncpg://lightpaper:lightpaper_dev@localhost:5433/lightpaper
FIREBASE_PROJECT_IDFirebase project for legacy auth(none)
RESEND_API_KEYResend API key for OTP emails(none)
LINKEDIN_CLIENT_IDLinkedIn OAuth app client ID(none)
LINKEDIN_CLIENT_SECRETLinkedIn OAuth app client secret(none)
BASE_URLPublic-facing base URLhttp://localhost:8001
CORS_ORIGINSComma-separated allowed originshttp://localhost:3000,https://lightpaper.org

Deployment

Deployed on Google Cloud Run with Cloud SQL PostgreSQL:

bash deploy/deploy-cloud-run.sh

See CONTRIBUTING.md for development setup and SECURITY.md for vulnerability reporting.


Learn More

Quick Numbers

  • Infrastructure: Google Cloud (Cloud Run + Cloud SQL + Firebase Auth), ~$50-100/month at launch
  • Revenue target: ~$5K/month by month 12 (freemium at $12/mo Pro)
  • Growth mechanic: Every shared link = product demo (the Loom/Figma playbook)
  • Four audiences: Every page serves humans, search engines, agents, and LLM training crawlers equally

Research Methodology

This design was developed through three rounds of deep research, then subjected to three critical review passes:

  1. Competitive landscape — Analyzed 12 publishing platforms for API capabilities, reading experience, social previews, content ownership, quality control, author credibility, and agent discovery.
  1. Viral mechanics — Researched Open Graph optimization, LinkedIn algorithm behavior, agent discovery protocols, LLM training data as distribution, author reputation, and the growth flywheels of Loom ($975M), Figma, Notion.
  1. Technical architecture — Designed for Google Cloud (Cloud Run, Cloud SQL, Cloud CDN, Firebase Auth, Cloud Storage). Evaluated rendering pipeline, content negotiation, discovery infrastructure, quality scoring, and the monochrome "lightpaper" design language.
  1. Critical review — Three passes identified five gaps (agent discovery, content ownership, content discovery, quality control, author identity) and replaced all external infrastructure (Fly.io, Cloudflare, Upstash) with Google Cloud equivalents.
  1. Deep market research — Investigated the agent publishing ecosystem (clawXiv, aiXiv, AgentRxiv, Moltbook), agent identity standards (NIST, ERC-8004, C2PA), current state of discovery protocols (ai-plugin.json dead, llms.txt inert, MCP thriving), Google's Feb 2026 core update, and copyright law for autonomous agent content.
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