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

md-chunk-lite

作者:tidybytetoolsバージョン 1.0.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.tidybytetools/md-chunk-lite

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Split Markdown into chunks by heading. Each chunk keeps its heading path and line numbers.

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

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": {
    "md-chunk-lite": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "md-chunk-lite",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add md-chunk-lite -- uvx md-chunk-lite 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": {
    "md-chunk-lite": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "md-chunk-lite",
        "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": {
    "md-chunk-lite": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "md-chunk-lite",
        "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 tidybytetools 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

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32709件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32709件のうち92%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32709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

md-chunk-lite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(1.0.0)がレジストリに届いたのは3 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:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, SwarmMemo

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★ 211一昨日更新
インストール

SwarmMemo

作者:Hugo0

Talk with agent swarms: rooms, private messages and paid tasks for AI agents

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。

md-chunk-lite

Free tool that splits Markdown into chunks by heading. Every chunk knows its heading path and the line numbers it came from. Need PDF, Word or web page files turned into chunks (with page numbers for PDFs), or whole folders? The paid doc2md does that: [doc2md on Gumroad](https://tidybyte.gumroad.com/l/frlkv)

Good for AI search (RAG), embeddings, and docs bots. Plain code, not AI, so the same file always gives the same chunks. Runs on your own computer. MIT license. Python 3.10 or newer, on Windows, Mac and Linux.

Install

pip install md-chunk-lite

Or use pipx, which keeps it in its own space:

pipx install md-chunk-lite

Want the newest code from GitHub instead?

pip install git+https://github.com/tidybytetools/md-chunk-lite

Use it

md-chunk-lite guide.md                     # writes guide.chunks.jsonl

md-chunk-lite docs/*.md -o all.jsonl # many files into one file md-chunk-lite guide.md -o - # print the chunks on screen md-chunk-lite guide.md --max-chars 800 # smaller chunks md-chunk-lite guide.md --outline # just show the headings cat guide.md | md-chunk-lite - # read from stdin

Example run:

Saved: guide.chunks.jsonl  (7 chunks, biggest 151 chars)

Each line of the .jsonl file is one chunk:

{

"id": "guide.md#3", "source": "guide.md", "index": 3, "heading_path": ["Garden Guide", "Planting", "Tomatoes"], "heading_level": 3, "anchor": "tomatoes", "start_line": 16, "end_line": 24, "part": 1, "parts": 1, "chars": 151, "text": "### Tomatoes\n\nPlant tomatoes after the last frost. Give them sun.\n\n`python\n..." }

  • heading_path: all the headings above this chunk, from the top.
  • anchor: the #link GitHub makes for that heading, so you can link straight to it.
  • start_line and end_line: where the chunk is in the file (the first line is 1).
  • part and parts: a big section is split into parts. part 2, parts 3 means the 2nd of 3.
  • chars: how long text is.

--outline prints the headings:

Garden Guide  [line 8, #garden-guide, 14 chars]

Tools [line 10, #tools, 47 chars] Planting [line 14, #planting, 11 chars] Tomatoes [line 16, #tomatoes, 151 chars]

When you run it in a terminal it ends with one short line about the paid doc2md. --quiet turns it off, and it never shows when output is piped or redirected.

How it splits

  1. Each heading starts a new section. A chunk never mixes two sections, so every chunk has one clear heading path.
  2. A small section becomes one chunk. Its text is copied straight from your file, so the line numbers match.
  3. A big section is split at blank lines. Lists, tables and code blocks stay whole when they fit.
  4. A table that is too big is split by rows, and each part gets the header row again.
  5. A code block that is too big is split by lines, and each part gets its own ` fence again, with the same language.
  6. A very long line is cut at the end of a sentence, then at a space if it has to be.
  7. A heading with no text of its own (just more headings under it) does not get its own chunk, but it still shows in the heading_path of the chunks under it.

It knows # headings and underlined headings (=== and ---). It skips headings inside code blocks and YAML front matter (the --- block at the very top).

Options:

  • --max-chars N: biggest chunk, in characters (default 1500, smallest 200). About 4 characters make 1 token in English.
  • --overlap-chars N: when a section is split, start each part with up to N characters from the end of the part before it (default 0). It is never added inside a code block or table, and never between two different sections.
  • --prefix-path: start each chunk's text with its heading path, like Garden Guide > Planting > Tomatoes. This often helps search. It counts toward --max-chars.
  • --json: print one JSON object for scripts and AI agents instead of saving a file.

Known limits

  • Sizes are characters, not tokens. It does not load a tokenizer.
  • Markdown and plain text only. PDF, Word and HTML are not read. The paid doc2md turns those into chunks (with page numbers for PDFs).
  • No folders. Give it files (your shell can expand docs/*.md). The paid doc2md walks whole folders.
  • Not a full Markdown parser. A heading inside an HTML block, or an underlined heading that spans more than one line, may be handled wrong.
  • Overlap uses whole words from the part before, so it can be a little shorter than you asked for.

Lite vs paid

md-chunk-lite (free)doc2md (paid)
ReadsMarkdown and text filesPDF, Word (.docx) and HTML
Chunks with the heading pathyesyes
Line numbers and anchorsyesno (page numbers for PDFs instead)
Rough token count on each chunknoyes
Whole folders, sub-folders toonoyes
MCP serveryesno

Other good free tools

Pick what fits you. If you already use LangChain, its MarkdownHeaderTextSplitter also splits by heading. Chonkie and semchunk split any text by token count. md-chunk-lite is small, MIT, has no AI or tokenizer parts, gives you line numbers and anchors, and has an MCP server built in.

Use it from Claude Desktop or Cursor (MCP)

There is a small free MCP server built in. It needs uv.

Run it by hand to check it starts (it waits quietly for an app to talk to it):

uvx md-chunk-lite mcp

Claude Desktop (claude_desktop_config.json) or Cursor (~/.cursor/mcp.json):

{

"mcpServers": { "md-chunk-lite": { "command": "uvx", "args": ["md-chunk-lite", "mcp"] } } }

uvx --from md-chunk-lite md-chunk-lite-mcp starts the same server.

Tools (each one takes a file path or Markdown text):

ToolWhat it doesChanges files?
chunk_markdownSplits into chunks. Returns 100 at a time; use start for more.No
outline_markdownLists the headings with line numbers and anchors.No
get_sectionGets one section by heading or anchor.No
save_chunks_jsonlSaves the chunks to a .jsonl file.Writes one .jsonl file (replaces it if it is there)

None of them use the internet.

Use it in GitHub Actions

Chunk your docs on every push, so your AI search or docs bot always gets fresh chunks. It also warns you when a section is too big for one chunk, right on the line in the pull request.

name: Docs chunks

on: [push, pull_request] permissions: contents: read jobs: chunks: runs-on: ubuntu-latest steps:

  • uses: actions/checkout@v7
  • uses: tidybytetools/md-chunk-lite@v1 with: files: docs/**/*.md max-chars: "1500" artifact-name: docs-chunks # download the JSONL from the run page

Want a big section to fail the check instead of just warn? Add fail-on-split: "true".

It runs the code in the same tag you pick, with only Python's standard library. No API key, no account, and nothing is sent outside GitHub. It works on Linux, Windows and Mac runners.

Inputs
InputDefaultWhat it does
files**/*.mdWhich files to read. Glob patterns, one per line or split by commas.
excludenode_modules/**, **/node_modules/**, vendor/**Patterns to skip.
max-chars1500Biggest chunk, in characters (200 or more).
overlap-chars0Characters from the part before to repeat at the start of the next part.
prefix-pathfalseStart each chunk's text with its heading path.
outputmd-chunks.jsonlWhere to save the chunks.
fail-on-splitfalseFail when a section is too big for one chunk.
fail-if-no-filestrueFail when no files match.
artifact-name(empty)If set, upload the JSONL as an artifact with this name.
python-version(empty)Python to set up. Empty uses the runner's Python (3.10 or newer).
Outputs
OutputWhat it is
filesHow many files were read.
chunksHow many chunks were made.
biggestSize of the biggest chunk, in characters.
split-sectionsHow many sections were too big and got split.
outputPath of the JSONL file.

The run page also gets a short report: chunks per file, and a list of every section that got split, with its line number.

For AI agents

  • Use when: you have a Markdown or text file (docs, notes, a README) and need chunks with heading paths and line numbers for search, embeddings or citing sources. Use outline_markdown and get_section to read just one part of a long file.
  • Don't use when: the file is PDF, Word or HTML (convert it first), or you need token-exact sizes.
  • Input: a file path or Markdown text, plus max_chars (default 1500), overlap_chars (default 0) and prefix_path (default false).
  • Output: chunks with id, source, index, heading_path, heading_level, anchor, start_line, end_line, part, parts, chars, text.
  • CLI exit code is 0 on success and 1 on error (message on stderr, or {"ok": false, "error": ...} with --json). See also llms.txt.

Python

from md_chunk_lite import chunk_file, chunk_markdown, outline, get_section

chunks = chunk_file("guide.md", max_chars=1000) for c in chunks: print(c["heading_path"], c["start_line"], c["end_line"])

install = get_section(open("README.md").read(), heading="Install")

The chunker file uses only Python's standard library. Installing with pip also adds the mcp package for the MCP server.

Tests

pip install "mcp>=1.10,<2"

python3 -m unittest discover -s tests

The MCP tests are skipped if mcp is not installed.

License

MIT. See LICENSE.

PopNxに聞く