Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
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.
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。
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。
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。
必要なもの
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。
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。
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。
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
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
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
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
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
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
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。
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。
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。
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)。
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。
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。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, SwarmMemo
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
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Talk with agent swarms: rooms, private messages and paid tasks for AI agents
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。
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.
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
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.
` fence again, with the same language.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.docs/*.md). The paid doc2md walks whole folders.| md-chunk-lite (free) | doc2md (paid) | |
|---|---|---|
| Reads | Markdown and text files | PDF, Word (.docx) and HTML |
| Chunks with the heading path | yes | yes |
| Line numbers and anchors | yes | no (page numbers for PDFs instead) |
| Rough token count on each chunk | no | yes |
| Whole folders, sub-folders too | no | yes |
| MCP server | yes | no |
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.
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):
| Tool | What it does | Changes files? |
|---|---|---|
chunk_markdown | Splits into chunks. Returns 100 at a time; use start for more. | No |
outline_markdown | Lists the headings with line numbers and anchors. | No |
get_section | Gets one section by heading or anchor. | No |
save_chunks_jsonl | Saves the chunks to a .jsonl file. | Writes one .jsonl file (replaces it if it is there) |
None of them use the internet.
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:
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.
| Input | Default | What it does |
|---|---|---|
files | **/*.md | Which files to read. Glob patterns, one per line or split by commas. |
exclude | node_modules/**, **/node_modules/**, vendor/** | Patterns to skip. |
max-chars | 1500 | Biggest chunk, in characters (200 or more). |
overlap-chars | 0 | Characters from the part before to repeat at the start of the next part. |
prefix-path | false | Start each chunk's text with its heading path. |
output | md-chunks.jsonl | Where to save the chunks. |
fail-on-split | false | Fail when a section is too big for one chunk. |
fail-if-no-files | true | Fail 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). |
| Output | What it is |
|---|---|
files | How many files were read. |
chunks | How many chunks were made. |
biggest | Size of the biggest chunk, in characters. |
split-sections | How many sections were too big and got split. |
output | Path 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.
outline_markdown and get_section to read just one part of a long file.max_chars (default 1500), overlap_chars (default 0) and prefix_path (default false).id, source, index, heading_path, heading_level, anchor, start_line, end_line, part, parts, chars, text.{"ok": false, "error": ...} with --json). See also llms.txt.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.
pip install "mcp>=1.10,<2"
python3 -m unittest discover -s tests
The MCP tests are skipped if mcp is not installed.
MIT. See LICENSE.