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

Rangefind

作者:xjodoinバージョン 0.3.2i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.xjodoin/rangefind

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Search rangefind static indexes: full-text, geo, autocomplete, facets - no server, just files.

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": {
    "rangefind": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "rangefind-mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add rangefind -- npx -y rangefind-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": {
    "rangefind": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "rangefind-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": {
    "rangefind": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "rangefind-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 xjodoin 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7258件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7258件のうち22%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7258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

Rangefind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(0.3.2)がレジストリに届いたのは4 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。

Rangefind

Rangefind is a static search engine for large sites that cannot or should not run a search server.

It builds a sparse inverted index into static files, then lets the browser query that index with HTTP Range requests. The core idea is simple: keep the logical search shards small, but pack them into a small number of static files so deploys and cold starts stay practical.

This repository is the standalone extraction of a production prototype built for a large thesis corpus.

What Is Implemented

The list below is the compact overview. The [complete feature guide](docs/features.md) explains every supported search lane, build mode, runtime, integration, feature combination, fallback, and deliberate boundary with runnable examples.

  • JSONL document input.
  • Static-site crawler: rangefind build ./dist indexes built HTML directly, with data-rangefind-* attributes for body scoping, metadata, facets, and sorts.
  • Schema-driven weighted fields.
  • BM25F-style field scoring.
  • Phrase signals for title/heading fields.
  • Adaptive posting segments.
  • Independently compressed posting segments packed into terms/packs/*.bin.gz.
  • Single ESM browser runtime bundle at dist/runtime.browser.js.
  • Node runtime (rangefind/node) for MCP servers, CLIs, and SSR: same query engine over local index directories (positional file reads) or remote HTTP(S) indexes, with browser-equivalent caching — immutable content-addressed objects cached on disk and in a memory LRU, manifests revalidated with ETags.
  • Mobile runtime (rangefind/mobile) for React Native/Hermes and other embedded JS hosts: fully offline search over a bundled or downloaded index via positional file reads, or remote HTTP(S) indexes with memory + persistent caching — see docs/mobile.md (covers WebView, Flutter, and native apps too).
  • Lazy paged binary range directories at terms/directory-root. .bin.gz and terms/directory-pages/*.bin.gz.
  • ZFS-inspired object pointers with SHA-256 verification before decompression.
  • Content-addressed immutable pack and directory filenames for CDN caching.
  • Exact compressed-object deduplication during index construction.
  • Locality-ordered doc packs with a tiny doc-id ordinal table and dense pointer records for low-transfer result fetching.
  • Dense binary doc-page payload packs for browse, filter, and sort result pages where original document ids are clustered.
  • Range-packed result payloads with capped display fields.
  • Range-addressable posting-block sidecar for high-df terms.
  • Optional authority sidecar for exact title/entity/alias rescue without changing the main inverted index; a single title authority also supplies bounded prefix autocomplete without a second large build structure.
  • Range-packed binary facet dictionaries for high-cardinality metadata.
  • File-backed build pipeline with immutable posting segments, selected-term spools, raw/compressed document spools, heap-based segment merge, and sampled build telemetry.
  • Minimal runtime manifest with lazy full-manifest and telemetry sidecars.
  • Browser runtime with adaptive HTTP Range coalescing and bounded overfetch.
  • Main-index typo correction that uses bounded vocabulary shard probes and executes only the strongest corrected searches when first-page results are empty or weak.
  • Multi-value keyword facets with lazy dictionary loading.
  • Range-addressed typed numeric, date, and boolean doc-values for filters and sorting.
  • Lazy binary sorted doc-value trees for range-pruned top-k sort and doc-order early-stop browsing.
  • Lucene-style geo point fields with a range-addressed static KD tree: bounding-box and radius filters, exact nearest-neighbor distance sort with early-stop proofs (with or without a text query), text-plus-geo filtering, per-cell filter summaries, and distance boosts.
  • Optional compact geo result capsules and multi-resolution facet-to-cell indexes for one-range map results and category-aware spatial routing, plus a wildcard occupancy lane for arbitrary names and brands.
  • Generic route-corridor search over encoded polylines, coordinate arrays, or GeoJSON: exact point-to-route filtering, multi-resolution corridor cells, progress/direction/viewport ranking, and a rejoin point for every result.
  • Static routing and itinerary planning (rangefind/route): a CRP/MLD route graph built from OSM road networks into range-addressed cell and overlay objects — point-to-point driving routes with geometry and named steps, travel-time matrices, and multi-stop itinerary optimization, all exact versus a full-graph Dijkstra and served from static files with a bounded fetch set per query; sharded builds share one top overlay and route identically to monolithic ones — see docs/route-graph.md.
  • Search-as-you-type autocomplete inside the range-addressed authority index: diacritic-folded prefix and mid-label token matching, popularity or custom weights, exact best-first top-k with per-shard weight proofs, and precomputed hot lists so a first keystroke costs one small fetch—without a second suggestion pack family or a corpus-sized heap map.
  • Hybrid semantic search from a range-addressed IVF vector index: int8 quantized embeddings, coarse-dimension candidate pages plus a fixed-width full-dimension refine store, cosine top-k, and reciprocal-rank fusion with the text lane — no server, no vector database.
  • Analyzer-consistent snippets and highlight ranges on search results.
  • Multilingual analysis (analysis config): per-document language detection or an explicit language field, per-language light stemmers and stopwords for 20+ languages, script-aware Unicode folding (Latin, Greek, Cyrillic, Arabic, Hebrew, Devanagari), dictionary-free CJK bigram tokenization that is deterministic across Node and every browser, cross-language query expansion with index-evidence base-plan selection, and the whole profile frozen into the manifest so query analysis always matches the index.
  • Incremental publishing: rangefind build --update adds small delta generations over an existing index — unchanged pack bytes keep their content-addressed names (and CDN cache entries), replaced documents tombstone their old version, and the runtime merges every lane (text, sorted browse, geo, vector, hybrid, suggest, facets) across generations with scores that stay exactly comparable. rangefind build --compact folds generations back into a single index when they pile up.
  • Per-query facet counts with exact-or-flagged semantics: dictionary-backed global counts, exact counts over budgeted match sets, and bounded chunk-sampled estimates for very large result sets.
  • OpenStreetMap place and address fixture with canonical zero-posting address lookup, compact addr:interpolation ranges, structured forward and reverse geocoding, bounded multi-provider civic/postal augmentation (including the Québec RQA adapter), reusable rangefind/osm and rangefind/osm/node integration APIs, and exhaustive geo oracles.
  • OSM typed and natural-language constraints for accessibility, services, payment, seating, reservations, fees, and open-now; conservative client-side opening_hours evaluation; route-aware place search; compact place details; and simplified encoded area geometry for real polygon/line map rendering.
  • Geographic index sharding for planet-scale corpora: independently built and updated per-region shards sharing one frozen scoring-stats artifact (scoringStats config + rangefind/scoring-stats), a tiny sharded root manifest (rangefind/shards), lazy shard engines with bbox geo routing and expanding nearest-first search, and merged lanes whose rankings match a monolithic build of the same corpus exactly — see docs/sharded-osm.md.
  • Link-graph authority (linkRank): the static-site crawler resolves internal links into a document graph and folds a build-time PageRank prior into a sortable numeric doc-value. Well-linked pages win near-ties in ranking (an opt-out multiplicative boost, score *= 1 + boost*linkRank, applied as a bounded window rerank with no change to the scoring hot loop), you can sort by authority, and there is zero query-time graph traversal. Any corpus that knows its own edges can opt in with the turnkey examples/link-graph-enrich.mjs enricher (or the exported rangefind/link-graph helper); see docs/link-graph.md.
  • Tiny runnable example.

Why This Exists

Most browser search libraries assume the browser downloads a whole index, or they optimize for smaller sites. Rangefind is for the case where you want:

  • no backend service,
  • no hosted search provider,
  • static hosting compatibility,
  • measurable retrieval quality,
  • low request count despite many logical shards,
  • and an index format designed around top-k retrieval.

Quick Start

Demos: https://rangefind.dev/ — an OpenStreetMap map search backed by the rolling public sharded index (autocomplete, viewport geo queries, and nearest-neighbor) and the minimal example, both served as pure static files.

The already-generated planet-scale OSM index is free to query directly from browsers or Node—no account or API key required:

import { createSearch } from "rangefind";

const engine = await createSearch({ baseUrl: "https://osm.rangefind.dev/" });

See its live coverage and freshness at https://osm.rangefind.dev/. It is a best-effort public service; self-host the index when you need guaranteed capacity, version pinning, custom fields, or an operational SLA. OSM result UIs must display © OpenStreetMap contributors.

npm install

npm run build:example npm run test:smoke npm run serve:example

Open http://localhost:5178/.

Documentation

Start with the guide that matches the job:

GuideUse it for
[Feature guide](docs/features.md)Complete capability catalog, examples, supported combinations, compatibility, and boundaries.
[Reference](docs/reference.md)Configuration properties, builder/runtime APIs, tuning knobs, UI component, and deployment requirements.
[Architecture](docs/architecture.md)Static file layout, range directories, posting retrieval, geo, authority, and vector internals.
[Autocomplete guide](docs/autocomplete.md)Search-as-you-type patterns, measured per-keystroke costs, hydrated previews, instant selection, and the anti-patterns.
[OSM example](examples/osm-geo/README.md)Map search, autocomplete, geocoding, constraints, route corridors, geometry, extraction, and RQA.
[Replace Google Maps APIs](https://rangefind.dev/google-maps-api-alternative/)Free public OSM index, migration adapter, API mapping, complete use cases, production checklist, attribution, and parity boundaries.
[Node](docs/node-runtime.md) / [mobile](docs/mobile.md)Local, remote, cached, embedded, and offline runtimes.
[Sharded OSM](docs/sharded-osm.md)Planet-scale regional builds, root routing, and exact score comparability.
[Route graph](docs/route-graph.md)Static routing, travel-time matrices, and itinerary planning over range-addressed road-network cells and overlays.
[Production maps benchmark](docs/osm-maps-benchmark.md)Google Maps-style workload coverage, quality assertions, and phone budgets.

Crawl A Static Site

If you already have a built static site (from any generator), point Rangefind at the output directory and it indexes the HTML directly — no JSONL to author:

npx rangefind build ./dist

This crawls every .html/.htm file under ./dist, extracts the title, headings, and main body text, and writes the index to ./dist/rangefind (change it with --output). Result URLs default to site-root paths (--base-url sets a prefix or origin, e.g. --base-url https://example.com/). Deploy the site and

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