Context7
Up-to-date docs for AI agents
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.
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": {
"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。
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。
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 xjodoin 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(0.3.2)がレジストリに届いたのは4 か月前です。
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Node.jsも必要です。
同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa
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
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
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 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.
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.
rangefind build ./dist indexes built HTML directly, with data-rangefind-* attributes for body scoping, metadata, facets, and sorts.terms/packs/*.bin.gz.dist/runtime.browser.js.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.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).terms/directory-root. .bin.gz and terms/directory-pages/*.bin.gz.Range coalescing and bounded overfetch.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.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.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.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.opening_hours evaluation; route-aware place search; compact place details; and simplified encoded area geometry for real polygon/line map rendering.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.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.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:
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/.
Start with the guide that matches the job:
| Guide | Use 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. |
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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