Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Offline MCP access to ZIM knowledge archives — Wikipedia, Wiktionary, Stack Exchange, Kiwix.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
OPENZIM_MCP_TOOL_MODE필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"openzim": {
"command": "uvx",
"args": [
"openzim-mcp"
],
"env": {
"OPENZIM_MCP_TOOL_MODE": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add openzim --env OPENZIM_MCP_TOOL_MODE=your-value -- uvx openzim-mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
이 서버는 실행 명령어에 값을 넣어야 해서, 설정을 복사한 뒤 직접 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"openzim": {
"command": "uvx",
"args": [
"openzim-mcp"
],
"env": {
"OPENZIM_MCP_TOOL_MODE": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 실행 명령어에 값을 넣어야 해서, 설정을 복사한 뒤 직접 채워 주세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"openzim": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"openzim-mcp"
],
"env": {
"OPENZIM_MCP_TOOL_MODE": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
OPENZIM_MCP_TOOL_MODE env이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 cameronrye 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(3.4.0)은 13일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
OpenZIM MCP Server
Transform static ZIM archives into dynamic knowledge engines for AI models
✨ Highlights. A lean 8-tool advanced surface (
zim_query,zim_search,zim_get,zim_get_section,zim_browse,zim_metadata,zim_links,zim_health) with a schema small enough for small-model dispatch — or one-tool Simple mode for natural-language queries. Archive-type presets auto-tune retrieval per source (Wikipedia, Stack Exchange, …), inbound link discovery answers "what links here," and native libzim introspection validates and inspects any archive. Available on Smithery and the official MCP Registry. Release notes → Docs →
OpenZIM MCP is a modern, secure, high-performance Model Context Protocol server that gives AI models structured, offline access to ZIM format) knowledge archives — Wikipedia, Wiktionary, Stack Exchange, and the rest of the Kiwix Library.
Built for research assistants, knowledge chatbots, and content-analysis systems that need *intelligent* access to vast knowledge repositories — not just a raw text dump. Smart navigation by namespace (articles, metadata, media), structure-aware retrieval (sections, tables of contents, related articles), full-text search with suggestions and multi-archive search, and link-graph extraction to map content relationships. Cached, paginated operations keep things responsive across massive archives; comprehensive input validation and path-traversal protection keep things safe.
Streamable HTTP transport, per-entry MCP resources with live change notifications, and dual Simple / Advanced modes are all built in.
# uv (recommended — isolated CLI tool)
uv tool install openzim-mcp
pip install openzim-mcp
docker pull ghcr.io/cameronrye/openzim-mcp docker run -i --rm -v ~/zim-files:/data ghcr.io/cameronrye/openzim-mcp
The container defaults to stdio transport, so docker run -i speaks MCP over stdin/stdout — wire it into an MCP client the same way as the binary (see Quick start). For the long-running HTTP service (bearer auth, CORS, health endpoints), opt in at runtime with -e OPENZIM_MCP_TRANSPORT=http -e OPENZIM_MCP_HOST=0.0.0.0 -e OPENZIM_MCP_AUTH_TOKEN=… -p 8000:8000; see HTTP & Docker deployment.
Verify the install:
openzim-mcp --help
The server does nothing without an archive to read. Grab a real one — a 13.6 MB extract of English Wikipedia on climate change, from the openZIM project's own testing suite. No account, nothing to install:
mkdir -p ~/zim-files
curl -fsSL -o ~/zim-files/wikipedia_en_climate_change_mini_2024-06.zim \ https://raw.githubusercontent.com/openzim/zim-testing-suite/main/data/withns/wikipedia_en_climate_change_mini_2024-06.zim
~/zim-files is the directory every example below points the server at — the server expands ~ itself, so it works from a shell and from a client config file alike. For full archives — Wikipedia, Wiktionary, Stack Exchange and the rest, ranging from a few hundred MB to tens of GB — browse browse.library.kiwix.org and save the .zim into the same directory. More detail, including checksums and a Windows PowerShell equivalent: Quick start.
OpenZIM MCP is listed on the Smithery registry and the official MCP Registry (as io.github.cameronrye/openzim-mcp). Add it to your MCP client with the Smithery CLI:
npx @smithery/cli mcp add rye/openzim-mcp --client claude
For a one-click Claude Desktop extension, download the openzim-mcp- .mcpb asset (and its .sha256) from the latest release and double-click it. The bundle launches the version-pinned uvx openzim-mcp@ (so the host needs uv) and prompts for your ZIM directory. Maintainer runbook: docs/distribution.md.
Run the server in Simple mode (default — exposes one natural-language tool, zim_query):
openzim-mcp ~/zim-files
Wire it into your MCP client. Example for Claude Desktop's claude_desktop_config.json (any MCP client that speaks stdio works the same way):
{
"mcpServers": { "openzim-mcp": { "command": "uvx", "args": ["openzim-mcp", "~/zim-files"] } } }
Once the client connects, ask your LLM: *"summarize the article on Photosynthesis"* — zim_query dispatches to the right underlying tool automatically.
For full control, run in Advanced mode to expose all 8 specialized tools:
{
"mcpServers": { "openzim-mcp-advanced": { "command": "uvx", "args": ["openzim-mcp", "--mode", "advanced", "~/zim-files"] } } }
For HTTP transport (long-running service with bearer auth, CORS, and health endpoints) see HTTP & Docker deployment.
zim_query, zim_search, zim_get, zim_get_section, zim_browse, zim_metadata, zim_links, zim_health. Down from 22; advanced-mode schema drops from ~36KB to ~24.1KB, clearing the MCP Tax pain band. API reference →zim://{name}/entry/{path} with native MIME types; clients open a subscriptions/listen stream and get resources/list_changed when a ZIM appears or disappears, resources/updated when one is replaced. Resources, prompts & subscriptions →OPENZIM_MCP_PRESETS_OVERRIDE_PATH).zim_health(zim_file_path=...) validates an archive's integrity (Archive.check() + checksum), and zim_metadata reports archive identity, full-text / title index capabilities, and an M/Counter mimetype breakdown. API reference →zim_links(direction="inbound") returns pages that link to an entry, ranked by linker importance. Requires a pre-built sidecar: openzim-mcp build link-graph .zim (writes .zim.linkgraph.sqlite next to the archive). API reference →OpenZIM MCP ships two modes; pick one per client.
Simple mode (default) exposes a single intelligent tool, zim_query, that parses natural-language requests and dispatches to the right underlying operation. Built for small-model deployment targets — the wire footprint is minimal and the dispatch happens server-side, not in the LLM context. Start here unless you have a specific reason not to.
Advanced mode exposes all 8 specialized tools (zim_query, zim_search, zim_get, zim_get_section, zim_browse, zim_metadata, zim_links, zim_health) plus 3 MCP prompts (/research, /summarize, /explore) and per-entry resources. Built for larger models that can reliably dispatch over the full schema, and for clients that want fine-grained control over pagination, namespace browsing, and link-graph extraction.
Rule of thumb: models ≤ 13B parameters benefit from Simple mode; larger models (Claude Sonnet/Opus, GPT-4o-class, Llama 70B+) can dispatch Advanced mode directly. See LLM integration patterns for guidance on choosing.
Full documentation lives at [https://cameronrye.github.io/openzim-mcp/docs/](https://cameronrye.github.io/openzim-mcp/docs/).
| Group | Pages |
|---|---|
| Get started | Introduction · Installation · Quick start · ZIM concepts · LLM integration patterns · Worked examples |
| Concepts | Smart retrieval · Search reranking · Architecture overview |
| Reference | API reference · Configuration · Resources, prompts & subscriptions · CLI reference |
| Operate | HTTP and Docker deployment · Performance optimization · Security best practices · Troubleshooting · FAQ · Upgrading |
v3.4.0 is the current release (2026-10-25). v2.0.0 GA shipped 2026-05-27. Per SECURITY.md, the v1.x maintenance window closed when v2.5.0 shipped (2026-06-18); all active development is on the current major line. **v3.0.0 is a breaking release for HTTP subscription clien
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