프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Tripitaka MCP

제작자: dhamma-seeker버전 1.3.0i★ –i클라우드에서 실행
레지스트리 이름io.github.dhamma-seeker/tripitaka-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

MCP server for the full Pāli Canon — search, cite, compare translations. Offered as Dhamma Dāna.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 클라우드에서 실행
  • 전송 방식: Streamable HTTP, SSE
  • 카테고리: 검색 및 AI 기억

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 제작자의 서버에서 실행돼요. 내가 요청한 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:

  1. Settings → Connectors 열기
  2. Add custom connector 누르기
  3. 아래 주소를 붙여 넣고 Add 누르기
  4. 로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.tripitaka-mcp.com/mcp

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add --transport http tripitaka https://mcp.tripitaka-mcp.com/mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "tripitaka": {
      "url": "https://mcp.tripitaka-mcp.com/mcp"
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "tripitaka": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.tripitaka-mcp.com/mcp"
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:

  1. 웹에서 ChatGPT 열기 → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create 또는 Add 누르기(일부 요금제는 먼저 Advanced에서 Developer mode를 켜야 해요)
  3. 아래 주소를 붙여 넣고 이름을 정한 뒤 저장하기
  4. 로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://mcp.tripitaka-mcp.com/mcp

메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 9일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 dhamma-seeker 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    엔드포인트 응답

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요

  • … 아직 점검 안 함

    OAuth로 로그인

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 5747개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 5747개 중 12%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5747개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Tripitaka MCP, 안전한가요?

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.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.3.0)은 6개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Context7

Up-to-date docs for AI agents

제작자: upstash널리 사용됨↓ 97.3만/주★ 6.4만그저께 업데이트

컴퓨터 또는 클라우드

Codebase Memory

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

제작자: DeusData널리 사용됨↓ 1.8만/주★ 4.8만22일 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

Exa

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

제작자: exa-labs널리 사용됨★ 5.2천2개월 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ exa.ai

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

Tripitaka MCP Server

An MCP server for searching and citing content from the Pāli Tipiṭaka. It lets AI clients such as Claude or Cursor look up suttas, quote the teachings, and compare translations across languages.

🙏 This project is offered as Dhamma Dāna: 100% free, non-commercial only.

License details: LICENSE (code) and NOTICE.md (data)

✨ Features

  • Full Tipiṭaka coverage, at parity with SuttaCentral. All three baskets are indexed, about 444K segments. Sutta carries Pāli plus English from bilara-data's translators (Bhikkhu Sujato for DN/MN/SN/AN and most of the Khuddaka Nikāya, with John Kelly, Bhikkhu Kovilo and others for a few KN books). Vinaya carries Pāli plus Bhikkhu Brahmali's English. Abhidhamma is Pāli only, because upstream bilara-data has no English for any Abhidhamma book. list_structure reports live counts.
  • Hybrid search merges keyword and semantic results through Reciprocal Rank Fusion (RRF). It is the most precise of the search tools and needs no configuration.
  • Keyword search with trigram fuzzy matching and cross-language alignment.
  • Semantic search by meaning, using vector similarity (pgvector).
  • Translation comparison across editions, aligned segment by segment.
  • Dictionary bridge with 20,000+ entries (P. A. Payutto, PTS, DPPN).
  • Sutta fetch and citations. Get a sutta by ID (mn1, pli-tv-bu-vb-pj1, patthana1.1) and generate a properly formatted academic citation.
  • Pāli word analyzer that strips inflectional suffixes to find the root form when a dictionary lookup misses (bhikkhūnaṁ → bhikkhu).
  • Cross-reference URLs in every response: a clickable deep link into the project's own bilingual reader (Pāli + English, with a segment anchor that highlights the cited verse). The reader renders SuttaCentral's bilara-data verbatim, so it is the authoritative text, and AI clients surface the link so users can verify the source in one click.
  • Dual transport: legacy SSE (/sse) and canonical Streamable HTTP (/mcp, MCP spec 2025-03-26).
  • MCP resources: tripitaka://structure, tripitaka://sutta/{id}, tripitaka://word/{w}, for clients that pin context as resources.
  • Curated reference pages at /topics/*: six markdown pages covering canon structure, getting started and tool selection, places (Mahājanapada, holy sites, cosmology), 10 foundational themes with locus classicus, about 30 major figures, and a phase-based timeline of the Buddha's 45-year mission. Sutta IDs are verified against live data, and an AI client can fetch one page instead of running 30+ tool calls.
  • Claude skill. skills/tipitaka-research.md is a ready-to-install workflow file that turns on a multi-step research pattern (clarify → verify coverage → search → drill in → cite) on Claude Desktop and Claude Code.
  • Postman collection included for testing the API.

🏗️ Tech stack

TechnologyRole
Python + FastMCPMCP Server
PostgreSQL + pgvectorDatabase + Vector Search
sentence-transformersEmbeddings for semantic search
Docker ComposeInfrastructure

🚀 Quick start

🌐 No setup: connect to the public Dhamma Dāna server

The maintainers run a free public instance at tripitaka-mcp.com.

EndpointUse
https://mcp.tripitaka-mcp.com/mcpStreamable HTTP (MCP spec 2025-03-26)
https://mcp.tripitaka-mcp.com/sseLegacy SSE (older clients)

Connecting Claude Desktop takes three steps. Nothing to install but Node.js, and no Docker or GPU.

1. Find your absolute npx path. Claude Desktop doesn't read your shell profile, so a bare npx won't resolve. Open a terminal:

which npx

example: /Users/you/.nvm/versions/node/v22.14.0/bin/npx

2. Open claude_desktop_config.json (~/Library/Application Support/Claude/ on macOS, %APPDATA%\Claude\ on Windows) and add the entry below. Substitute YOUR_NPX_PATH with the output from step 1, and YOUR_NODE_BIN_DIR with that path's parent directory:

{

"mcpServers": { "tripitaka": { "command": "YOUR_NPX_PATH", "args": ["-y", "mcp-remote", "https://mcp.tripitaka-mcp.com/mcp"], "env": { "PATH": "YOUR_NODE_BIN_DIR:/usr/local/bin:/usr/bin:/bin" } } } }

3. Quit Claude Desktop completely (⌘Q on macOS, tray → Quit on Windows) and reopen. The 🔌 indicator in the bottom-left should show tripitaka with 14 tools available.

_The first connection takes 5 to 10 seconds_ while npx downloads mcp-remote on demand. Give Claude Desktop a moment after the restart before deciding it failed.

Once connected, try asking Claude things like:

  • "What does the Buddha teach about mindfulness of breathing? Quote the relevant passages from MN 118."
  • "Show me the full text of the Karaṇīyamettasutta in Pāli and English."
  • "What does the Pāli word _sati_ mean according to the Payutto dictionary?"
  • "Find suttas where the Buddha discusses anger."

Claude will pick the right tool, fetch the canonical Pāli, and surface a clickable link to the project's bilingual reader for verification.

The hosted server is a small free service offered for personal study, research, and dhamma practice. Keep your request rate reasonable; bursts may be throttled at the edge. Read NOTICE.md before redistributing it or using it commercially.

💻 Run it fully offline (pipx, local SQLite, no server)

If you would rather keep everything on your own machine, with no network calls to the hosted server, install the local edition. It carries the whole Pāli canon as a single SQLite file (~120 MB) and runs as a local stdio MCP server.

pipx install tripitaka-mcp     # needs Python 3.10+

tripitaka-mcp init # one-time: downloads the SQLite database tripitaka-mcp serve # runs the MCP server over stdio

If the install fails like this:

Because the current Python version (3.9.6) does not satisfy Python>=3.10

pipx is using a different interpreter than you think. It builds its own isolated environment on purpose and ignores whatever venv you have active, so an old system Python gets picked even when the shell you typed in has 3.12. Tell it which to use:

pipx install --python python3.12 tripitaka-mcp

(Any 3.10 or newer works; pipx environment shows what it defaults to.)

Then point Claude Desktop or Cursor at the local command, with no npx bridge and no internet:

{

"mcpServers": { "tripitaka": { "command": "tripitaka-mcp", "args": ["serve"] } } }

(If tripitaka-mcp isn't on the client's PATH, use the absolute path from which tripitaka-mcp.)

Need a URL instead of stdio? Scripts, notebooks, and anything that shares one server across several clients want an HTTP endpoint rather than a subprocess:

tripitaka-mcp serve --http                 # http://127.0.0.1:8765/mcp

tripitaka-mcp serve --http --port 9000 # or MCP_HOST / MCP_PORT

It binds 127.0.0.1 unless you say otherwise; the canon is read-only, but nothing here asks who is calling, so think before binding a public interface.

Hosted vs local

Both serve the same ~444K-segment canon. The differences:

Hosted (mcp.tripitaka-mcp.com)Local (pipx)
Toolsall 1411, or 12 with TRIPITAKA_MCP_APP=1; no search_semantic or search_hybrid
Concept / semantic search✅ vector search (pgvector)❌ use search_by_keyword instead
Keyword searchPostgreSQL trigram: fuzzy, typo tolerant, similarity rankedSQLite FTS5: whole-word / token match, so results and ranking can differ from hosted
Canon dataalways currenta snapshot from when you ran init; re-run tripitaka-mcp init to refresh
Updatesautomaticpipx upgrade tripitaka-mcp for code; re-run init for data
Privacyqueries reach the hosted server (nothing logged, see the Privacy Policy)nothing leaves your machine
Internetrequirednot needed after init
Rate limitbursts may be throttled at the edgenone
Setupzero / one-clickPython 3.10+, pipx, one-time ~120 MB download

search_semantic, search_hybrid, and the trigram keyword index need PostgreSQL, pgvector, and a ~1 GB embedding model, which is more than a lightweight local install should carry, so they stay hosted-only. In local mode those two tools are never registered: a connected client sees only the 11 it can actually call.

Because the local server is a standard stdio MCP server, it also gives you a fully offline AI stack. Pair it with a local model such as Ollama and any MCP-capable chat UI, and nothing leaves your machine.

🏎️ Fastest local path: the installer (recommended for non-developers)
git clone https://github.com/dhamma-seeker/tripitaka-mcp.git

cd tripitaka-mcp ./scripts/install.sh

The installer downloads a prepared database dump from Hugging Face (dhamma-seeker/tripitaka-mcp-dump) and restores it for you, which brings setup down from two to four hours (loading the data, then generating embeddings) to about five minutes. (If a dump file is already on disk, the installer uses that copy instead.)

The installer will:

  1. Verify that docker, compose, openssl, and curl are installed
  2. Generate .env with random passwords (for both the admin and the readonly user)
  3. Download the dump from Hugging Face (if not already local)
  4. Start the DB and restore the dump
  5. Set up the readonly role and runtime timeouts
  6. Print a ready-to-paste Claude Desktop config

Options:

./scripts/install.sh --dump PATH          # use an existing dump file

./scripts/install.sh --dump-url URL # override the dump source ./scripts/install.sh --no-dump # skip restore (load data yourself later)


🔧 Manual setup (for developers)
1. Clone & setup
git clone https://github.com/dhamma-seeker/tripitaka-mcp.git

cd tripitaka-mcp cp .env.example .env

Set POSTGRES_PASSWORD in .env to a random password

2. Start database
docker compose up db -d
3. Install dependencies
python -m venv .venv

source .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt

4. Initialize database & load data
# 1. Seed metadata (pitaka, nikāya)

python scripts/seed_metadata.py

2. Download & load Sutta Piṭaka data from SuttaCentral

python scripts/data_loader.py

3. Load Thai CC0 translations (Dhīranando & Jayasāro)

python scripts/load_thai_cc0.py

4. Load dictionaries (DPD, PTS, DPPN, and the Payutto dictionary)

python scripts/load_dictionary.py

5. Generate embeddings for semantic / hybrid search

python scripts/generate_embeddings.py

5. Run MCP server
python main.py

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기