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

Deadzone

제작자: laradji버전 0.7.4i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.laradji/deadzone

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Local-first MCP server: semantic search over library docs. No cloud, no API key, no telemetry.

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: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 검색 및 AI 기억

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 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": {
    "deadzone": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/laradji/deadzone:v0.7.4",
        "server"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add deadzone -- docker run -i --rm ghcr.io/laradji/deadzone:v0.7.4 server

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "deadzone": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/laradji/deadzone:v0.7.4",
        "server"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "deadzone": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/laradji/deadzone:v0.7.4",
        "server"
      ]
    }
  }
}

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.

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

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 laradji 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

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 7248개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 7248개 중 11%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7248개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Deadzone, 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?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.7.4)은 6개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Docker도 있어야 해요.

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:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Context7

제작자: upstash

Up-to-date docs for AI agents

컴퓨터 또는 클라우드★ 64,224MIT오늘 업데이트
설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

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

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT20일 전 업데이트
설치

Exa

제작자: exa-labs

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

클라우드에서 실행★ 5,213MIT지난달 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

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

         _                _

| | _ __ _ | |_____ _ _ / _ |/ _ \/ _ |/ _` |_ / _ \| '_ \ / _ \ | (_| | __/ (_| | (_| |/ / (_) | | | | / \,_|\_|\,_|\__,_/_\_/|_| |_|\___|

semantic doc search. local file. no cloud. no key.

you ask in english. it answers in snippets.

Status. Vector search wired end-to-end. MCP over stdio. One binary, Linux + macOS, zero telemetry. See releases for the latest tag and the roadmap for in-flight work.

The scraper is still the messy half — #64 is honest about it.


The pitch, in one paragraph

Your AI client says "how do I register a tool?". The doc says AddTool. A grep-based index shrugs; a vector index doesn't. Deadzone is the vector index — nomic-embed-text-v1.5 over Turso's native cosine distance, wrapped in a Go binary that speaks MCP over stdio and keeps every byte on your laptop. It is, roughly, Context7 with the internet turned off.


Rules of the deadzone

  1. One binary. deadzone. Subcommands for everything. No pip install, no npm i, no docker compose up.
  2. The index never leaves. Local Turso file. No account. No API key. No egress on the hot path.
  3. Natural language first. Embeddings over cosine. FTS5 is not invited.
  4. The binary is the version. The DB is pinned to the binary. Upgrade the binary, the DB follows; don't, and it won't.
  5. Fail loudly or not at all. DEADZONE_DB_OFFLINE=1 refuses to guess. Verification failures in the scraper drop the doc, not the run.

Install (pick one; they all converge on the same binary)

# macOS Apple Silicon — the one-liner

brew install laradji/deadzone/deadzone

Linux — resolve the latest tag once, then pick a flavor

VERSION=$(curl -fsSL https://api.github.com/repos/laradji/deadzone/releases/latest | grep '"tag_name"' | cut -d'"' -f4) ARCH=amd64 # or arm64

self-mounting AppImage

curl -L -O "https://github.com/laradji/deadzone/releases/download/${VERSION}/deadzone_${VERSION}_linux_${ARCH}.AppImage" chmod +x "deadzone_${VERSION}_linux_${ARCH}.AppImage" mv "deadzone_${VERSION}_linux_${ARCH}.AppImage" deadzone

or plain tarball (no FUSE needed)

curl -L "https://github.com/laradji/deadzone/releases/download/${VERSION}/deadzone_${VERSION}_linux_${ARCH}.tar.gz" \ | tar xz --strip-components=1

Both flavors land a deadzone executable in your current directory, so the ./deadzone server snippet below works as-is.

# Container — multi-arch (linux/amd64 + linux/arm64), ships with the DB baked, runs offline by default

docker pull ghcr.io/laradji/deadzone:latest docker run --rm -i ghcr.io/laradji/deadzone:latest server

The image bakes the binary, libonnxruntime, deadzone.db, and the nomic-embed-text-v1.5 ONNX weights (~230 MB total), and runs as a non-root user out of distroless (no shell, no package manager). DEADZONE_DB_OFFLINE=1 is set in the image so first launch is instant — no download, no volume mount, no --network access required. To refresh the index, pull a newer tag.

Windows is blocked upstream — no libtokenizers.a. Use WSL.

Verify checksums (optional but cheap):

curl -L -O "https://github.com/laradji/deadzone/releases/download/${VERSION}/deadzone_${VERSION}_checksums.txt"

sha256sum --ignore-missing -c "deadzone_${VERSION}_checksums.txt" # Linux shasum -a 256 --ignore-missing -c "deadzone_${VERSION}_checksums.txt" # macOS

AppImage needs FUSE v2. Most desktops ship it; minimal servers don't. If you get dlopen(): libfuse.so.2, either apt-get install libfuse2 (or dnf install fuse-libs) or pass --appimage-extract-and-run to bypass FUSE entirely.


Run

./deadzone server

That's the quick-start. On first launch it fetches deadzone.db matched to this binary's version, SHA256-verifies, caches it under the platform data dir, and serves. Second launch onwards: zero network. Upgrade the binary and the DB re-fetches on next launch; don't, and the cache is served forever.

MCP client wire-up — native binary (Brew tap, tarball, or AppImage):

{

"mcpServers": { "deadzone": { "type": "stdio", "command": "/path/to/deadzone", "args": ["server"] } } }

MCP client wire-up — container (multi-arch on ghcr.io). The image ships with deadzone.db baked, so no volume mount is needed and every container start is offline-instant:

{

"mcpServers": { "deadzone": { "type": "stdio", "command": "docker", "args": ["run", "--rm", "-i", "ghcr.io/laradji/deadzone:latest", "server"] } } }

Then, from the client:

search_libraries("terraform aws")                 → ranked (lib_id, version) pairs

search_docs("creating an s3 bucket", lib_id=...) → snippets, token-budgeted


The two tools

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐

│ search_libraries(name, limit?) → []LibraryHit │ │ ───────────────────────────────────────────── │ │ free text ──► vector match against the libs table │ │ ──► [{lib_id, version, doc_count, match_score}] │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ search_docs(query, lib_id?, version?, tokens?) → []Snippet │ │ ────────────────────────────────────────────────── │ │ natural ──► 768-dim embed ──► cosine over docs │ │ language ──► token-budgeted snippets back │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

ArgShapeNotes
querystringMatched semantically. Don't write keywords; write what you want.
lib_id/org/projectOptional filter. Grab one from search_libraries.
version"1.14" or similarOptional pin; requires lib_id. version alone is rejected.
tokensintResponse budget. Default 5000, min 1000, ≈ 4 chars/token.
limitintOn search_libraries — max results. Default 10, max 50.
namestringFree text on search_libraries. Empty returns the most-indexed libs.

Under the hood

  deadzone server

│ ▼ ┌──────────────┐ stdio JSON-RPC ┌───────────────┐ │ MCP client │ ─────────────────────► │ handler │ └──────────────┘ └──────┬────────┘ │ ┌──────────────────┴──────────────────┐ ▼ ▼ ┌────────────────┐ ┌──────────────────┐ │ embedder │ │ Turso (local) │ │ hugot + ORT │ │ F32_BLOB(768) │ │ nomic v1.5 │ │ vector_distance │ └────────┬───────┘ └──────────────────┘ │ 768-dim ▲ └────────────── query vector ────────┘

LayerChoice
LanguageGo 1.26.2, pinned via mise
StorageTurso local file — native F32_BLOB(N) + vector_distance_cos
Drivertursogo — CGO-free via purego
Embedderhugot → nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5, 768-dim, 8192-token ctx (int8 quantized)
RuntimeONNX Runtime — binary CGO-linked at build time; libonnxruntime auto-fetched + SHA256-verified on first launch
Protocolmodelcontextprotocol/go-sdk over stdio

The binary itself is CGO-linked (hugot ORT backend + static libtokenizers.a). At runtime the only native surface is libonnxruntime, loaded via dlopen after a SHA256-verified auto-download. Everything else — Go stdlib, tursogo, the model weights — is either statically linked or fetched on first launch against a pinned hash. No system installs. No sudo. If a download drifts from its pinned hash, the run aborts; there is no fallback to an unverified fetch.

Escape hatches for air-gapped boxes:

Env varEffect
DEADZONE_ORT_LIB_PATHHand-positioned libonnxruntime path. Skips the download.
DEADZONE_ORT_CACHEOverride the ORT library cache dir.
DEADZONE_HUGOT_CACHEOverride the model-weights cache dir.
DEADZONE_DB_CACHEOverride the deadzone.db cache dir.
DEADZONE_DB_OFFLINE=1Refuse any network call. Fails loudly if nothing is cached. Set by default in the container image (which ships deadzone.db baked).
DEADZONE_DB_AUTOUPDATE=0Disable the boot-time DB freshness probe (the probe runs by default; fetch-db always probes regardless of this flag).

Default cache paths per platform:

Platformdeadzone.db lives at
macOS~/Library/Application Support/deadzone/deadzone.db
Linux$XDG_DATA_HOME/deadzone/deadzone.db (else ~/.local/share/...)
Windows%LOCALAPPDATA%\deadzone\deadzone.db

A sibling deadzone.db.release JSON manifest records {tag, sha256, fetched_at}. Startup compares the cached tag against the binary's compiled-in version: match → fire a 3-second freshness probe against deadzone.db.sha256 on the matching GitHub Release, atomic-swap if the remote sha differs (soft-fail to the cache on any network error); differs → fetch the new tag's release and atomic-swap; dev build → fall back to /releases/latest with a server.db_version_dev_fallback WARN. Pre-#197 binaries wrote a single-line tag-only sidecar; the JSON reader still accepts that format and rewrites it to v1 on first probe.


Add a library

Contributor path. End users don't touch this — they just get what ships in deadzone.db.

Not editing YAML yourself? Open an issue via the New issue page and pick Add a library or Refresh a library. The template collects exactly what a registry entry needs.

Editing YAML yourself? Append to libraries_sources.yaml:

libraries:

Single-version lib — no versions key, urls used as-is.

  • lib_id: /modelcontextprotocol/go-sdk kind: github-md urls:
  • https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/go-sdk/main/README.md

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기