Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Deterministic ebook-to-markdown pipeline with MCP tools to browse, search, and read your books.
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.
LIB_HOME필요한 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": {
"librarian": {
"command": "uvx",
"args": [
"librarian-cli"
],
"env": {
"LIB_HOME": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add librarian --env LIB_HOME=your-value -- uvx librarian-cli실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"librarian": {
"command": "uvx",
"args": [
"librarian-cli"
],
"env": {
"LIB_HOME": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"librarian": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"librarian-cli"
],
"env": {
"LIB_HOME": "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.
LIB_HOME 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 6일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 Terobyte 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(0.1.1)은 4개월 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
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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.
Turn any ebook into clean, token-counted Markdown chapters — let Claude read your bookshelf over MCP and catch it misquoting your books. Deterministic RAG: no embeddings, no network, no API keys.
Any input format — FB2, EPUB, DOCX, HTML, TXT/MD, text-layer PDF — becomes a directory of clean chapters with token counts. No network, no LLM, no randomness: the same input always produces byte-identical output.
uv tool install librarian-cli
Offline contract: install and runtime need no network (the tokenizer's vocabulary is vendored in the package).
lib ingest examples/*.epub
lib list lib find curiouser lib get --budget 3000
| Command | Purpose |
|---|---|
lib ingest [--force] [--no-keep-source] [--config cfg.toml] [--verbose] | Process books into the library; prints a file · id · status · score table. |
lib list [ ] | No argument — all books; with an id — that book's chapters (n, title, tokens, summary). |
lib get | Print chapters by range (1-3,7) to stdout. |
lib get --budget N [--from K] | Greedily print consecutive chapters from K while the token sum stays ≤ N. |
lib find [--limit 10] [--book ] [--reindex] [--json] | Full-text search across chapters and titles/authors library-wide (bm25, snippets, RU/EN stemming). |
lib info | JSON: book metadata + quality metrics. |
lib doctor [ ] | No id — books in review and broken directories; with id — that book's report. |
lib reingest --all [--config cfg.toml] [--verbose] | Rebuild the library from source/ with the current code/config. |
lib rm | Delete a book and rebuild the index. |
lib serve [--library ] | Stdio MCP server over the library. |
lib verify "quote" [--book ID] [--json] [--limit N] | Check a quote against one book or attribute it across the library. |
Library root: --library (or the LIB_HOME env var, default ./library). Data goes to stdout, diagnostics to stderr. Exit codes: 0 success, 1 runtime error, 2 usage error.
librarian-cli ships a built-in stdio MCP server with 6 read-only tools — list_books, list_chapters, find, get_chapters, book_info, verify_quote — so Claude can browse the catalog, search it, pull chapters under a token budget, and check its own quotes against the source on its own: deterministic RAG with no embeddings, no network, and no API keys.
Claude Code:
claude mcp add librarian --env LIB_HOME=$HOME/books -- uvx librarian-cli
Claude Desktop (claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": { "librarian": { "command": "uvx", "args": ["librarian-cli"], "env": { "LIB_HOME": "/path/to/books" } } } }
*An MCP server that catches Claude misquoting your books.*
lib verify "quote" checks whether a quote actually appears in your library, verbatim — punctuation, case, ё/е, and markdown formatting don't count. Two modes:
--book ): full scan of one book — "does this book actually say this?" Works without the search index.--book): attribution across the whole library via FTS5 candidates — "which book is this from?" The quote needs at least 5 significant words (stop words don't count), or the check is skipped with verdict: null.lib verify "Рукописи не горят" --book bulgakov-master-i-margarita
lib verify "рукописи не горят никогда"
| verdict | meaning |
|---|---|
exact | matches after normalization (punctuation/case/ё/typography don't count) |
close | similarity ≥ 0.95 — near-exact, differences shown as a word-diff |
distorted | similarity ≥ 0.75 — the right place, but the quote is misremembered |
not_found | similarity < 0.75 — nothing like it in the book/library |
null | check wasn't run: empty quote, or a short quote without --book |
Exit codes (grep-style semantics, a deliberate departure from the project's usual "1 = runtime error" — see docs/MILESTONES.md deviation 38):
| exit | case | stdout |
|---|---|---|
| 0 | exact / close — quote confirmed | full report / JSON |
| 1 | distorted / not_found — not confirmed | full report / JSON |
| 1 | runtime error (unknown book id, no search index, locked index) | empty |
| 2 | usage error: empty/short quote (verdict: null), --limit < 1 | empty (message on stderr) |
Script discriminator: exit 1 with non-empty stdout means "checked, not confirmed"; exit 1 with empty stdout means an error (diagnostics went to stderr instead). Exit `0` includes `close` — a strict CI gate must check verdict == "exact" in the --json output, not the exit code alone.
Every book gets a score from five metrics (coverage, structure, garbage, encoding, dehyphenation): ok (score ≥ 0.90, no hard triggers) — saved silently; review (0.60 ≤ score < 0.90, or triggers present) — saved with a warning, details via lib doctor ; failed (score < 0.60) — not saved. Scans and password-protected PDFs honestly fail (OCR and DRM removal are out of scope).
The pipeline has no network access, no LLM calls, and no randomness — the same input file always produces byte-identical output. That makes ingestion reproducible and cacheable, and it's what makes lib serve's RAG deterministic: no embeddings to drift, no model calls to vary between runs.
review.lib verify: quotes spanning a chapter boundary are not supported (v1) — the best you'll get is distorted on one half.lib verify: close on a single-word replacement is realistic from ~150 characters of quote; shorter quotes with a replaced word honestly land in distorted — a third of a three-word quote really is a distortion.lib verify shelf mode (no --book) needs the FTS5 search index; book mode (--book ) works without it in the CLI. lib serve as a whole still requires FTS5 — it syncs the index at startup regardless of which tool gets called.lib verify in book mode scans the whole chapter text in pure Python; a long book can take a few seconds of CPU. The MCP tool runs it in a worker thread so it doesn't block the rest of the server.See README.ru.md for the Russian documentation.