ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Alfanous - Quranic Search Engine

โดย Alfanous-teamรุ่น 1.9.4i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.Alfanous-team/alfanous

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Search and explore the Holy Qur'an with Arabic text, transliteration, and advanced search support.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "alfanous": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "alfanous3-mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add alfanous -- uvx alfanous3-mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "alfanous": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "alfanous3-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "alfanous": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "alfanous3-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub Alfanous-team ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 5679 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 17% ของอีก 5679 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 5679 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Alfanous - Quranic Search Engine ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.9.4) เข้า registry 5 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Context7

โดย upstash

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 64,224MITอัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

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

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 21 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

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

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Alfanous API

Alfanous is a Quranic search engine API that provides simple and advanced search capabilities for the Holy Qur'an. It enables developers to build applications that search through Quranic text in Arabic, with support for Buckwalter transliteration, advanced query syntax, and rich metadata.

Features

  • Powerful Search: Search Quranic verses with simple queries or advanced Boolean logic
  • Arabic Support: Full support for Arabic text and Buckwalter transliteration
  • Rich Metadata: Access verse information, translations, recitations, and linguistic data
  • Flexible API: Use as a Python library or RESTful web service
  • Faceted Search: Aggregate results by Sura, Juz, topics, and more
  • Multiple Output Formats: Customize output with different views and highlight styles

Quickstart

Installation

Install from PyPI using pip:

$ pip install alfanous3
Basic Usage
Python Library
>>> from alfanous import api

Simple search for a word

>> api.search(u"الله")

Advanced search with options

>> api.do({"action": "search", "query": u"الله", "page": 1, "perpage": 10})

Search using Buckwalter transliteration

>> api.do({"action": "search", "query": u"Allh"})

Get suggestions

>> api.do({"action": "suggest", "query": u"الح"})

Correct a query

>> api.correct_query(u"الكتاب")

Get metadata information

>> api.do({"action": "show", "query": "translations"})

Web Service

You can also use the public web service:

  • Search: http://alfanous.org/api/search?query=الله
  • With transliteration: http://alfanous.org/api/search?query=Allh

Or run your own web service locally (see alfanous_webapi).

Quick Examples

Search for phrases:

>>> api.search(u'"الحمد لله"')

Boolean search (AND, OR, NOT):

>>> api.search(u'الصلاة + الزكاة')    # AND

>> api.search(u'الصلاة | الزكاة') # OR

>> api.search(u'الصلاة - الزكاة') # NOT

Fielded search:

>>> api.search(u'سورة:يس')           # Search in Sura Yasin

>> api.search(u'سجدة:نعم') # Search verses with sajda

Wildcard search:

>>> api.search(u'*نبي*')             # Words containing "نبي"

Faceted search (aggregate by fields):

>>> api.do({

... "action": "search", ... "query": u"الله", ... "facets": "sura_id,juz" ... })

Documentation

API Reference
Core Functions
  • api.search(query, **options) - Search Quran verses
  • api.do(params) - Unified interface for all actions (search, suggest, show, list_values, correct_query)
  • api.correct_query(query, unit, flags) - Get a spelling-corrected version of a query
  • api.get_info(category) - Get metadata information

The underlying Raw output engine is exposed as Engine in alfanous.api (and re-exported from alfanous directly). Use it as a context manager to ensure index resources are properly released:

from alfanous.api import Engine

or equivalently:

from alfanous import Engine

with Engine() as engine: result = engine.do({"action": "search", "query": u"الله"})

Search Parameters

Common parameters for api.do() with action="search":

  • query (str): Search query (required)
  • unit (str): Search unit - "aya", "word", or "translation" (default: "aya")
  • page (int): Page number (default: 1)
  • perpage (int): Results per page, 1-100 (default: 10)
  • sortedby (str): Sort order - "score", "relevance", "mushaf", "tanzil", "ayalength" (default: "score")
  • reverse (bool): Reverse the sort order (default: False)
  • view (str): Output view - "minimal", "normal", "full", "statistic", "linguistic" (default: "normal")
  • highlight (str): Highlight style - "css", "html", "bold", "bbcode" (default: "css")
  • script (str): Text script - "standard" or "uthmani" (default: "standard")
  • vocalized (bool): Include Arabic vocalization (default: True)
  • translation (str): Translation ID to include
  • recitation (str): Recitation ID to include (1-30, default: "1")
  • fuzzy (bool): Enable fuzzy search — searches both aya_ (exact) and aya (normalised/stemmed) fields, plus Levenshtein distance matching (default: False). See Exact Search vs Fuzzy Search.
  • fuzzy_maxdist (int): Maximum Levenshtein edit distance for fuzzy term matching — 1, 2, or 3 (default: 1, only used when fuzzy=True).
  • facets (str): Comma-separated list of fields for faceted search
  • filter (dict): Filter results by field values

For a complete list of parameters and options, see the detailed documentation.

Advanced Features
Exact Search vs Fuzzy Search

Alfanous provides two complementary search modes that control which index fields are queried.

Exact Search (default — fuzzy=False)

When fuzzy search is off (the default), queries run against the `aya_` field, which stores the fully-vocalized Quranic text with diacritical marks (tashkeel) preserved. This mode is designed for precise, statistical matching:

  • Diacritics in the query are significant — مَلِكِ and مَالِكِ are treated as different words.
  • No stop-word removal, synonym expansion, or stemming is applied to the query.
  • Ideal when you need exact phrase matches, reproducible result counts, or statistical analysis.
# Default exact search — only the vocalized aya_ field is used

>> api.search(u"الله")

>> api.search(u"الله", fuzzy=False)

Phrase match with full diacritics

>> api.search(u'"الْحَمْدُ لِلَّهِ"')

Fuzzy Search (fuzzy=True)

When fuzzy search is on, queries run against both the aya_ field (exact matches) and the aya field (a separate index built for broad, forgiving search). At index time the aya field is processed through a richer pipeline:

  1. Normalisation — shaped letters, tatweel, hamza variants and common spelling errors are unified.
  2. Stop-word removal — high-frequency function words (e.g. مِنْ، فِي، مَا) are filtered out so they do not dilute result relevance.
  3. Synonym expansion — each token is stored together with its synonyms, so a query for one word automatically matches equivalent words.
  4. Arabic stemming — words are reduced to their stem using the Snowball Arabic stemmer (via pystemmer), so different morphological forms of the same root match each other.

No heavy operations are performed on the query string at search time; all the linguistic enrichment lives in the index.

Additionally, for each Arabic term in the query, a Levenshtein distance search is performed against the aya_ac field (unvocalized, non-stemmed). This catches spelling variants and typos within a configurable edit-distance budget controlled by fuzzy_maxdist.

# Fuzzy search — aya_ (exact) + aya (normalised/stemmed) + Levenshtein distance on aya_ac

>> api.search(u"الكتاب", fuzzy=True)

Increase edit distance to 2 to tolerate more spelling variation

>> api.search(u"الكتاب", fuzzy=True, fuzzy_maxdist=2)

Via the unified interface

>> api.do({

... "action": "search", ... "query": u"مؤمن", ... "fuzzy": True, ... "fuzzy_maxdist": 1, ... "page": 1, ... "perpage": 10 ... })

fuzzy_maxdistBehaviour
1 (default)Catches single-character insertions, deletions, or substitutions
2Broader tolerance — useful for longer words or noisy input
3Maximum supported — use with care as recall increases significantly

Fuzzy mode is particularly useful when:

  • The user does not know the exact vocalized form of a word.
  • You want morphologically related words to appear in the same result set (e.g. searching *كتب* also surfaces *كتاب*, *كاتب*, *مكتوب*).
  • You want synonym-aware retrieval without writing explicit OR queries.

Note: pystemmer must be installed for stemming to take effect (pip install pystemmer). If the package is absent the stem filter degrades silently to a no-op, leaving normalisation and stop-word removal still active.

List Field Values

list_values returns every unique indexed value for a given field. Use it to discover the full vocabulary of searchable fields — for example, all available translation identifiers, part-of-speech tags, or root words — before composing a query.

# Get all unique root values in the index

>> api.do({"action": "list_values", "field": "root"})

Returns: {"list_values": {"field": "root", "values": [...], "count": N}}

Discover all indexed translation IDs

>> api.do({"action": "list_values", "field": "trans_id"})

Discover all part-of-speech categories for word search

>> api.do({"action": "list_values", "field": "pos"})

Retrieve all indexed lemmas on demand (replaces the former show/lemmas)

>> api.do({"action": "list_values", "field": "lemma"})

Parameters:

  • field (str): The name of the indexed field whose unique values you want (required).

Return value:

A dictionary with a list_values key containing:

  • field — the requested field name.
  • values — sorted list of unique non-empty indexed values.
  • count — length of the values list.
Query Correction

correct_query() uses Whoosh's built-in spell-checker to compare each term in the query against the index vocabulary and replace unknown terms with the closest known alternative. When the query is already valid (all terms appear in the index) the corrected value in the response is identical to the original input.

# Correct a query via the dedicated function

>> api.correct_query(u"الكتاب")

Returns:

{"correct_query": {"original": "الكتاب", "corrected": "الكتاب"}, "error": ...}

Correct a misspelled / out-of-vocabulary term

>> api.correct_query(u"الكتب")

Returns:

{"correct_query": {"original": "الكتب", "corrected": "الكتاب"}, "error": ...}

Via the unified interface

>> api.do({"action": "correct_query", "query": u"الكتب", "unit": "aya"})

Parameters:

  • query (str): The raw query string to correct (required).
  • unit (str): Search unit — currently only "aya" is supported; other units return None (default: "aya").
  • flags (dict): Optional dictionary of additional flags.

Return value:

A dictionary with a correct_query key containing:

  • original — the input query string as provided.
  • corrected — the corrected query string; identical to original when no correction is needed.
Query Syntax

Alfanous supports advanced query syntax:

  • Phrases: Use quotes - "الحمد لله"
  • Boolean AND: Use + - الصلاة + الزكاة
  • Boolean OR: Use | - الصلاة | الزكاة
  • Boolean NOT: Use - - الصلاة - الزكاة
  • Wildcards: Use * for multiple chars, ? for single char - *نبي*, نعم؟
  • Fielded Search: Use field name - سورة:يس, سجدة:نعم
  • Ranges: Use [X الى Y] - رقم_السورة:[1 الى 5]
  • Partial Vocalization: Search with some diacritics - آية_:'مَن'
  • Derivation (stem): Use > - >رحيم (searches aya_stem — corpus-derived stem)
  • Derivation (lemma): Use >> - >>رحيم (searches aya_lemma — all inflections of the same lexeme)
  • Derivation (root): Use >>> - >>>ملك (searches aya_root — all words from the same root)
  • Tuples: Use {root,type} - {قول،اسم}
Derivation-Level Search

Control how broadly the search expands morphologically using the derivation_level parameter:

LevelValueIndex fieldDescription
0"word"ayaExact match only (default)
1"stem"aya_stemCorpus-derived stem — words sharing the same morphological stem
2"lemma"aya_lemmaCorpus lemma — all inflections of the same lexeme

| 3 | "root" | `aya_root

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx