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

Dict

โดย azerbaijan-mcpรุ่น 0.1.2i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.azerbaijan-mcp/dict

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Look up words in the Azerbaijani explanatory dictionary; downloads its database once (local only).

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": {
    "dict": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "azerbaijan-mcp-dict"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add dict -- uvx azerbaijan-mcp-dict

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "dict": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "azerbaijan-mcp-dict"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "dict": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "azerbaijan-mcp-dict"
      ]
    }
  }
}

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 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub azerbaijan-mcp 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 5655 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 92% ของอีก 5655 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 5655 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Dict 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 (0.1.2) เข้า registry 3 วันที่ผ่านมา

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

azerbaijan-mcp-dict

Local-only MCP server for the explanatory dictionary of the Azerbaijani language, *Azərbaycan dilinin izahlı lüğəti* (four volumes, about 45,000 entries). It looks words up, finds entries by what they say and walks the dictionary in print order, with the volume, page and column of every entry.

On first use the server downloads the dictionary's database once, 5.6 MB, from this project's release page and keeps it in your cache folder with a search index built from it. The dictionary is a copyrighted print work and the project has no licence for it: read *Data source and terms* below. Set DICT_DB to use a database of your own instead. The server runs on your computer and is never offered as a hosted service.

Tools

ToolWhat it does
define(word, max_chars?)The entries of a headword, in print order, with their meanings, etymology note (origin), place in the volumes and the headwords their bax pointers lead to. Homonyms are separate entries (ÇAY¹, ÇAY²). Entries are cut at max_chars (3,000 by default, up to 50,000). A miss lists headwords to try.
search(query, exact?, limit?, offset?)The entries whose text has all the words, the headword the query spells first. Use it to find a word by its meaning (su qabı). limit is 1-50 (default 10) and next_offset pages on.
browse(word?, entry_id?, before?, after?)The entries around a headword in print order, like turning the pages: before and after are 0-50 (3 and 7 by default). next_id and previous_id go on from either end.
read_entry(entry_id, offset?, max_chars?)An entry from a character offset, to read what define or search cut short. A few entries run to tens of thousands of characters.

A typical question, "what is the word for a vessel for water?", takes search("su qabı"), then define of the headword it finds. "What comes after *kitab* in the dictionary?" is browse("kitab").

Things worth knowing:

  • Base forms. The dictionary lists headwords, not inflected forms: look up kitab, not kitabları. define then answers match: none with suggestions (the stem, headwords that begin with the word, near misses) and a note.
  • What `define` forgives. A headword typed as printed (AB(B)ASI, ÇAY², AB-HAVA, ABÜHAVA) or with the number a pointer gives it (çay2); other dashes, curly quotes and invisible characters. Case: I and İ are different letters and are lower-cased as Azerbaijani does. Accents and hyphens, when no headword is spelled as given: seher finds şəhər and səhər (match: accent_free); a space stands for a hyphen (ata baba). A variant is found under each spelling: AB(B)ASI as abası and abbası, AB-HAVA,ABÜHAVA as two words. An exact spelling wins over the same word without accents (el and əl are different words).
  • `bax` pointers. An entry that only says bax X (see X) comes with X's entry in followed, two steps at most. Other pointers inside an entry are listed in see, with the entries they lead to. A pointer to a numbered sense (bax dərd 3-cü mənada) leads to the headword: read its text for the sense.
  • Searching. All words must be in the entry; there are no operators such as OR, and at most twelve words are used. Azerbaijani adds endings, so a word of four letters or more is matched by its first five letters (içmək finds içir and içən); exact=true matches whole words. Accents must be right here, unlike in define.
  • Citations. Every entry has volume, pdf_page and column. The page is the page of the volume's PDF, which can differ from the printed page number.
  • The text is a machine extraction of the PDF text layer and may contain errors. Lines are joined; a hyphen at the end of a line is dropped unless the dictionary spells the compound with a hyphen more often than without (ata-baba), or the word is a doubled one (aşkar-aşkar), a number with its ending (1931-ci) or starts with qeyri-; a compound that occurs only once, broken at its hyphen, loses the hyphen. The letter-spaced italic b a x of the PDF is read as bax. Cite the printed dictionary, not this server.
  • Etymology. origin is the note in square brackets after the part of speech (ər., fars., fr., əsli lat.); about 11,000 entries have one.
  • The first call downloads the database and builds the index, which takes a few seconds: about 10 seconds and 30 MB of index for the whole dictionary. Both are kept in the cache folder (%LOCALAPPDATA%\azerbaijan-mcp\dict on Windows, ~/Library/Caches/azerbaijan-mcp/dict on macOS, ~/.cache/azerbaijan-mcp/dict elsewhere) and reused until the database file changes. Each database gets its own index file, so several can share the folder. A database you name is opened read-only and never written. The cache can be deleted at any time: the next call fetches and builds again. A file cut short, because the process was killed while it was being copied into place, is noticed and fetched or built again.
  • Not covered: inflected forms (no morphology), and the dictionary's other editions and sibling dictionaries.

Install

Add to your MCP client configuration (requires uv):

{

"mcpServers": { "dict": { "command": "uvx", "args": ["azerbaijan-mcp-dict"] } } }

In Claude Code: claude mcp add dict -- uvx azerbaijan-mcp-dict.

Three optional settings go in the client's env:

VariableDefaultMeaning
DICT_DBnonePath of a dictionary database of your own. The published one is then not downloaded.
DICT_DATA_URLthe release page of this repositoryA mirror of the published database, https only (http for this computer). Its SHA-256 is still checked.
DICT_CACHE_DIRthe cache folder aboveWhere the database and the index are kept. A folder where the system refuses renames works too, for example %LOCALAPPDATA% for a server the Claude desktop app starts on Windows (WinError 17): the files are copied into place instead.

The database

The published database is the file dict-1.sqlite.gz of the release dict-data-1: 45,353 entries, 5,657,352 bytes, SHA-256 44515ffca32d7cefc9f659bbe1ecefa82dc6908f17b5d434daffd1f921162022, which the package pins, so a file that differs is never used. python -m azerbaijan_mcp_dict.asset source.sqlite out.sqlite.gz packs a database that way and prints the numbers to pin.

A database of your own needs one table, entries, and the server reads only the columns below. A metadata table is optional.

CREATE TABLE entries (

id INTEGER PRIMARY KEY, -- print order volume INTEGER NOT NULL, -- 1 to 4 headword TEXT NOT NULL, -- as printed: ÇAY, AB(B)ASI, AB-HAVA,ABÜHAVA homonym_index INTEGER, -- 1, 2, ... for homonyms, else NULL entry_text TEXT NOT NULL, -- what follows the headword, lines as the PDF breaks them start_page INTEGER NOT NULL, -- PDF page of the volume the entry starts on end_page INTEGER NOT NULL, start_column INTEGER NOT NULL -- 1 or 2 ); CREATE TABLE metadata (key TEXT PRIMARY KEY, value TEXT NOT NULL);

metadata keys that are used: database_title, which names the source in every answer, and entry_count, which is checked against the table so that a truncated file is refused. Other columns and tables are ignored. The database the published one was made from has a full-text index of its own; the server does not use it, because it misses every word that starts a sentence with a capital İ (iki finds 1,324 of the 1,656 entries that have it). A script that rebuilds the database from the PDFs is tracked in MCP-31.

Data source and terms

The only request the server makes is the one download of the database, from github.com, once for each cache folder. Answers to the checklist in the repository's data policy, read on 2026-11-03:

  • Publisher: bibliographies list the dictionary as published by Şərq-Qərb, Baku, 2006 (compiled by Ə. Orucov and others, edited by A. Axundov). No official online edition was found; azleks.az offers an electronic version behind a registration whose terms are unclear, and unofficial scans circulate.
  • Terms and licence: none found, so the text is treated as all rights reserved. The project's owner decided on 2026-11-03 to publish the extracted database as a release asset of this repository all the same, without asking the publisher. That departs from the data policy's rule that terms win and carries the risk of a complaint. The text is in that release asset only, never in the package, the repository or the tests. If the publisher, the authors or their heirs object, the asset is deleted promptly.
  • robots.txt, rate limit and cache: not applicable to a release file. The download sends the User-Agent azerbaijan-mcp-dict/ (+ ), makes one request, retries once for a network error or a server error, stops on HTTP 403 and 429, refuses more than 100 MB and uses nothing whose SHA-256 differs from the pinned one. It is kept for good in the cache folder. The tests run with outside network access blocked.
  • Attribution: every answer has source (the database's title) and an attribution that says the text is an unofficial machine extraction, and every entry has its volume, PDF page and column.
  • Personal data: none. The entries quote published literature with the author's name, as the dictionary does; nothing about private people is returned or stored.
  • Publisher contacted: no (MCP-32).
  • Decision: go, local stdio only, with the database published as a release asset (MCP-34).

tests/ builds an invented dictionary in the layout of the real one; no line of the real dictionary is in this repository. To run the contract tests against your own database, and to check the published one:

DICT_DB=/path/to/azerbaycan_lugeti_1-4.sqlite uv run pytest -m live packages/dict

Unofficial project, not affiliated with or endorsed by the publisher or the institute that compiled the dictionary.

ถาม PopNx