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

Manticore Search

โดย manticoresoftwareรุ่น 0.1.2i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.manticoresoftware/mcp-manticore

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

MCP server for Manticore Search — lets AI assistants query and manage search databases.

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

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add manticore -- uvx mcp-manticore

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

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 manticoresoftware 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 7249 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 5% ของอีก 7249 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7249 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Manticore Search 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 8 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 วันนี้
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

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

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 20 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

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

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต เดือนที่แล้ว
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Manticore Search MCP Server

MCP server for Manticore Search — enables AI assistants to query and manage Manticore Search databases directly.

Quick Start

Installation
# Option 1: Install with uv (recommended, requires PyPI release)

uvx mcp-manticore

Option 2: Install with pip

pip install mcp-manticore

Option 3: Run from source (for local development)

uvx --from . mcp-manticore

Or: uv run mcp-manticore

Note:

- uvx runs the package directly without installation. First-time run may take a moment to download dependencies.

- The package must be published to PyPI for uvx mcp-manticore to work.

- For local development or testing unreleased versions, use uvx --from . mcp-manticore


What It Does

Tools
ToolDescription
run_queryExecute SQL queries (SELECT, SHOW, DESCRIBE, etc.)
list_tablesList all tables and indexes
describe_tableGet table schema
list_documentationList available documentation files
get_documentationFetch specific documentation from Manticore manual
Prompts
  • manticore_initial_prompt — Built-in prompt teaching LLMs about Manticore Search features (full-text operators, KNN vector search, fuzzy search, etc.)
Health Check

HTTP endpoint at /health for monitoring connectivity.


Configuration

Environment Variables
VariableDefaultDescription
MANTICORE_HOSTlocalhostManticore server host
MANTICORE_PORT9308HTTP API port
MANTICORE_USER—Username (optional)
MANTICORE_PASSWORD—Password (optional)
MANTICORE_CONNECT_TIMEOUT30Connection timeout (seconds)
MANTICORE_QUERY_TIMEOUT30Query timeout (seconds)
MANTICORE_ALLOW_WRITE_ACCESSfalseEnable write operations (INSERT, UPDATE, DELETE)
MANTICORE_ALLOW_DROPfalseEnable destructive operations (DROP, TRUNCATE)
GITHUB_TOKEN—GitHub token for higher API rate limit
Safety

By default, all write operations are blocked. To enable:

# Enable writes (INSERT, UPDATE, DELETE)

export MANTICORE_ALLOW_WRITE_ACCESS=true

Enable destructive operations (DROP, TRUNCATE)

export MANTICORE_ALLOW_DROP=true


Connect to Your AI Assistant

Claude Code

Open terminal and run:

claude mcp add manticore -- uvx mcp-manticore

Or with environment variables:

claude mcp add manticore -- uvx mcp-manticore -- \

MANTICORE_HOST=localhost \ MANTICORE_PORT=9308

For full configuration, edit ~/.claude/mcp_settings.json:

{

"mcpServers": { "manticore": { "command": "uvx", "args": ["mcp-manticore"], "env": { "MANTICORE_HOST": "localhost", "MANTICORE_PORT": "9308" } } } }

Restart Claude Code or type /mcp restart to apply changes.

Cursor

Method 1: Via Settings UI

  1. Open Cursor → Settings → Tools & MCP
  2. Click "Add MCP Server"
  3. Enter name: manticore
  4. Command: uvx mcp-manticore

Method 2: Via Config File

Global config (~/.cursor/mcp.json):

{

"mcpServers": { "manticore": { "command": "uvx", "args": ["mcp-manticore"], "env": { "MANTICORE_HOST": "localhost", "MANTICORE_PORT": "9308" } } } }

Project config (.cursor/mcp.json in your project):

{

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

Windsurf

Method 1: Via Cascade UI

  1. Open Windsurf → Cascade panel
  2. Click the MCPs icon (🔨) in the top-right
  3. Click "Add Server"
  4. Enter: uvx mcp-manticore

Method 2: Via Config File

Edit ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{

"mcpServers": { "manticore": { "command": "uvx", "args": ["mcp-manticore"], "env": { "MANTICORE_HOST": "localhost", "MANTICORE_PORT": "9308" } } } }

Or open directly in Windsurf: Cmd/Ctrl + Shift + P → "MCP Configuration Panel"

OpenAI Codex

Run in terminal:

codex mcp add manticore -- uvx mcp-manticore

With environment variables:

codex mcp add manticore \

--env MANTICORE_HOST=localhost \ --env MANTICORE_PORT=9308 \ -- uvx mcp-manticore

Or edit ~/.codex/config.toml directly:

[mcp_servers.manticore]

command = "uvx" args = ["mcp-manticore"] env = { MANTICORE_HOST = "localhost", MANTICORE_PORT = "9308" }

Gemini CLI

Edit ~/.gemini/settings.json:

{

"mcpServers": { "manticore": { "command": "uvx", "args": ["mcp-manticore"], "env": { "MANTICORE_HOST": "localhost", "MANTICORE_PORT": "9308" } } } }

VS Code (GitHub Copilot)

Create .vscode/mcp.json in your workspace:

{

"servers": { "manticore": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["mcp-manticore"], "env": { "MANTICORE_HOST": "localhost", "MANTICORE_PORT": "9308" } } } }

Cline

  1. Open Cline panel in VS Code
  2. Click the MCP Servers icon
  3. Click "Configure" → "Add Server"
  4. Select "Command (stdio)" and enter:
  • Name: manticore
  • Command: uvx mcp-manticore

Or edit the MCP settings file directly (accessible via the MCP Servers icon → "Edit Config"):

{

"mcpServers": { "manticore": { "command": "uvx", "args": ["mcp-manticore"], "env": { "MANTICORE_HOST": "localhost", "MANTICORE_PORT": "9308" } } } }

Roo Code

  1. Open Roo Code panel in VS Code
  2. Click the MCP Servers icon → "Edit MCP Settings"
  3. Add the server configuration

Or create .roo/mcp.json in your project root:

{

"mcpServers": { "manticore": { "command": "uvx", "args": ["mcp-manticore"], "env": { "MANTICORE_HOST": "localhost", "MANTICORE_PORT": "9308" } } } }

Claude Desktop (Legacy)

Edit ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json (Windows):

{

"mcpServers": { "manticore": { "command": "uvx", "args": ["mcp-manticore"], "env": { "MANTICORE_HOST": "localhost", "MANTICORE_PORT": "9308" } } } }

</details>

HTTP Transport (Remote MCP)

By default, MCP uses stdio (local). For remote access:

export MANTICORE_MCP_SERVER_TRANSPORT=http

export MANTICORE_MCP_BIND_PORT=8000 export MANTICORE_MCP_AUTH_TOKEN="your-secure-token"

uvx mcp-manticore

Connect via URL:

{

"mcpServers": { "manticore": { "url": "http://localhost:8000/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer your-secure-token" } } } }


Troubleshooting

Install uv (required)

macOS / Linux:

# Via installer script (recommended)

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Or via Homebrew

brew install uv

Windows:

# Via PowerShell

irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex

Or via winget

winget install astral-sh.uv

Verify installation:

uv --version
MCP server not connecting
  1. Verify Manticore is running: curl http://localhost:9308/health
  2. Check environment variables are set correctly
  3. For Claude Code: restart with /mcp restart
Too many tools loaded

Some agents limit active MCP tools. Remove unused servers or use project-scoped configs.


Development

# Clone and setup

git clone https://github.com/manticoresoftware/mcp-manticore.git cd mcp-manticore

Install dependencies

uv sync

Run locally

uv run mcp-manticore

Run with custom config

MANTICORE_HOST=remote-server MANTICORE_PORT=9308 uv run mcp-manticore

Run tests

uv run pytest

Build package

uv build

Publish to PyPI

uv publish

Architecture
FilePurpose
mcp_manticore/mcp_env.pyConfiguration management
mcp_manticore/mcp_server.pyMCP server implementation
mcp_manticore/manticore_prompt.pyLLM guidance/prompts
mcp_manticore/docs_fetcher.pyGitHub docs fetcher
mcp_manticore/main.pyCLI entry point

License

Apache-2.0

ถาม PopNx