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

Librarian

โดย Terobyteรุ่น 0.1.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.Terobyte/librarian

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Deterministic ebook-to-markdown pipeline with MCP tools to browse, search, and read your books.

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": {
    "librarian": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "librarian-cli"
      ],
      "env": {
        "LIB_HOME": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add librarian --env LIB_HOME='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx librarian-cli

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "librarian": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "librarian-cli"
      ],
      "env": {
        "LIB_HOME": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "librarian": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "librarian-cli"
      ],
      "env": {
        "LIB_HOME": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • LIB_HOME env
    Library root directory (default ./library)

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub Terobyte 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 7234 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 21% ของอีก 7234 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7234 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Librarian 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 (0.1.1) เข้า registry 4 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 3 วันที่ผ่านมา
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 44 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

📚 librarian

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.

Install

uv tool install librarian-cli

or: pipx install librarian-cli

Offline contract: install and runtime need no network (the tokenizer's vocabulary is vendored in the package).

Quick start

lib ingest examples/*.epub

lib list lib find curiouser lib get --budget 3000

Commands

CommandPurpose
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.

Give Claude your bookshelf

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" } } } }

Verify quotes

*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 mode (--book ): full scan of one book — "does this book actually say this?" Works without the search index.
  • Shelf mode (no --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"

verdictmeaning
exactmatches after normalization (punctuation/case/ё/typography don't count)
closesimilarity ≥ 0.95 — near-exact, differences shown as a word-diff
distortedsimilarity ≥ 0.75 — the right place, but the quote is misremembered
not_foundsimilarity < 0.75 — nothing like it in the book/library
nullcheck 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):

exitcasestdout
0exact / close — quote confirmedfull report / JSON
1distorted / not_found — not confirmedfull report / JSON
1runtime error (unknown book id, no search index, locked index)empty
2usage error: empty/short quote (verdict: null), --limit < 1empty (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.

Quality

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).

Determinism

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.

Limitations

  • PDF: works well on typographically normal books; complex layouts may land in review.
  • DRM is not circumvented; source legality is the user's responsibility.
  • Networked filesystems (NFS/SMB) are not supported (the advisory lock isn't reliable there).
  • MOBI/DJVU and text-less scans are not supported (v3 candidates: OCR, calibre).
  • CLI messages are currently in Russian; English output is planned.
  • 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.

Русская версия

See README.ru.md for the Russian documentation.

ถาม PopNx