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

md-chunk-lite

โดย tidybytetoolsรุ่น 1.0.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.tidybytetools/md-chunk-lite

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Split Markdown into chunks by heading. Each chunk keeps its heading path and line numbers.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: อื่น ๆ

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": {
    "md-chunk-lite": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "md-chunk-lite",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add md-chunk-lite -- uvx md-chunk-lite mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "md-chunk-lite": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "md-chunk-lite",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "md-chunk-lite": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "md-chunk-lite",
        "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 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub tidybytetools 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 อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32684 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 92% ของอีก 32684 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32684 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

md-chunk-lite 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 (1.0.0) เข้า registry เมื่อวานซืน

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Master CSS

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Spec Driven Development

โดย formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

รันบนเครื่อง★ 440MITอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Remote Desktop Commander

โดย desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

รันบนคลาวด์★ 211อัปเดต เมื่อวานซืน
ติดตั้ง

Master CSS

โดย master-co

Inspect Master CSS classes, generated CSS, and project stylesheets from your AI client.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

md-chunk-lite

Free tool that splits Markdown into chunks by heading. Every chunk knows its heading path and the line numbers it came from. Need PDF, Word or web page files turned into chunks (with page numbers for PDFs), or whole folders? The paid doc2md does that: [doc2md on Gumroad](https://tidybyte.gumroad.com/l/frlkv)

Good for AI search (RAG), embeddings, and docs bots. Plain code, not AI, so the same file always gives the same chunks. Runs on your own computer. MIT license. Python 3.10 or newer, on Windows, Mac and Linux.

Install

pip install md-chunk-lite

Or use pipx, which keeps it in its own space:

pipx install md-chunk-lite

Want the newest code from GitHub instead?

pip install git+https://github.com/tidybytetools/md-chunk-lite

Use it

md-chunk-lite guide.md                     # writes guide.chunks.jsonl

md-chunk-lite docs/*.md -o all.jsonl # many files into one file md-chunk-lite guide.md -o - # print the chunks on screen md-chunk-lite guide.md --max-chars 800 # smaller chunks md-chunk-lite guide.md --outline # just show the headings cat guide.md | md-chunk-lite - # read from stdin

Example run:

Saved: guide.chunks.jsonl  (7 chunks, biggest 151 chars)

Each line of the .jsonl file is one chunk:

{

"id": "guide.md#3", "source": "guide.md", "index": 3, "heading_path": ["Garden Guide", "Planting", "Tomatoes"], "heading_level": 3, "anchor": "tomatoes", "start_line": 16, "end_line": 24, "part": 1, "parts": 1, "chars": 151, "text": "### Tomatoes\n\nPlant tomatoes after the last frost. Give them sun.\n\n`python\n..." }

  • heading_path: all the headings above this chunk, from the top.
  • anchor: the #link GitHub makes for that heading, so you can link straight to it.
  • start_line and end_line: where the chunk is in the file (the first line is 1).
  • part and parts: a big section is split into parts. part 2, parts 3 means the 2nd of 3.
  • chars: how long text is.

--outline prints the headings:

Garden Guide  [line 8, #garden-guide, 14 chars]

Tools [line 10, #tools, 47 chars] Planting [line 14, #planting, 11 chars] Tomatoes [line 16, #tomatoes, 151 chars]

When you run it in a terminal it ends with one short line about the paid doc2md. --quiet turns it off, and it never shows when output is piped or redirected.

How it splits

  1. Each heading starts a new section. A chunk never mixes two sections, so every chunk has one clear heading path.
  2. A small section becomes one chunk. Its text is copied straight from your file, so the line numbers match.
  3. A big section is split at blank lines. Lists, tables and code blocks stay whole when they fit.
  4. A table that is too big is split by rows, and each part gets the header row again.
  5. A code block that is too big is split by lines, and each part gets its own ` fence again, with the same language.
  6. A very long line is cut at the end of a sentence, then at a space if it has to be.
  7. A heading with no text of its own (just more headings under it) does not get its own chunk, but it still shows in the heading_path of the chunks under it.

It knows # headings and underlined headings (=== and ---). It skips headings inside code blocks and YAML front matter (the --- block at the very top).

Options:

  • --max-chars N: biggest chunk, in characters (default 1500, smallest 200). About 4 characters make 1 token in English.
  • --overlap-chars N: when a section is split, start each part with up to N characters from the end of the part before it (default 0). It is never added inside a code block or table, and never between two different sections.
  • --prefix-path: start each chunk's text with its heading path, like Garden Guide > Planting > Tomatoes. This often helps search. It counts toward --max-chars.
  • --json: print one JSON object for scripts and AI agents instead of saving a file.

Known limits

  • Sizes are characters, not tokens. It does not load a tokenizer.
  • Markdown and plain text only. PDF, Word and HTML are not read. The paid doc2md turns those into chunks (with page numbers for PDFs).
  • No folders. Give it files (your shell can expand docs/*.md). The paid doc2md walks whole folders.
  • Not a full Markdown parser. A heading inside an HTML block, or an underlined heading that spans more than one line, may be handled wrong.
  • Overlap uses whole words from the part before, so it can be a little shorter than you asked for.

Lite vs paid

md-chunk-lite (free)doc2md (paid)
ReadsMarkdown and text filesPDF, Word (.docx) and HTML
Chunks with the heading pathyesyes
Line numbers and anchorsyesno (page numbers for PDFs instead)
Rough token count on each chunknoyes
Whole folders, sub-folders toonoyes
MCP serveryesno

Other good free tools

Pick what fits you. If you already use LangChain, its MarkdownHeaderTextSplitter also splits by heading. Chonkie and semchunk split any text by token count. md-chunk-lite is small, MIT, has no AI or tokenizer parts, gives you line numbers and anchors, and has an MCP server built in.

Use it from Claude Desktop or Cursor (MCP)

There is a small free MCP server built in. It needs uv.

Run it by hand to check it starts (it waits quietly for an app to talk to it):

uvx md-chunk-lite mcp

Claude Desktop (claude_desktop_config.json) or Cursor (~/.cursor/mcp.json):

{

"mcpServers": { "md-chunk-lite": { "command": "uvx", "args": ["md-chunk-lite", "mcp"] } } }

uvx --from md-chunk-lite md-chunk-lite-mcp starts the same server.

Tools (each one takes a file path or Markdown text):

ToolWhat it doesChanges files?
chunk_markdownSplits into chunks. Returns 100 at a time; use start for more.No
outline_markdownLists the headings with line numbers and anchors.No
get_sectionGets one section by heading or anchor.No
save_chunks_jsonlSaves the chunks to a .jsonl file.Writes one .jsonl file (replaces it if it is there)

None of them use the internet.

Use it in GitHub Actions

Chunk your docs on every push, so your AI search or docs bot always gets fresh chunks. It also warns you when a section is too big for one chunk, right on the line in the pull request.

name: Docs chunks

on: [push, pull_request] permissions: contents: read jobs: chunks: runs-on: ubuntu-latest steps:

  • uses: actions/checkout@v7
  • uses: tidybytetools/md-chunk-lite@v1 with: files: docs/**/*.md max-chars: "1500" artifact-name: docs-chunks # download the JSONL from the run page

Want a big section to fail the check instead of just warn? Add fail-on-split: "true".

It runs the code in the same tag you pick, with only Python's standard library. No API key, no account, and nothing is sent outside GitHub. It works on Linux, Windows and Mac runners.

Inputs
InputDefaultWhat it does
files**/*.mdWhich files to read. Glob patterns, one per line or split by commas.
excludenode_modules/**, **/node_modules/**, vendor/**Patterns to skip.
max-chars1500Biggest chunk, in characters (200 or more).
overlap-chars0Characters from the part before to repeat at the start of the next part.
prefix-pathfalseStart each chunk's text with its heading path.
outputmd-chunks.jsonlWhere to save the chunks.
fail-on-splitfalseFail when a section is too big for one chunk.
fail-if-no-filestrueFail when no files match.
artifact-name(empty)If set, upload the JSONL as an artifact with this name.
python-version(empty)Python to set up. Empty uses the runner's Python (3.10 or newer).
Outputs
OutputWhat it is
filesHow many files were read.
chunksHow many chunks were made.
biggestSize of the biggest chunk, in characters.
split-sectionsHow many sections were too big and got split.
outputPath of the JSONL file.

The run page also gets a short report: chunks per file, and a list of every section that got split, with its line number.

For AI agents

  • Use when: you have a Markdown or text file (docs, notes, a README) and need chunks with heading paths and line numbers for search, embeddings or citing sources. Use outline_markdown and get_section to read just one part of a long file.
  • Don't use when: the file is PDF, Word or HTML (convert it first), or you need token-exact sizes.
  • Input: a file path or Markdown text, plus max_chars (default 1500), overlap_chars (default 0) and prefix_path (default false).
  • Output: chunks with id, source, index, heading_path, heading_level, anchor, start_line, end_line, part, parts, chars, text.
  • CLI exit code is 0 on success and 1 on error (message on stderr, or {"ok": false, "error": ...} with --json). See also llms.txt.

Python

from md_chunk_lite import chunk_file, chunk_markdown, outline, get_section

chunks = chunk_file("guide.md", max_chars=1000) for c in chunks: print(c["heading_path"], c["start_line"], c["end_line"])

install = get_section(open("README.md").read(), heading="Install")

The chunker file uses only Python's standard library. Installing with pip also adds the mcp package for the MCP server.

Tests

pip install "mcp>=1.10,<2"

python3 -m unittest discover -s tests

The MCP tests are skipped if mcp is not installed.

License

MIT. See LICENSE.

ถาม PopNx