原型 · 预览版:收录官方注册中心里的全部服务器,每 30 分钟同步一次。评价和账户功能将在后续阶段推出。
PopNx MCP为使用 AI 的人准备的 MCP 服务器 · 用大白话讲清楚

Manticore Search

作者:manticoresoftware版本 0.1.2i★ –i在你的电脑上运行
注册名称io.github.manticoresoftware/mcp-manticore

安装

概览

作者提供的说明(英文原文)

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

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

  • 连接方式: 在你的电脑上运行
  • 传输方式: stdio
  • 分类: 搜索与 AI 记忆

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

安装之前

  • 基础检查:1 项中通过 1 项
  • 在你的电脑上运行,拥有你的用户账户的权限(文件、网络、应用)。
  • 注册中心没有列出需要填写的密钥。

你需要

  • PyPI已安装 Python 的 uv(用于 uvx 命令)

你用的是哪个应用?

在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config,把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json

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

在终端中运行这条命令

claude mcp add manticore -- uvx mcp-manticore

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json

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

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

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

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

这个服务器在你的电脑上运行,而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。

它能做什么

它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月7日

  • ✓ 通过

    作者与仓库一致

    注册名称已通过 GitHub 账户 manticoresoftware 验证,该账户拥有此仓库

  • … 尚未检查

    仍在维护

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • … 尚未检查

    有许可证

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • – 不适用

    端点有响应

    它在你的电脑上运行,没有互联网端点

  • – 不适用

    使用 OAuth 登录

    在你的电脑上运行,改用本地设置

  • … 尚未检查

    工具描述中没有隐藏指令

    它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表

与“搜索与 AI 记忆”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 7266 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 7266 个服务器的 5% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 7266 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。

常见问题

Manticore Search 安全吗?

它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码?

注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端?

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(0.1.2)于8个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它?

支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Python (uv)。

有什么可以替代它?

同一分类中有:Context7, Codebase Memory, Exa

替代选择

同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。

如何看卡片:★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Context7

作者:upstash

Up-to-date docs for AI agents

电脑或云端★ 64,224MIT昨天更新
安装

Codebase Memory

作者:DeusData

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

在你的电脑上运行★ 48,148MIT21天前更新
安装

Exa

作者:exa-labs

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

在云端运行★ 5,213MIT上个月更新
安装

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

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

问 PopNx