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

Vexor

作者:scarletkc版本 0.31.0i★ –i在你的电脑上运行
注册名称io.github.scarletkc/vexor

安装

概览

作者提供的说明(英文原文)

A semantic search engine for files and code.

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: 文档、表格与办公
  • 你需要填写:VEXOR_API_KEY, VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY

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)。
  • 需要你自己填写: VEXOR_API_KEY, VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY, VEXOR_CONFIG_JSON

标为机密的值是你账户的钥匙。千万不要分享给别人,也不要粘贴到聊天里。

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": {
    "vexor": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "vexor",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "VEXOR_API_KEY": "your-value",
        "VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY": "your-value",
        "VEXOR_CONFIG_JSON": "your-value"
      }
    }
  }
}

在终端中运行这条命令

claude mcp add vexor --env VEXOR_API_KEY=your-value --env VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY=your-value --env VEXOR_CONFIG_JSON=your-value -- uvx vexor mcp

运行前请先填写空着的值。

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": {
    "vexor": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "vexor",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "VEXOR_API_KEY": "your-value",
        "VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY": "your-value",
        "VEXOR_CONFIG_JSON": "your-value"
      }
    }
  }
}

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": {
    "vexor": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "vexor",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "VEXOR_API_KEY": "your-value",
        "VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY": "your-value",
        "VEXOR_CONFIG_JSON": "your-value"
      }
    }
  }
}

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。

需要你填写的值

  • VEXOR_API_KEY 机密 env
    Embedding provider API key (optional; overrides a stored key; providers can also be configured via `vexor init`)
  • VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY 机密 env
    Remote reranker API key (optional; overrides a stored key; only needed when rerank is set to remote)
  • VEXOR_CONFIG_JSON env
    Non-secret Vexor config as a JSON object, e.g. {"provider": "gemini", "rerank": "bm25"} (optional; merged over ~/.vexor/config.json; credential fields are rejected, use the dedicated variables)

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8日

  • ✓ 通过

    作者与仓库一致

    注册名称已通过 GitHub 账户 scarletkc 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“文档、表格与办公”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 3539 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 3539 个服务器的 76% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 3539 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

Vexor 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?

你需要填写:VEXOR_API_KEY, VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY

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(0.31.0)于10天前进入注册中心。

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:Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

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

Agent-Native Calendar

作者:BuilderIO

Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking

在云端运行★ 7,620MIT2个月前更新
安装

Excel MCP Server

作者:haris-musa

Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.

在你的电脑上运行★ 4,276MIT7天前更新
安装

MCP Server for Excel

作者:sbroenne

Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

在你的电脑上运行★ 847MIT4天前更新
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。

Vexor


Vexor is a semantic search engine that builds reusable indexes over files and code. It supports configurable embedding and reranking providers, and exposes the same core through a Python API, a CLI tool, and an MCP server.

Vexor Demo Video

Featured In

Vexor has been recognized and featured by the community:

  • [Ruan Yifeng's Weekly (Issue #379)](https://github.com/ruanyf/weekly/blob/master/docs/issue-379.md#ai-%E7%9B%B8%E5%85%B3) - A leading tech newsletter in the Chinese developer community.
  • [Awesome Claude Skills](https://github.com/VoltAgent/awesome-claude-skills?tab=readme-ov-file#development-and-testing) - Curated list of best-in-class skills for AI agents.
  • [Awesome MCP Servers](https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers#-developer-tools) - Curated list of Model Context Protocol servers.
  • [Awesome CLI Apps](https://github.com/agarrharr/awesome-cli-apps#search) - Curated list of command-line apps.

Why Vexor?

When you remember what a file *does* but forget its name or location, Vexor finds it instantly—no grep patterns or directory traversal needed.

Designed for both humans and AI coding assistants, enabling semantic file discovery in autonomous agent workflows.

Install

Download standalone binary from releases (no Python required), or:

pip install vexor  # also works with pipx, uv

Quick Start

0. Guided Setup (Recommended)
vexor init

The wizard also runs automatically before the first interactive operational command when no config exists. Configuration-management (vexor config), MCP, help, and version commands run directly.

1. Search
vexor "api client config"  # defaults to search current directory

or explicit path:

vexor search "api client config" --path ~/projects/demo --top 5

in-memory search only:

vexor search "api client config" --no-cache

Vexor auto-indexes on first search. Example output:

Vexor semantic file search results

──────────────────────────────────

Similarity File path Lines Preview

1 0.923 ./src/config_loader.py - config loader entrypoint 2 0.871 ./src/utils/config_parse.py - parse config helpers 3 0.809 ./tests/test_config_loader.py - tests for config loader

2. Explicit Index (Optional)
vexor index  # indexes current directory

or explicit path:

vexor index --path ~/projects/demo --mode code

Useful for CI warmup or when `auto_index` is disabled.

Python API

Vexor can also be imported and used directly from Python:

from vexor import index, search

index(path=".", mode="head") response = search("config loader", path=".", mode="name")

for hit in response.results: print(hit.path, hit.score)

Configuration follows the same global and project-level resolution as the CLI. For runtime overrides, cache controls, and per-call options, see docs/api/python.md.

AI Agent Skill

This repo includes a skill for AI agents to use Vexor effectively:

vexor install --skills claude  # Claude Code

vexor install --skills codex # Codex

Skill source: plugins/vexor/skills/vexor-cli

MCP Server

[!NOTE]

The Agent Skill and the MCP server provide the same core capability — pick one per agent.

The skill teaches shell-capable agents (Claude Code, Codex) to drive the full CLI and assumes vexor is installed on PATH; the MCP server exposes search as native tools, works in any MCP client (Cursor, Windsurf, Zed, ...), and can bootstrap without prior setup via uvx and environment variables.

Vexor ships a built-in MCP stdio server, so any MCP-capable agent can use semantic file search as a native tool:

claude mcp add vexor -- vexor mcp   # Claude Code

codex mcp add vexor -- vexor mcp # Codex

Or configure manually in any MCP client, optionally supplying the API key and any config overrides via env (no vexor init needed):

{

"mcpServers": { "vexor": { "command": "vexor", "args": ["mcp"], "env": { "VEXOR_API_KEY": "sk-...", "VEXOR_CONFIG_JSON": "{\"provider\": \"gemini\", \"rerank\": \"bm25\"}" } } } }

The server exposes two tools: vexor_search (semantic file search, returning the matching source text so an agent rarely needs a follow-up file read) and vexor_index (explicit index warm-up). No extra dependencies are required. Vexor is listed on the official MCP registry as io.github.scarletkc/vexor. See docs/mcp.md for tool schemas, environment variables, and client setup details.

Configuration

vexor init                             # guided setup (recommended)

vexor config --set-api-key "YOUR_KEY" # or env: VEXOR_API_KEY / OPENAI_API_KEY / ... vexor config --set-provider openai # default; also gemini/voyageai/custom/local vexor config --rerank hybrid # optional: fuse exact keyword + semantic ranking vexor config --show # view effective settings and origins

Global config lives in ~/.vexor/config.json; the nearest /.vexor/config.json can override a restricted set of behavior fields for that project. Non-secret fields can also be injected via VEXOR_CONFIG_JSON (useful for MCP clients and CI), and fully offline use is supported through local embedding models.

See docs/configuration.md for the complete reference: project config fields and precedence, all config commands, API keys and environment variables, rerank strategies (hybrid / BM25 / FlashRank / remote), remote vs local providers, embedding dimensions, and offline local model setup.

CLI Reference

Everyday usage fits in vexor "query", vexor search, and vexor index (see Quick Start). The full command table, common flags, index modes (--mode auto/name/head/brief/full/code/outline), .vexorignore files, project-local indexes (vexor index --local), cache behavior, and porcelain output format are documented in docs/cli.md.

Documentation

  • Configuration — providers, API keys, rerank, embedding dimensions, local models
  • CLI reference — commands, flags, index modes, cache behavior
  • MCP server — client setup, environment variables, tool schemas
  • Python API — programmatic usage
  • Collections API — database-backed text records and filtered search

Contributing

Contributions, issues, and PRs welcome! Commit messages and PR titles follow Conventional Commits (e.g. feat(mcp): add stdio server). Star if you find it helpful.

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MIT

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