wlanboy/mcp-md-fileserver
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The MCP Markdown File Server is a FastMCP-compliant Python server designed to efficiently manage and retrieve Markdown files using NLP and SQLite.
MCP Markdown Wissensdatenbank
Ein MCP-Server (Model Context Protocol) zur Verwaltung von Markdown-Dokumenten mit automatischer Stichwort-Extraktion. LLMs können damit eine Sammlung von Markdown-Dateien durchsuchen und deren Inhalte abrufen.
Features
- Automatischer Scan von Markdown-Dateien mit konfigurierbarem Intervall
- NLP-Keyword-Extraktion mit spaCy (Substantive & Verben)
- Volltextsuche im gesamten Dateiinhalt
- SQLite-Datenbank für schnellen Zugriff (inkl. gecachtem Content)
- Semantische Instruktionen für LLMs mit Workflow-Empfehlungen
- Prompt-Templates für häufige Aufgaben
Tools
| Tool | Beschreibung |
|---|---|
| Zeige alle Stichwörter | Listet alle verfügbaren Keywords mit Häufigkeit |
| Finde Dateien mit | Sucht nach Dateien anhand von Stichwörtern |
| Volltextsuche | Durchsucht den gesamten Dateiinhalt |
| Liste alle Dateien | Zeigt alle indexierten Dokumente |
| Zeige die Datei | Gibt den Inhalt einer Datei zurück |
Prompts
| Prompt | Beschreibung |
|---|---|
| Thema recherchieren | Systematische Recherche zu einem Thema |
| Dokument zusammenfassen | Strukturierte Zusammenfassung einer Datei |
| Wissenslücke finden | Analysiert fehlende Themen in einem Bereich |
Installation
Voraussetzungen
- Python 3.11+
- uv (empfohlen)
Setup
# uv installieren (falls nicht vorhanden)
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# Dependencies installieren
uv sync
# spaCy-Modell herunterladen
uv run -- python -m spacy download en_core_web_sm # Englisch
uv run -- python -m spacy download de_core_news_sm # Deutsch
Konfiguration
Umgebungsvariablen (oder Standardwerte in config.py):
| Variable | Beschreibung | Standard |
|---|---|---|
MCP_SCAN_FOLDER | Ordner mit Markdown-Dateien | /markdowns |
MCP_SCAN_INTERVAL | Scan-Intervall in Sekunden | 60 |
MCP_DB_PATH | Pfad zur SQLite-Datenbank | ./model_context.db |
MCP_NLP_MODEL | spaCy-Modell | en_core_web_sm |
Verwendung
1. Scanner starten
Der Scanner überwacht den konfigurierten Ordner und indiziert Markdown-Dateien:
uv run scanner.py
2. MCP-Server starten
uv run main.py
Der Server läuft auf http://0.0.0.0:8000/mcp.
3. Mit LLM verbinden
LM Studio
- Settings → Program → Install
mcp.jsonbearbeiten und Server hinzufügen
Claude Desktop / andere MCP-Clients
Server-URL: http://localhost:8000/mcp
Beispiel-Interaktion
Nutzer: Was wissen wir über Docker?
LLM:
1. Nutzt "Zeige alle Stichwörter" → findet "docker", "container", "image"
2. Nutzt "Finde Dateien mit" ["docker", "container"] → findet docker.md, docker-compose.md
3. Nutzt "Zeige die Datei" "docker.md" → liest Inhalt
4. Fasst die Informationen zusammen