[{"_1":2,"_285":-5,"_286":-5},"loaderData",{"_3":4,"_20":21,"_22":23,"_24":25,"_213":214},"root",{"_5":6,"_7":8},"toasts",[],"visitor",{"_9":10,"_11":12},"viewportWidth",1280,"visitorSession",{"_13":14,"_16":-5,"_17":18,"_19":-5},"attributes",[15],"BOT","membership","uid","MjOEwr6NZH","userAccount","routes/_public/_layout",{},"routes/_public/mcp/servers/~namespace/_layout",{},"routes/_public/mcp/servers/~namespace/~slug/_pages/_layout",{"_26":-5,"_27":28,"_29":30,"_132":133},"githubUser","maintainer",false,"mcpServer",{"_31":32,"_33":34,"_13":41,"_50":51,"_52":51,"_53":54,"_59":60,"_80":-5,"_81":82,"_83":84,"_85":86,"_69":87,"_88":74,"_89":-5,"_90":-5,"_91":92,"_93":94,"_101":-5,"_102":103,"_108":-5,"_109":70,"_110":111,"_115":116,"_17":129,"_130":131},"addedAt",["D",1740643374849],"argumentsJsonSchema",{"_35":36,"_37":38,"_39":40},"properties",{},"required",[],"type","object",[42,43,44,45,46,47,48,49],"category:file-systems","category:developer-tools","category:search","hosting:local-only","language:javascript","security_grade:a","quality_grade:a","license_grade:f","descriptionMarkdown","Enables searching for files by name fragments via JSON-RPC or an HTTP REST API, with options for direct use or integration with other tools like VS Code.","descriptionPlainText","githubProject",{"_55":56,"_57":58},"readme","# MCP Серверы\n\nЭтот репозиторий содержит два MCP (Model Context Protocol) сервера:\n1. File Finder MCP - для поиска файлов\n2. Whisper STT MCP - для преобразования речи в текст\n\n## File Finder MCP Server\n\nЭто сервер Model Context Protocol (MCP), который предоставляет функциональность поиска файлов. Он позволяет искать файлы, содержащие указанный текстовый фрагмент в их именах.\n\n### Предварительные требования\n\n- Node.js (версия 14 или выше)\n- npm (версия 6 или выше)\n- Python 3.6 или выше (для HTTP сервера)\n\n### Установка\n\n1. Клонируйте или скачайте этот репозиторий\n2. Перейдите в директорию проекта\n3. Установите зависимости:\n ```\n npm install\n ```\n4. Соберите проект:\n ```\n npm run build\n ```\n\n### Запуск сервера\n\nПроект предоставляет несколько вариантов запуска MCP сервера:\n\n#### Вариант 1: Прямой запуск MCP сервера\n\nВы можете запустить MCP сервер напрямую с помощью Node.js:\n\n```\nnpm start\n```\n\nили\n\n```\nnode build/index.js\n```\n\nЭто запустит сервер, и он будет ожидать JSON-RPC запросы на stdin/stdout.\n\n#### Вариант 2: Запуск HTTP сервера и MCP прокси\n\nЭтот вариант использует Python HTTP сервер и MCP прокси, который перенаправляет запросы к HTTP серверу:\n\n1. Сначала запустите HTTP сервер:\n ```\n npm run start:python\n ```\n или\n ```\n python main.py\n ```\n\n2. Затем в другом терминале запустите MCP прокси:\n ```\n npm run start:http\n ```\n или\n ```\n node build/index-http.js\n ```\n\n#### Вариант 3: Интеграция с VS Code (расширение Cline)\n\nДля интеграции сервера с VS Code и расширением Cline:\n\n1. Найдите файл настроек MCP:\n - Windows: `%APPDATA%\\Code\\User\\globalStorage\\saoudrizwan.claude-dev\\settings\\cline_mcp_settings.json`\n - macOS: `~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json`\n - Linux: `~/.config/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json`\n\n2. Добавьте следующую конфигурацию в объект `mcpServers` в файле настроек:\n\n```json\n\"file-finder-mcp\": {\n \"command\": \"node\",\n \"args\": [\"<ПОЛНЫЙ_ПУТЬ_К_ПРОЕКТУ>/build/index.js\"],\n \"disabled\": false,\n \"autoApprove\": []\n}\n```\n\nДля использования HTTP прокси:\n\n```json\n\"file-finder-mcp-http\": {\n \"command\": \"node\",\n \"args\": [\"<ПОЛНЫЙ_ПУТЬ_К_ПРОЕКТУ>/build/index-http.js\"],\n \"disabled\": false,\n \"autoApprove\": []\n}\n```\n\nЗамените `<ПОЛНЫЙ_ПУТЬ_К_ПРОЕКТУ>` на фактический путь к директории вашего проекта.\n\n3. Перезапустите VS Code для загрузки обновленных настроек.\n\n### Доступные инструменты\n\nMCP сервер предоставляет один инструмент:\n\n- `search_files`: Ищет файлы, содержащие указанный фрагмент в их именах\n - Параметры:\n - `fragment` (строка, обязательный): Текстовый фрагмент для поиска в именах файлов\n\n### Пример использования\n\n```\n\nfile-finder-mcp\nsearch_files\n\n{\n \"fragment\": \".py\"\n}\n\n\n```\n\nЭтот пример ищет все файлы, содержащие \".py\" в их именах.\n\n### HTTP сервер (main.py)\n\nВ корневой директории проекта находится файл `main.py`, который реализует HTTP сервер для поиска файлов. Этот сервер предоставляет REST API для поиска файлов, содержащих указанный фрагмент в их именах.\n\n#### Запуск HTTP сервера\n\n1. Перейдите в корневую директорию проекта\n2. Запустите сервер с помощью Python:\n ```\n python main.py\n ```\n3. Сервер будет запущен на http://localhost:8080\n\n#### Использование API\n\nДля поиска файлов отправьте GET запрос на `/search` с параметром запроса `q`:\n\n```\nhttp://localhost:8080/search?q=.json\n```\n\nЭтот запрос вернет JSON-массив с информацией о всех файлах, содержащих \".json\" в их именах. Каждый элемент массива содержит следующие поля:\n- `name`: имя файла\n- `path`: абсолютный путь к файлу\n- `size`: размер файла в байтах\n- `created`: дата и время создания файла\n\nПример ответа:\n```json\n[\n {\n \"name\": \"package.json\",\n \"path\": \"/absolute/path/to/package.json\",\n \"size\": 1234,\n \"created\": \"Wed Feb 26 17:00:00 2025\"\n }\n]\n```\n\n## Whisper STT MCP Server\n\nЭто сервер Model Context Protocol (MCP), который предоставляет функциональность преобразования речи в текст с использованием библиотеки faster-whisper. Он позволяет транскрибировать аудиоданные в текст с автоматическим определением языка.\n\n### Предварительные требования\n\n- Node.js (версия 14 или выше)\n- npm (версия 6 или выше)\n- Python 3.6 или выше\n- faster-whisper (установите с помощью `pip install faster-whisper`)\n\n### Установка\n\n1. Клонируйте или скачайте этот репозиторий\n2. Перейдите в директорию проекта\n3. Установите зависимости:\n ```\n npm install\n pip install faster-whisper\n ```\n4. Соберите проект:\n ```\n npm run build\n ```\n\n### Запуск сервера\n\nПроект предоставляет несколько вариантов запуска Whisper MCP сервера:\n\n#### Вариант 1: Прямой запуск MCP сервера\n\nВы можете запустить MCP сервер напрямую с помощью Node.js:\n\n```\nnpm run start:whisper\n```\n\nили\n\n```\nnode build/whisper-index.js\n```\n\nЭто запустит сервер, и он будет ожидать JSON-RPC запросы на stdin/stdout.\n\n#### Вариант 2: Запуск HTTP сервера и MCP прокси\n\nЭтот вариант использует Python HTTP сервер и MCP прокси, который перенаправляет запросы к HTTP серверу:\n\n1. Сначала запустите HTTP сервер:\n ```\n npm run start:whisper:python\n ```\n или\n ```\n python whisper_server.py\n ```\n\n2. Затем в другом терминале запустите MCP прокси:\n ```\n npm run start:whisper:http\n ```\n или\n ```\n node build/whisper-index-http.js\n ```\n\n#### Вариант 3: Интеграция с VS Code (расширение Cline)\n\nДля интеграции сервера с VS Code и расширением Cline:\n\n1. Найдите файл настроек MCP:\n - Windows: `%APPDATA%\\Code\\User\\globalStorage\\saoudrizwan.claude-dev\\settings\\cline_mcp_settings.json`\n - macOS: `~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings\\cline_mcp_settings.json`\n - Linux: `~/.config/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json`\n\n2. Добавьте следующую конфигурацию в объект `mcpServers` в файле настроек:\n\n```json\n\"whisper-stt-mcp\": {\n \"command\": \"node\",\n \"args\": [\"<ПОЛНЫЙ_ПУТЬ_К_ПРОЕКТУ>/build/whisper-index.js\"],\n \"disabled\": false,\n \"autoApprove\": []\n}\n```\n\nДля использования HTTP прокси:\n\n```json\n\"whisper-stt-mcp-http\": {\n \"command\": \"node\",\n \"args\": [\"<ПОЛНЫЙ_ПУТЬ_К_ПРОЕКТУ>/build/whisper-index-http.js\"],\n \"disabled\": false,\n \"autoApprove\": []\n}\n```\n\nЗамените `<ПОЛНЫЙ_ПУТЬ_К_ПРОЕКТУ>` на фактический путь к директории вашего проекта.\n\n3. Перезапустите VS Code для загрузки обновленных настроек.\n\n### Доступные инструменты\n\nMCP сервер предоставляет один инструмент:\n\n- `transcribe_audio`: Преобразует аудиоданные в текст с использованием faster-whisper\n - Параметры:\n - `audio_base64` (строка, обязательный): Аудиоданные в формате base64\n - `language` (строка, необязательный): Код языка (например, \"en\", \"ru\"). Если не указан, язык будет определен автоматически.\n\n### Пример использования\n\n```\n\nwhisper-stt-mcp\ntranscribe_audio\n\n{\n \"audio_base64\": \"BASE64_ENCODED_AUDIO_DATA\",\n \"language\": \"ru\"\n}\n\n\n```\n\nЭтот пример преобразует аудиоданные в текст, предполагая, что аудио на русском языке.\n\n### HTTP сервер (whisper_server.py)\n\nВ корневой директории проекта находится файл `whisper_server.py`, который реализует HTTP сервер для преобразования речи в текст. Этот сервер предоставляет REST API для транскрибирования аудиоданных в текст.\n\n#### Запуск HTTP сервера\n\n1. Перейдите в корневую директорию проекта\n2. Запустите сервер с помощью Python:\n ```\n python whisper_server.py\n ```\n3. Сервер будет запущен на http://localhost:8081\n\n#### Использование API\n\nДля транскрибирования аудио отправьте POST запрос на `/transcribe` с JSON-телом, содержащим:\n- `audio`: строка в формате base64, содержащая аудиоданные\n- `language` (необязательно): код языка (например, \"en\", \"ru\")\n\nПример запроса:\n```json\n{\n \"audio\": \"BASE64_ENCODED_AUDIO_DATA\",\n \"language\": \"ru\"\n}\n```\n\nОтвет будет содержать:\n- `text`: полный транскрибированный текст\n- `segments`: массив сегментов с временными метками\n- `language`: определенный язык\n- `language_probability`: вероятность определения языка\n\nПример ответа:\n```json\n{\n \"text\": \"Это пример транскрибированного текста.\",\n \"segments\": [\n {\n \"start\": 0.0,\n \"end\": 2.5,\n \"text\": \"Это пример\"\n },\n {\n \"start\": 2.5,\n \"end\": 4.0,\n \"text\": \"транскрибированного текста.\"\n }\n ],\n \"language\": \"ru\",\n \"language_probability\": 0.98\n}\n```\n\n## Устранение неполадок\n\n- Если вы получаете ошибку \"No connection found for server\", убедитесь, что вы перезапустили VS Code после обновления настроек MCP.\n- Если сервер не отвечает, проверьте, что путь в настройках MCP правильный и указывает на собранный JavaScript файл.\n- Убедитесь, что сервер правильно собран, выполнив `npm run build` перед попыткой его использования.\n- Для использования HTTP прокси убедитесь, что соответствующий HTTP сервер запущен (на порту 8080 для file-finder или 8081 для whisper-stt).\n- Если возникают проблемы с faster-whisper, убедитесь, что библиотека правильно установлена и у вас есть необходимые зависимости для работы с GPU (если вы используете GPU).\n\n## Структура проекта\n\nНиже приведен список основных файлов проекта и их назначение:\n\n### Корневая директория\n- `src/index.ts` - Исходный код TypeScript MCP сервера для поиска файлов (прямая реализация)\n- `src/index-http.ts` - Исходный код TypeScript MCP прокси для HTTP сервера поиска файлов\n- `src/whisper-index.ts` - Исходный код TypeScript MCP сервера для преобразования речи в текст (прямая реализация)\n- `src/whisper-index-http.ts` - Исходный код TypeScript MCP прокси для HTTP сервера преобразования речи в текст\n- `build/index.js` - Скомпилированный JavaScript код MCP сервера для поиска файлов\n- `build/index-http.js` - Скомпилированный JavaScript код MCP прокси для поиска файлов\n- `build/whisper-index.js` - Скомпилированный JavaScript код MCP сервера для преобразования речи в текст\n- `build/whisper-index-http.js` - Скомпилированный JavaScript код MCP прокси для преобразования речи в текст\n- `tsconfig.json` - Конфигурация TypeScript\n- `package.json` - Описание пакета и зависимости\n- `main.py` - HTTP сервер на Python для поиска файлов\n- `whisper_server.py` - HTTP сервер на Python для преобразования речи в текст\n- `README.md` - Документация проекта (этот файл)","url","https://github.com/sergey-fintech/MCP","githubRepository",{"_61":62,"_63":64,"_65":66,"_67":68,"_69":70,"_71":72,"_76":77,"_78":-5,"_79":77},"defaultBranch","main","fullName","sergey-fintech/MCP","githubTreeId",74929,"language","JavaScript","name","MCP","owner",{"_73":74,"_17":75},"login","sergey-fintech","8eGkxRakhv","recentStargazers",0,"spdxLicense","stargazers","glamaJson","id",1111,"inspectable",true,"integrations",[],"File Finder MCP Server","namespace","npmPackage","prompts","redditPostForeignId","1izbkfg","relatedMcpServerIds",[95,96,97,98,99,100],550,543,825,430,879,631,"resources","scores",{"_104":77,"_105":106,"_107":106},"license","quality",100,"security","simpleIcon","slug","supportedPlatforms",[112,113,114],"WINDOWS","MACOS","LINUX","tools",[117],{"_69":118,"_119":120,"_121":122},"search_files","description","Search for files containing a specified fragment in their names","inputSchema",{"_39":40,"_37":123,"_35":125},[124],"fragment",{"_124":126},{"_39":127,"_119":128},"string","Text fragment to search for in file names","yltkvxvsux","updatedAt",["D",1742585239411],"meta",[134,137,139,146,149,151,154,157,160,163,166,168,171,174,176,178,180,182,184],{"_135":136},"title","File Finder MCP Server | Glama",{"_138":51,"_69":119},"content",{"_140":141,"_142":143,"_144":145},"href","https://glama.ai/mcp/servers/@sergey-fintech/MCP","rel","canonical","tagName","link",{"_138":87,"_147":148},"property","og:title",{"_138":51,"_147":150},"og:description",{"_138":152,"_147":153},"https://glama.ai/logo.png","og:logo",{"_138":155,"_147":156},"https://glama.ai/mcp/servers/@sergey-fintech/MCP/og-image","og:image",{"_138":158,"_147":159},"630","og:image:height",{"_138":161,"_147":162},"1200","og:image:width",{"_138":164,"_147":165},"website","og:type",{"_138":141,"_147":167},"og:url",{"_138":169,"_147":170},"ChatGPT alternative for power users","og:site_name",{"_138":172,"_69":173},"summary_large_image","twitter:card",{"_138":169,"_69":175},"twitter:title",{"_138":51,"_69":177},"twitter:description",{"_138":155,"_69":179},"twitter:image",{"_138":158,"_69":181},"twitter:image:height",{"_138":161,"_69":183},"twitter:image:width",{"_185":186},"script:ld+json",{"_187":188,"_189":190},"@context","http://schema.org","@graph",[191],{"_187":192,"_193":194,"_195":196},"https://schema.org","@type","BreadcrumbList","itemListElement",[197,204,207,211],{"_193":198,"_199":200,"_69":201,"_202":203},"ListItem","item","https://glama.ai/","Glama","position",1,{"_193":198,"_199":205,"_69":70,"_202":206},"https://glama.ai/mcp",2,{"_193":198,"_199":208,"_69":209,"_202":210},"https://glama.ai/mcp/servers","Servers",3,{"_193":198,"_199":141,"_69":87,"_202":212},4,"routes/_public/mcp/servers/~namespace/~slug/_pages/tools/~toolName/_route",{"_29":215,"_235":-5,"_236":237,"_132":243,"_280":281,"_11":284},{"_31":216,"_33":217,"_13":220,"_50":51,"_52":51,"_53":221,"_59":222,"_80":-5,"_81":82,"_83":84,"_85":224,"_69":87,"_88":74,"_89":-5,"_90":-5,"_91":92,"_93":225,"_101":-5,"_102":226,"_108":-5,"_109":70,"_110":227,"_115":228,"_17":129,"_130":234},["D",1740643374849],{"_35":218,"_37":219,"_39":40},{},[],[42,43,44,45,46,47,48,49],{"_55":56,"_57":58},{"_61":62,"_63":64,"_65":66,"_67":68,"_69":70,"_71":223,"_76":77,"_78":-5,"_79":77},{"_73":74,"_17":75},[],[95,96,97,98,99,100],{"_104":77,"_105":106,"_107":106},[112,113,114],[229],{"_69":118,"_119":120,"_121":230},{"_39":40,"_37":231,"_35":232},[124],{"_124":233},{"_39":127,"_119":128},["D",1742585239411],"mcpServerInstance","mcpServerTool",{"_119":120,"_81":238,"_121":239,"_69":118},14447,{"_35":240,"_37":242,"_39":40},{"_124":241},{"_119":128,"_39":127},[124],[244,246,247,248,250,251,252,253,254,255,256,257,258,259,260,261,262,263,264],{"_135":245},"search_files - File Finder MCP Server | Glama",{"_138":120,"_69":119},{"_140":141,"_142":143,"_144":145},{"_138":249,"_147":148},"search_files - File Finder MCP Server",{"_138":120,"_147":150},{"_138":152,"_147":153},{"_138":155,"_147":156},{"_138":158,"_147":159},{"_138":161,"_147":162},{"_138":164,"_147":165},{"_138":141,"_147":167},{"_138":169,"_147":170},{"_138":172,"_69":173},{"_138":169,"_69":175},{"_138":120,"_69":177},{"_138":155,"_69":179},{"_138":158,"_69":181},{"_138":161,"_69":183},{"_185":265},{"_187":188,"_189":266},[267],{"_187":192,"_193":194,"_195":268},[269,270,271,272,273,277],{"_193":198,"_199":200,"_69":201,"_202":203},{"_193":198,"_199":205,"_69":70,"_202":206},{"_193":198,"_199":208,"_69":209,"_202":210},{"_193":198,"_199":141,"_69":87,"_202":212},{"_193":198,"_199":274,"_69":275,"_202":276},"https://glama.ai/mcp/servers/@sergey-fintech/MCP/tools","Tools",5,{"_193":198,"_199":278,"_69":118,"_202":279},"https://glama.ai/mcp/servers/@sergey-fintech/MCP/tools/search_files",6,"otherTools",[282],{"_29":283,"_69":118},{"_88":74,"_109":70,"_17":129},{"_19":-5},"actionData","errors"]

search_files

Input Schema

Input Schema (JSON Schema)

Other Tools