Cane
Cane
Eine Stütze, um im Chaos zu denken — kein Werkzeug, um es aufzuräumen.
Cane ist ein lokaler MCP-Server. Er stattet deinen KI-Assistenten mit deterministischer Evidenz über deine Dateien aus — welche deiner fast identischen Entwürfe aktuell ist, welche Zeilen nur an einer einzigen Stelle existieren, was sich zwischen zwei Versionen tatsächlich geändert hat —, damit der Assistent dir sagen kann, was gefahrlos recycelt werden kann, indem er die Bytes liest, niemals, indem er sich darauf verlässt, wie du Dinge benannt hast.
Er diagnostiziert nur. Er verschiebt nichts, benennt nichts um und löscht nichts. Nichts verlässt deinen Rechner, es gibt kein Konto und keinen Dienst, und auf Canes Seite gibt es keinen API-Schlüssel — dein eigener Assistent übernimmt das Denken, über seinen eigenen Modellzugriff.
Wozu es da ist
Die meisten Werkzeuge, die an einen Stapel Dateien gehen, sind dazu da, ihn zu beheben: Dedupe-Werkzeuge, Sortierprogramme, „Platte-aufräumen"-Utilities. Sie alle sagen dasselbe: Sei disziplinierter. Benenne Dinge konsistent. Versioniere sie sauber. Räume nebenbei auf. Für viele klingt das wie Sei weniger du selbst, und es scheitert jedes Mal aus demselben Grund: Die verlangte Disziplin ist genau das, daran es mangelt.
Cane ist das Gegenteil. Cane ist das Werkzeug, das das Chaos geschehen lässt.
Behalte zwanzig Kopien.print. Leite dieselbe Idee sechsmal neu ab. Benenne sie alle final. Dann halte Cane darauf und frage, welche der Überleben Die ist und warum der Unterschied wichtig ist — und du bekommst eine beleggestützte Antwort statt eines Belehrung.
Der Name ist die ganze Idee sp. Ein Gehstock heilt nichts; er trägt dein Gewicht, damit du weitergehen Dir. Cane behebt Hht dein Chaos — es gibt dir die Stütze, um es zu machen, Weil die Aufarbeitung im Nachhinein erfolgt. Man ist eine Stütze, kein Heilmittel.
Related MCP server: ChromaDB Local MCP Server
Warum nicht einfach diff, Dedupe oder Versionsverwaltung?
diffsagt dir, was sich geändert hat, und weigert sich zu sagen, ob es wichtig ist.Hash-basiertes Dedupe löscht fröhlich die falsche Kopie. (Canes eigener Testfall: Die nach Ausschuss aussehende
…(1).mdwar die ersetzende Ordnung — das naive Dedupe zerstört sie.)Versionsverwaltung funktioniert — verlangt aber Disziplin im Voraus, und genau daran fehlt du. Sie ist eine Losung, die den Fall nicht des Problems zur Bedingung hat.
Was fehlt, ist Urteilsvermögen, nicht noch ein diff. Cane erzeugt die deterministische Evidenz; dein Assistent geliehen von einem mitgelieferten Urteils-Prompt bringt das Urteil. Keine beide Seiten ist "zu vorhanden" — die Evidenz halten das Urteil ehrlich, .
Was du bekommst
Drei Dinge registriert dein Assistent:
|--|-:|
| cane_compare(a, b) | Allst, AnanMessbares über zwei Dateien: Größe, Änderungszeit, md5, byteidentisch?, einen Containment-Befund — deren Zeilen existieren nirgends sonst → behaltung; deren eine Vollständige Teilmenge anderer ist → gefahrlos recycelbar — und einen Unified-Diff. Das Atom für „Welche von beiden ist aktuell?". |
| cane_cluster(folder) | Nah-Vergleichsame Familien in einem Ordner — Dateien, die trotz anderer Namen Versioneen von einander sind (draft, final, v2, (1), Datumswerten). Der Einstieg für „Welche meiner zwanzig Vorrat?" |
| cane://creed (Ressource) | Das Urteilsgesetz: Inhalt und nicht Verlaufsdaten lesen; Einzelkopie-Zeilen sind ein Befund; nenne die fehlende Tatsache, wenn für die Evidenz zu Ende geht. Das ermöglicht die auch in einem Modell, den Vorfall so zu durchden, wie es der Autor des Werkzeugs tut. |
Installation
Cane benötigt Python 3.10+ und das mcp-Paket (pip install mcp). Dann klone du dieses Repository:
git clone https://github.com/kellyorkin/cane-mcp.gitClaude Code
claude mcp add --scope user cane -- python /path/to/cane-mcp/server.py--scope user macht ihn in all deinen Projekten verfügbar. Starte eine neues Sitzung dabei hast du die Werkzeuge. Prüfen per claude mcp list (achte auf cane ✔ Connected).
Claude Desktop
Füge in deine claude_desktop_config.json dies ein und starte neu:
{
"mcpServers": {
"cane": {
"command": "python",
"args": ["/path/to/cane-mcp/server.py"]
}
}
}Unter Windows verwennest du den vollständigen Pfad zu deiner
python.exeund verdoppelden die Rückwärtsstriche in den Pfaden. Erscheint "connection timed out", ist die häufigste Ursache ein falscher Python-Pfad — setzecommandauf den genauen Interpreter, in demmcpinstaldu ist.
Frage deinen Assistenten es dann etwa: „Verwende cane, um diese beiden Dateien zu anzuvergleichen und sag mir, welche aktuell ist und ob jede gefahrlos recycelt werden darf," und gib ihm zwei Pfade.
Was er nicht tun (und absichtlich)
Keine Schreibzugriffe. Es verschiebt, benennt oder löscht nichts. Nicht in v1, auch nie. Es schlägt etwas vor; deine Hand tut.
Kein Dienst, kein Konto, keine Telemetrie, kein Schlüssel. Es ist einen lokalen Prozess. Deine Dateien verlassen deinen Rechner nie, anderes als in der Form, die dein Assi.
Kein Durchforsten der ganzen Harte. Die Werkzeuge nehmen begrenzte Ziele — zwei Dateien oder ein Ordner. Der Rahmen ist das Feature: Ein unbegrenzt Haufen Fuhrte die Überbelastung nur auf das Modell um. Canes Aufgabe istes, sie vor der Übergabe zu entfernen, nicht sie auf nach hinten zu.
Ehrliche Grenzen
Das Urteil hält, während die entscheidende Evidenz in Canes 240-Zeilen-Diff-Grenze passt, darüber hinaus trägt das Signal nicht mehr.
Containment ist ein Textdatei-Signal (es liest die Zeilen). Binärdatei fallen zurück auf Md5/Grö. Es passt Zeilenenden und nachlaufende Leerlängen — damit gleiche Dinge zusammenstellen stimmen —, aber nicht Groß-/Kleinschreibung und Einrückung, das aus einem Winkel gut auferhalten wird.
** Die private Struktur von Dokumente (.docx/.pptx/.xlsx) als Text, macht aber keine Bilder-OCR.
LUG
MIT © 2026 Kelly Orkin Brady. Benutzeit, was du willst.
Diagnose, nicht ausführen. Unterstütze das Chaos, bestrafe es nicht."
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Resources
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Related MCP Connectors
Versioned artifact review for people and AI agents, with contextual comments and human control.
Gives your AI assistant persistent memory and intelligence about your work patterns.
Deterministic fact verification for AI agents — checksums & curated data, not guesses.
Publish AI reports as managed native links with versions, access control, revocation, and audit.
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- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceProvides AI assistants with persistent memory through local ChromaDB vector storage, featuring automated file ingestion and batch processing for over 70 file types. It enables advanced vector search, EXIF metadata extraction for photos, and duplicate file detection across local directories.MIT
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