Datacron
Local MCP server for querying and maintaining a Markdown vault. Provides full-text search, backlinks, note retrieval, and optional confined write tools, without sending the whole vault to the client context.
README
Datacron
Serveur MCP local pour interroger et maintenir un vault Markdown depuis Claude, Codex, Gemini ou un autre client MCP stdio, sans envoyer tout le vault dans le contexte.
Français | English
Datacron indexe un dossier de notes Markdown, expose un serveur MCP local, puis renvoie
au client les notes ou chunks pertinents au lieu d'un dump complet. Le vault reste un
dossier Markdown normal : Datacron ajoute seulement un sidecar .datacron/ pour l'index,
les logs, les ULID internes, l'historique et le journal d'opérations.
Ce qui est en place
| Surface | État actuel |
|---|---|
| Lecture vault | list_notes, get_note, resources datacron://vault/map, vault/info, policy/active |
| Recherche | SQLite FTS5/BM25, query-expansion FR↔EN, re-rank temporel, ripgrep via search_regex |
| Graphe local | Wikilinks et backlinks via get_backlinks |
| Écriture | 5 tools confinés et réversibles, désactivés par défaut sans DATACRON_WRITE_PATHS |
| Index | datacron index incrémental, datacron reindex complet, réparation automatique à la lecture |
| Évaluation | datacron eval sur le pipeline MCP réel : recall@k, MRR, nDCG, fraîcheur, latence et payload tokens |
| Setup guidé | datacron setup : init + index + enregistrement MCP en une commande |
| Clients | Auto-détection et enregistrement via datacron setup --client all : Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Gemini CLI, Antigravity, LM Studio, Codex CLI, Windsurf, VS Code |
| Protocole mémoire | Instructions MCP universelles + règles globales natives installées pour les clients pris en charge |
| Distribution | Installeur Windows (Datacron-Setup.exe), exécutable autonome (PyInstaller) sans Python requis, ou installation depuis les sources |
Mesure locale du pipeline tool/impl réellement reçu par l'agent, 19 questions,
configuration 8k tokens / 20 résultats, 17 juillet 2026 :
recall@5 0.89
recall@10 0.95
recall@20 0.95
MRR 0.73
nDCG@10 0.79
latence p50 57 ms
latence p95 276 ms
payload tokens 90567
Le tool égale désormais le store brut à recall@5 (0,89) : le delta précédent venait de la
comparaison globale de scores issus des requêtes AND et OR, pas du budget ni d'une limite de
BM25. Le throttle repair-on-read ramène sa p50 propre à 0,009 ms ; le premier sweep complet
de la session reste visible dans la p95. Le golden ne contient pas encore de cas
forbidden_paths et le vault n'a pas de relation supersedes indexée.
Installation
Windows : installeur en un double-clic
Le plus simple sous Windows : télécharge Datacron-Setup.exe depuis la
dernière Release, double-clique,
et choisis ton vault. Aucun Python, aucun terminal, aucun droit administrateur ; Datacron
s'enregistre automatiquement dans tes clients IA. Guide détaillé :
Installation sous Windows.
Depuis les sources
Depuis un clone du repo :
python -m pip install -e ".[dev]"
Ou, pour installer seulement l'application :
python -m pip install -e .
Prérequis runtime :
- Python 3.11+
ripgrepdisponible dans lePATHpoursearch_regex- un dossier de notes Markdown
- un client MCP stdio pris en charge, par exemple Claude Desktop, Codex CLI ou Gemini CLI
Démarrage rapide
Le plus simple - une commande détecte tes clients IA, initialise le vault, l'indexe et enregistre Datacron partout :
datacron setup # interactif ; ajoute --yes pour tout par défaut
Voir le guide d'installation pour les options (--client, --scope,
écriture, durabilité). Ou étape par étape :
datacron init /path/to/vault
datacron index --vault /path/to/vault
datacron status --vault /path/to/vault
datacron mcp install --client claude-desktop --vault /path/to/vault
La sous-commande mcp install ci-dessus est dédiée à Claude Desktop. Pour Codex CLI,
Gemini CLI, Antigravity, LM Studio, Cursor et les autres clients, utilise le setup multi-client avec
datacron setup --client <identifiant> ou l'auto-détection avec --client all.
Add to LM Studio
LM Studio 0.3.17+ possède une configuration utilisateur unique et aucun scope projet. La commande recommandée est :
datacron setup --yes --vault "CHEMIN_VAULT" --client lmstudio --scope user
Pour une installation Python où datacron-mcp est dans le PATH, la configuration
équivalente en lecture seule peut aussi être importée avec ce deeplink officiel :
Le lien importe cet exemple. Ouvre l'éditeur MCP de LM Studio et remplace les deux
placeholders <YOUR_VAULT> avant de démarrer le serveur :
{
"mcpServers": {
"datacron": {
"command": "datacron-mcp",
"args": [],
"env": {
"DATACRON_VAULT_ROOT": "<YOUR_VAULT>",
"DATACRON_READ_PATHS": "<YOUR_VAULT>",
"DATACRON_DURABILITY": "best-effort"
}
}
}
}
L'exemple n'active pas les outils d'écriture. Le setup CLI est plus sûr pour les installations packagées, car il écrit automatiquement le vrai chemin de l'exécutable.
Redémarre le ou les clients configurés après l'installation.
Pour lancer le serveur manuellement :
datacron mcp serve --vault /path/to/vault
L'entrée script directe utilisée par l'installateur est aussi disponible :
datacron-mcp
datacron-mcp lit le vault depuis DATACRON_VAULT_ROOT.
Configuration
datacron init crée .datacron/VAULT.yaml. Ce fichier peut porter la configuration
vault-local, notamment la query-expansion :
query_expansion:
supervision: [monitoring]
sauvegarde: [backup]
restauration: [restore]
chiffrement: [encryption]
sécurité: [security]
validité: [validity]
certificat: [certificate]
Variables d'environnement utiles :
| Variable | Défaut | Rôle |
|---|---|---|
DATACRON_VAULT_ROOT |
répertoire courant ou --vault |
vault servi par le serveur |
DATACRON_READ_PATHS |
vide | allowlist de lecture ; le setup des clients la fixe au vault |
DATACRON_WRITE_PATHS |
vide | allowlist d'écriture ; vide = write tools désactivés |
DATACRON_MAX_RESULT_COUNT |
20 |
nombre max de résultats retournés |
DATACRON_MAX_RESULT_TOKENS |
8000 |
budget token des résultats de recherche |
DATACRON_REPAIR_MIN_INTERVAL_SECONDS |
30 |
intervalle minimal entre les sweeps repair-on-read ; 0 = chaque lecture |
DATACRON_GET_NOTE_MAX_TOKENS |
25000 |
budget de get_note(format="full") |
DATACRON_CHUNK_MAX_TOKENS |
1024 |
taille cible max des chunks |
DATACRON_RIPGREP_PATH |
rg |
binaire ripgrep |
Les listes de chemins utilisent le séparateur de l'OS (: sous Unix, ; sous Windows).
Écriture
Les writes sont volontairement OFF par défaut. Sans DATACRON_WRITE_PATHS, les tools
d'écriture renvoient une erreur claire et ne créent aucun fichier.
Pour activer l'écriture sur un sous-dossier précis :
$env:DATACRON_VAULT_ROOT = "G:\_DATA"
$env:DATACRON_READ_PATHS = "G:\_DATA"
$env:DATACRON_WRITE_PATHS = "G:\_DATA\_memory"
datacron mcp serve --vault G:\_DATA
datacron setup peut aussi poser l'allowlist au niveau du poste (variable
d'environnement utilisateur, opt-in) pour que tous les clients MCP en héritent ;
défaut : _memory, _drafts, _journal. Voir le guide d'installation.
Tools d'écriture disponibles :
create_note_ai: crée une note Markdown typée, sans overwrite.append_journal: ajoute une entrée sous un heading d'une note existante.set_frontmatter: met à jour les champs de cycle de vie et la listerejected(options écartées) sans modifier le corps Markdown.patch_note_section: remplace le contenu sous un heading existant avec contrôle CAS.revert_note: restaure les octets exacts d'une version conservée dans l'historique.
Garanties :
- confinement strict dans
DATACRON_WRITE_PATHS - overwrite atomique via fichier temporaire +
os.replace - historique adressé par contenu avant modification d'une note existante
reconcile()après write pour rendre la note immédiatement cherchable- audit log local
Le mode concurrent multi-machines n'est pas supporté pour les écritures : garde une règle single-writer sur le vault.
MCP Tools
Lecture
| Tool | Description |
|---|---|
list_notes |
retourne une liste paginée, filtrable par dossier, tags et paires frontmatter clé/valeur, avec ULID, titre, tags, alias et dates |
get_note |
lit une note par ULID, chunk id ou chemin relatif, en contenu paginé, chunk ou plan de headings |
search_text |
effectue une recherche BM25 sur l'index FTS5 avec snippets classés et notes obsolètes démotées par défaut |
search_regex |
effectue une recherche regex via ripgrep et résout les lignes trouvées vers les chunks indexés |
get_backlinks |
retourne les chunks dont les wikilinks ciblent un ULID ou un alias résolu |
Écriture
| Tool | Description |
|---|---|
create_note_ai |
crée une nouvelle note _memory typée, confinée aux chemins autorisés, sans overwrite et avec journal durable |
append_journal |
ajoute une entrée Markdown sous un heading, avec confinement, historique exact et écriture atomique |
set_frontmatter |
modifie uniquement les champs de cycle de vie, la liste rejected et la date updated, en préservant le corps Markdown |
patch_note_section |
remplace le contenu d'un heading existant avec CAS, historique exact et préservation des autres sections |
revert_note |
restaure une note depuis son historique adressé par contenu ; l'opération reste durable, réversible et auditée |
Opérationnel
| Tool | Description |
|---|---|
get_health |
retourne l'état réel de fraîcheur de l'index, d'intégrité, de checksum, de durabilité et des invariants |
get_note_history |
liste les métadonnées d'opérations validées d'une note sans lire le contenu historique ni modifier le journal |
audit_query |
interroge les métadonnées d'opérations par période, tool ou note sans modifier le journal ni le vault |
Advisory (expérimental)
| Tool | Description |
|---|---|
contradiction_scan |
scan live, déterministe et borné des contradictions/raffinements entre sections ; propose puis confirme en lecture seule un appel CAS explicite, sans jamais écrire automatiquement |
Resources MCP :
datacron://vault/mapdatacron://vault/infodatacron://policy/active
Recherche
search_text combine plusieurs signaux :
- FTS5/BM25 pour le score lexical de base
- query-expansion FR↔EN configurée dans
VAULT.yaml - re-rank temporel conservateur :
- une note citée dans le
supersedesd'une autre est fortement démotée confidence: lowetconfidence: needs_verificationappliquent une pénalité légèreinclude_superseded=truepermet de remonter les notes historiques
- une note citée dans le
search_regex reste littéral : il n'applique ni query-expansion ni re-rank temporel.
Vie privée et sécurité
- Datacron ne fait pas de télémétrie.
- Datacron n'appelle pas de LLM cloud.
- Le client MCP, par exemple Claude, Codex ou Gemini, peut envoyer à son fournisseur les chunks que Datacron lui retourne. Datacron ne lui envoie pas le vault complet.
- Le contenu retourné aux clients est enveloppé dans
<vault_content>...</vault_content>. - Les résultats sont bornés par nombre et par budget token.
- Les accès filesystem sont confinés par
DATACRON_READ_PATHSetDATACRON_WRITE_PATHS. - Les opérations MCP sont auditées dans les logs locaux.
Commandes CLI
datacron setup # parcours guidé : init + index + config client
datacron setup --yes # tout par défaut, sans question
datacron setup --client all --scope both --vault /path/to/vault
datacron setup --protocol # installe aussi les règles mémoire des clients
datacron protocol install --client all
datacron init /path/to/vault
datacron status --vault /path/to/vault
datacron index --vault /path/to/vault
datacron reindex --vault /path/to/vault
datacron scrub-init --vault /path/to/vault
datacron scrub --vault /path/to/vault
datacron eval --questions examples/eval-questions.example.yaml --vault /path/to/vault
datacron eval --questions local/golden.yaml --vault /path/to/vault --save-baseline
datacron eval --questions local/golden.yaml --vault /path/to/vault --compare --json
datacron mcp serve --vault /path/to/vault
datacron mcp install --client claude-desktop --vault /path/to/vault # dédié Claude Desktop
datacron unregister --client all --scope both --vault /path/to/vault
datacron protocol uninstall --client all
Limites actuelles
- Pas de vector search / embeddings : le spike est écarté sur le golden actuel, car le recall@5 tool-level à 0,89 égale le store BM25. À réévaluer si un golden élargi retombe sous 0,85 avec la même évaluation.
- Pas d'agent autonome : le client MCP orchestre.
- Pas de GUI.
- Pas de writes concurrents multi-machines.
- La détection des clients par
datacron setupest best-effort (présence d'un dossier de config ou d'un binaire sur lePATH) ; une installation dans un emplacement non standard peut être manquée et se configure alors à la main.
Documentation
Sommaire complet : docs/fr/index.md | English index.
Pour démarrer :
Références techniques :
- Conventions du vault (SPEC)
- Architecture et surface publique
- Frontière de sécurité
- Scrubber d'intégrité
- Santé opérationnelle et durabilité
- Contrat de fraîcheur
Développement
python -m pip install -e ".[dev]"
ruff check .
ruff format --check .
mypy
pytest
Licence
Copyright 2026 Julien Bombled.
Licensed under the Apache License, Version 2.0.
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.