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io.memorysync/docs
serveur MCP (Model Context Protocol) · memorysync-docs 1.0.0
Référencé dans l'annuaire. Seul le pentest comportemental fait foi, et il n'a pas encore été exécuté sur ce serveur.
Est-ce que io.memorysync/docs est sûr ?
Au dernier audit MCP Hub, le serveur MCP « io.memorysync/docs » est classé « Non encore testé ». Référencé dans l'annuaire. Seul le pentest comportemental fait foi, et il n'a pas encore été exécuté sur ce serveur. Le verdict est réévalué en continu ; consultez la fiche pour l'état à jour.
Méthode : MCP Hub analyse la description de chaque outil (couche 1) et, pour le verdict fort, exécute le serveur dans une micro-VM isolée avec leurres et réseau bloqué (couche 2). On publie des noms et des compteurs, jamais le contenu brut renvoyé par un outil.
Les 3 outils
- list_doc_sections≈ 168 tokens
List the top-level documentation sections and how many pages each contains, to orient before searching.
Paramètres, retour & exemple (0)
Exemple d'appel{"name": "list_doc_sections", "arguments": {}}Exemple de retour{"content": [{"type": "text", "text": "…"}], "structuredContent": {"sections": [], "index_url": "texte", "total_pages": 1, "full_index_url": "texte"}} - read_doc≈ 213 tokens
Read the full Markdown text of one documentation page. Prefer this over a search snippet when you need exact method names, parameters, fields or limits.
Paramètres, retour & exemple (1)
Paramètrespath· string · requis
Page path such as '/quickstart' or '/api/memory/add', or its full URL.
Exemple d'appel{"name": "read_doc", "arguments": {"path": "texte"}}Exemple de retour{"content": [{"type": "text", "text": "…"}], "structuredContent": {"url": "texte", "error": "texte", "title": "texte", "content": "texte", "message": "texte", "section": "texte"}} - search_docs≈ 286 tokens
Search the MemorySync documentation and return matching pages with their headings and a link to the full Markdown text.
Paramètres, retour & exemple (2)
Paramètreslimit· integer · optionnel
Maximum pages to return (1-20).query· string · requis
What to search for, in natural language or keywords.
Exemple d'appel{"name": "search_docs", "arguments": {"query": "texte"}}Exemple de retour{"content": [{"type": "text", "text": "…"}], "structuredContent": {"count": 1, "query": "texte", "results": []}}
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