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Comparação

Kagi Search vs. Contentrain

Kagi Search é um servidor MCP publicado por kagisearch. Marketplaces que lemos e que o listam: 1 (Docker MCP Catalog). Contentrain é um servidor MCP publicado por Contentrain. Marketplaces que lemos e que o listam: 2 (Official MCP Registry, Community GitHub marketplaces). Conforme nossa passagem pelos marketplaces em 2026-10-14. Este par foi escolhido por um leitor, não pela nossa regra de comparação, por isso pedimos aos buscadores que não indexem a página.

Onde cada um é publicado

Onde cada um é publicado
MarketplaceKagi SearchContentrain
Docker MCP Catalog Listado
Versão: sha256:c26439346cd6
Forks (GitHub): 49
Downloads (Docker Hub): 19 852
Estrelas (Docker Hub): 1
Estrelas (GitHub): 541
Sem marcação · Visto pela primeira vez
Não listado
Official MCP Registry Não listado Listado
Versão: 3.11.1
Downloads por mês (npm): 14 403
Downloads por semana (npm): 3 344
Forks (GitHub): 0
Estrelas (GitHub): 6
Sem marcação · Visto pela primeira vez

Cada número é do próprio marketplace e nunca é somado entre marketplaces. Um marketplace que não publica números não mostra nenhum: sem número não é zero.

Os fatos lado a lado

Kagi Search vs. Contentrain
FatoKagi SearchContentrain
Marketplaces que o listam (diferente)1 (pior)2 (melhor)
Estrelas (GitHub) (diferente)541 (melhor)6 (pior)
Downloads (Docker Hub) (diferente)19 852Sem número no Docker Hub
Forks (GitHub) (diferente)49 (melhor)0 (pior)
Último releaseNão publicadoNão publicado
Onde roda (diferente)Na sua máquina (mcp/kagisearch)Servidor remoto ou sua máquina
Transporte (diferente)stdioStreamable HTTP
Ferramentas que declara (diferente)2Não publicado
Variáveis de ambiente que pede (diferente)2, das quais segredos: 1Não publicado
Partes do pacote (diferente)Não é um pacote8
LicençaMITMIT
Repositório (diferente)github.com/kagisearch/kagimcpgithub.com/contentrain/ai
Mudanças nos últimos 7 dias (diferente)02
Visto pela primeira vez2026-10-112026-10-11
Endpoint na última verificação (diferente)sem endpoint remoto que verificamosainda não verificado

As linhas em que os dois diferem têm fundo destacado e valores em negrito. Onde os próprios dados dizem qual valor é melhor (mais marketplaces, um número maior do mesmo marketplace, um release mais recente, uma marca verified em um marketplace que lista os dois), o melhor também é marcado em verde com ▲ e o pior em vermelho com ▼. Onde roda, o transporte, as ferramentas, as configurações, os hooks, as partes do pacote, a licença e as mudanças da semana são marcados apenas como diferentes: mais ou menos não é melhor por si só.

O que cada um diz que faz

Kagi Search

Nas próprias palavras, em Docker MCP Catalog:

The Official Model Context Protocol (MCP) server for Kagi Search & other tools.

Contentrain

Nas próprias palavras, em Official MCP Registry:

Git-native content governance for AI agents — 27 deterministic MCP tools over stdio and HTTP.

Como executar cada um

Kagi Search Como servidor MCP local: imagem Docker

Claude Code
claude mcp add --env "KAGI_API_KEY=<YOUR_KAGI_API_KEY>" --transport stdio kagisearch -- docker run -i --rm -e KAGI_API_KEY mcp/kagisearch

Exige: KAGI_API_KEY (secreta)

Contentrain Como plugin do Claude Code

Claude Code
/plugin marketplace add contentrain/ai
/plugin install contentrain@contentrain

Exige: cabeçalho Authorization

Comandos construídos apenas com o que os marketplaces declaram; o conjunto completo para cada cliente está no cartão de cada um.

Ferramentas que cada um declara

Os marketplaces de Contentrain não publicam lista de ferramentas, então não comparamos ferramentas.

Configurações que cada um pede

Os marketplaces de Contentrain não publicam as configurações que ele pede, então não comparamos configurações.

O que pode fazer: Kagi Search · O que pode fazer: Contentrain · Comparar outros dois plugins

Dados de Docker MCP Catalog. Dados de Official MCP Registry. Dados de Community GitHub marketplaces. Os números vêm das nossas próprias passagens regulares pelos marketplaces, última leitura em . Não publicamos dados de contato dos editores de plugins.

De onde vêm os dados: como o catálogo é montado