bht-mcp 0.1.3

MCP server for the BHt (Biblia Hebraica transcripta) Hebrew Bible database

bht-mcp

MCP server for the BHt (Biblia Hebraica transcripta) Hebrew Bible database at LMU Munich.

Ask your AI assistant to search, analyze, and compare 489,000+ morphologically analyzed Hebrew Bible tokens — directly from your chat interface.

You:  "Compare the use of root BRʾ (create) in Genesis vs Isaiah"
AI:   [calls bht_search with Wurzel filter for each book, then bht_token_detail
       on selected tokens — returns morphological breakdowns, verbal stems,
       and syntactic contexts from both books]

No Hebrew expertise is needed to get started. The AI reads the linguistic data and explains it to you.

🇰🇷 한국어

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About BHt

BHt (Biblia Hebraica transcripta) is a digital transcription of the Hebrew Bible maintained at LMU Munich under the direction of Prof. Wolfgang Richter. It features:

• 489,437 tokens with full morphological analysis
• Richter transcription system — Latin-script phonemic representation (e.g., barā(ʾ) for בָּרָא)
• 5-class part-of-speech system (Hauptwortart, Nebenwortart, Fügwortart, etc.)
• Syntactic trees at word-level (Wortfügungsebene) and sentence-level (Satzfügungsebene)
• Textual criticism annotations with Greek/Masoretic manuscript variant data
• 8 Sirach manuscript fragments (Ben Sira, from Cairo Genizah and Masada)

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Table of Contents

• About BHt
• How It Works
• Installation & Setup
• Setting Up Your MCP Client
• Research Scenarios
• Tool Reference
• Rate Limits
• License
• 🇰🇷 한국어

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How It Works

┌──────────────┐  stdio  ┌──────────────────┐  cache miss  ┌──────────────┐
│  MCP Client  │ ───────→│  bht-mcp         │ ────────────→│  BHt Website │
│  (Claude,    │ ←───────│  (local process) │ ←────────────│ (LMU Munich) │
│  local LLM,  │         │  ┌────────────┐  │              └──────────────┘
│  etc.)       │         │  │ ~/.bht/    │  │
└──────────────┘         │  │ cache.db   │  │  ← local SQLite cache
                         │  └────────────┘  │
                         └──────────────────┘

• Runs entirely on your machine. No remote server, no API keys, no cost.
• Progressive caching. The first search for a book fetches all its tokens in one request. After that, searches in the same book are instant — zero network calls.
• Respectful. Built-in rate limits (1 req/s, 150 HTML pages/day) protect the university server. The tool never bulk-scrapes.

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Installation & Setup

Option A: Using uv (recommended)

uv is the standard tool for running MCP servers. No separate install step needed — just configure your client.

Install uv (one-time):

Platform	Command
macOS	brew install uv
Windows	powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
Linux	curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Then go directly to Setting Up Your MCP Client below.

Option B: Using pip

If you prefer a traditional install:

pip install bht-mcp

Requires Python 3.11+. If Python is not installed: python.org/downloads (Windows: check "Add Python to PATH"). macOS: brew install python. Linux: sudo apt install python3 python3-pip.

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Setting Up Your MCP Client

MCP (Model Context Protocol) lets AI assistants use external tools. Choose your client below:

Claude Desktop

Edit your MCP settings (Settings → Developer → MCP Servers) and add:

If you installed with uv:

{
  "mcpServers": {
    "bht": {
      "command": "uvx",
      "args": ["bht-mcp"]
    }
  }
}

If you installed with pip:

{
  "mcpServers": {
    "bht": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "bht_mcp"]
    }
  }
}

Claude Code

claude mcp add bht -- uvx bht-mcp

Or with pip:

claude mcp add bht -- python -m bht_mcp

Local LLMs (Open WebUI, llama.cpp, Ollama, etc.)

If your local LLM setup supports MCP, configure it to launch bht-mcp as a stdio subprocess:

With uv:

{
  "mcpServers": {
    "bht": {
      "command": "uvx",
      "args": ["bht-mcp"]
    }
  }
}

With pip:

{
  "mcpServers": {
    "bht": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "bht_mcp"]
    }
  }
}

Note: MCP tool calling requires a model that supports function/tool calling. Most 7B+ instruction-tuned models work (Llama 3, Mistral, Qwen, etc.).

Other MCP-compatible clients

Any client that supports MCP stdio transport can use bht-mcp. Use uvx bht-mcp or python -m bht_mcp as the server command.

After adding, restart your client. You should see 7 BHt tools available.

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Research Scenarios

You don't need to know the tool names or parameters — just describe what you want in natural language. The AI figures out which tools to call.

Read a verse

"Show me Genesis 1:1 word by word with grammatical analysis"

The AI finds all tokens in the verse, then retrieves morphology for each:

barā(ʾ) — Suffixkonjugation, 3rd person masc. singular, Qal stem, root BRʾ
ʾïlō*hīm — Substantiv, masc. plural, base ʾl-h
ʾȧt — Praeposition
ha=šamaym — Substantiv with article, masc. plural

Explore a root

"Find all forms of root ʾMR (say/speak) in the Psalms"

The AI searches for all tokens with this root in the specified book and presents the results grouped by form.

Check manuscript variants

"Are there textual variants in Genesis 1?"

→ Gen 1,7c — "kin": differs in Greek (G); G adds 7c text
→ Gen 1,9b — "maqōm": G reads miqwǟ, MT reads miqwē-m?

Verbal stem distribution

"What verbal stems appear in Ecclesiastes, and how frequent are they?"

The AI searches for all verbs in Kohelet, retrieves their stem information, and presents frequency statistics:

→ G (Qal): 312, D (Piel): 45, H (Hiphil): 67, N (Niphal): 28, ...

Compare sentence structure

"Compare the syntactic structure of Gen 1:1 and the opening of Isaiah 40:1"

The AI retrieves sentence-level analysis for both verses and highlights structural differences — sentence type, syntagm patterns, and clause relationships.

Find rare verb forms

"Show me all Hophal (HP) passive verbs in the Torah"

The AI searches each Torah book for Hophal stems and compiles a comprehensive list across Genesis through Deuteronomy.

Identify Aramaic sections

"Which tokens in Daniel are marked as Aramaic rather than Hebrew?"

The AI discovers the language codes available in BHt, then filters Daniel's tokens by language — revealing the Aramaic sections (chapters 2:4b–7:28).

Hapax legomena search

"Find lexemes that appear only once in the Hebrew Bible"

The AI iterates through lexemes from a book, checking each one's frequency across the entire corpus. Lexemes with exactly one occurrence are flagged as hapax legomena.

Cross-book morphological comparison

"Compare the construct chain patterns (Constructus) between Proverbs and Job"

The AI searches both books for construct-state nouns, then compares frequency, lexeme variety, and syntactic positions to reveal stylistic differences.

Syntax tree comparison for parallel passages

"Compare the word-level syntax of Psalm 18 and 2 Samuel 22 (parallel texts)"

The AI retrieves syntactic trees for matching verses in both books and highlights structural divergences between the two textual traditions.

Ben Sira manuscript comparison

"Which chapters of Sirach are preserved in manuscript A vs manuscript B?"

The AI queries the book list to show manuscript coverage:

→ ASir: chapters 2–16,23,27 (17 chapters)
→ BSir: chapters 10–11,15–16,20,30–51 (26 chapters)
→ Overlap: chapters 10,11,15,16 — compare these

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Tool Reference

Tool	Purpose	BHt Requests
bht_list_books	List all 47 books with codes and chapter counts	0
bht_field_info	Get valid values for any of 42 search fields	0–1
bht_search	Search tokens by location or morphological filters	0–1
bht_token_detail	Full morphological analysis of a single token	0–1
bht_syntax_tree	Word-level syntactic tree (Wortfügungsebene)	0–2
bht_sentence_analysis	Sentence-level analysis (Satzfügungsebene)	0–2
bht_text_annotations	Textual criticism annotations for a chapter	0–1

Typical workflow: bht_list_books → bht_search → bht_token_detail → bht_syntax_tree

Every response includes a quota field showing daily usage:

{
  "data": [...],
  "quota": {"daily_html_used": 12, "daily_html_limit": 150, "daily_html_remaining": 138}
}

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Rate Limits

This tool accesses a university research server. Built-in limits protect it:

Limit	Value	Reason
Request interval	1 req/s	Server capacity protection
Daily HTML requests	150/day	Token detail, syntax, sentence, annotation pages
Daily JSON requests	Unlimited	Search API is lightweight

These limits are comparable to a researcher manually browsing the site (typically 25–100 pages/day). The daily limit resets at midnight.

When the limit is reached, cached data remains fully accessible — only new HTML fetches are blocked.

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License

Code: MIT

BHt data: CC BY-SA 4.0 (LMU Munich)

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🇰🇷 한국어

AI 어시스턴트에게 히브리어 성경 489,000개 이상의 형태론 분석 토큰을 검색, 분석, 비교하도록 요청하세요 — 채팅 인터페이스에서 바로.

사용자: "창세기와 이사야에서 어근 BRʾ(창조하다)의 사용을 비교해줘"
AI:    [각 책에서 어근 필터로 bht_search를 호출하고, 선택된 토큰에 대해
        bht_token_detail을 호출 — 두 책의 형태론 분석, 동사 어간,
        통사적 맥락을 반환합니다]

히브리어 전문 지식 없이도 시작할 수 있습니다. AI가 언어학 데이터를 읽고 설명해줍니다.

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BHt 소개

BHt (Biblia Hebraica transcripta)는 뮌헨 대학교(LMU Munich)에서 Wolfgang Richter 교수의 지도 아래 관리되는 히브리어 성경 디지털 전사본입니다.

• 489,437개 토큰 — 완전한 형태론 분석 포함
• Richter 전사 체계 — 라틴 문자 기반 음소 표기 (예: barā(ʾ) = בָּרָא)
• 5분류 품사 체계 (Hauptwortart, Nebenwortart, Fügwortart 등)
• 통사 트리 — 단어 수준(Wortfügungsebene) 및 문장 수준(Satzfügungsebene)
• 텍스트 비평 주석 — 그리스어/마소라 사본 이본 데이터
• 시라크 사본 단편 8종 (벤 시라, 카이로 게니자 및 마사다 출토)

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작동 방식

┌──────────────┐  stdio  ┌──────────────────┐  cache miss  ┌──────────────┐
│  MCP Client  │ ───────→│  bht-mcp         │ ────────────→│  BHt Website │
│  (Claude,    │ ←───────│  (local process) │ ←────────────│ (LMU Munich) │
│  local LLM,  │         │  ┌────────────┐  │              └──────────────┘
│  etc.)       │         │  │ ~/.bht/    │  │
└──────────────┘         │  │ cache.db   │  │  ← local SQLite cache
                         │  └────────────┘  │
                         └──────────────────┘

• 완전히 로컬에서 실행됩니다. 원격 서버 없음, API 키 없음, 비용 없음.
• 점진적 캐싱. 특정 책을 처음 검색하면 해당 책의 전체 토큰을 1회 요청으로 가져옵니다. 이후 같은 책의 검색은 즉시 — 네트워크 요청 0회.
• 서버 보호. 내장 속도 제한(초당 1요청, 일일 HTML 150건)이 대학 서버를 보호합니다. 대량 스크래핑을 하지 않습니다.

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설치 및 설정

방법 A: uv 사용 (권장)

uv는 MCP 서버 실행의 표준 도구입니다. 별도 설치 단계 없이 클라이언트 설정만 하면 됩니다.

uv 설치 (최초 1회):

플랫폼	방법
macOS	brew install uv
Windows	powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
Linux	curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

설치 후 아래 MCP 클라이언트 설정으로 바로 진행하세요.

방법 B: pip 사용

전통적인 방식을 선호하는 경우:

pip install bht-mcp

Python 3.11 이상 필요. Python이 없는 경우: python.org/downloads (Windows: "Add Python to PATH" 체크). macOS: brew install python. Linux: sudo apt install python3 python3-pip.

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MCP 클라이언트 설정

MCP (Model Context Protocol)는 AI 어시스턴트가 외부 도구를 사용할 수 있게 해줍니다. 아래에서 사용 중인 클라이언트를 선택하세요:

Claude Desktop

MCP 설정을 편집합니다 (Settings → Developer → MCP Servers):

uv로 설치한 경우:

{
  "mcpServers": {
    "bht": {
      "command": "uvx",
      "args": ["bht-mcp"]
    }
  }
}

pip으로 설치한 경우:

{
  "mcpServers": {
    "bht": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "bht_mcp"]
    }
  }
}

Claude Code

claude mcp add bht -- uvx bht-mcp

pip 사용 시:

claude mcp add bht -- python -m bht_mcp

로컬 LLM (Open WebUI, llama.cpp, Ollama 등)

로컬 LLM 환경이 MCP를 지원하는 경우, bht-mcp를 stdio 서브프로세스로 설정하세요:

uv 사용:

{
  "mcpServers": {
    "bht": {
      "command": "uvx",
      "args": ["bht-mcp"]
    }
  }
}

pip 사용:

{
  "mcpServers": {
    "bht": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "bht_mcp"]
    }
  }
}

참고: MCP tool calling을 사용하려면 함수/도구 호출을 지원하는 모델이 필요합니다. 대부분의 7B+ instruction-tuned 모델이 동작합니다 (Llama 3, Mistral, Qwen 등).

기타 MCP 호환 클라이언트

MCP stdio 전송을 지원하는 모든 클라이언트에서 사용할 수 있습니다. 서버 명령어는 uvx bht-mcp 또는 python -m bht_mcp입니다.

추가 후 클라이언트를 재시작하면 7개의 BHt 도구가 활성화됩니다.

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연구 시나리오

도구 이름이나 파라미터를 알 필요 없습니다 — 원하는 것을 자연어로 설명하면 AI가 적절한 도구를 호출합니다.

구절 분석

"창세기 1:1을 단어별로 문법 분석과 함께 보여주세요"

AI가 해당 절의 모든 토큰을 찾고, 각각의 형태론을 조회합니다:

barā(ʾ) — Suffixkonjugation, 남성 단수 3인칭, 칼(Qal) 어간, 어근 BRʾ
ʾïlō*hīm — Substantiv, 남성 복수, 기초형 ʾl-h
ʾȧt — 전치사(Praeposition)
ha=šamaym — 관사 포함 Substantiv, 남성 복수

어근 탐색

"시편에서 어근 ʾMR (말하다)의 모든 형태를 찾아주세요"

AI가 해당 책에서 이 어근의 모든 토큰을 검색하고, 형태별로 그룹화하여 결과를 제시합니다.

사본 이본 확인

"창세기 1장에 텍스트 비평 주석이 있나요?"

→ Gen 1,7c — "kin": 그리스어(G)와 차이; G에 7c 텍스트 추가
→ Gen 1,9b — "maqōm": G는 miqwǟ, MT는 miqwē-m?

동사 어간 분포 분석

"전도서에 어떤 동사 어간이 나타나며, 빈도는 어떤가요?"

AI가 코헬렛의 모든 동사를 검색하고, 어간 정보를 조회하여 빈도 통계를 제시합니다:

→ G (칼/Qal): 312, D (피엘/Piel): 45, H (히필/Hiphil): 67, N (니팔/Niphal): 28, ...

책 간 문장 구조 비교

"창세기 1:1과 이사야 40:1의 통사 구조를 비교해주세요"

AI가 두 구절의 문장 수준 분석을 가져와 구조적 차이를 강조합니다 — 문장 유형, 통합소(Syntagmen) 패턴, 절 관계.

희귀 동사형 탐색

"토라에서 호팔(Hophal, HP) 수동태 동사를 모두 찾아주세요"

AI가 창세기부터 신명기까지 각 토라 책에서 호팔 어간을 검색하고 종합 목록을 작성합니다.

아람어 구간 식별

"다니엘서에서 히브리어가 아닌 아람어로 표시된 토큰은?"

AI가 BHt에서 사용 가능한 언어 코드를 발견한 후, 다니엘서의 토큰을 언어별로 필터링합니다 — 아람어 구간(2:4b–7:28장)이 드러납니다.

하팍스 레고메논(Hapax legomenon) 탐색

"히브리어 성경에서 단 한 번만 등장하는 어휘소를 찾아주세요"

AI가 특정 책의 어휘소를 순회하며 전체 코퍼스에서 각각의 빈도를 확인합니다. 정확히 1회 출현하는 어휘소가 하팍스 레고메논으로 표시됩니다.

책 간 형태론 비교

"잠언과 욥기의 연계형(Constructus) 패턴을 비교해주세요"

AI가 두 책에서 연계형 명사를 검색한 후, 빈도, 어휘소 다양성, 통사적 위치를 비교하여 문체적 차이를 드러냅니다.

병행 본문의 통사 트리 비교

"시편 18편과 사무엘하 22장의 단어 수준 통사 구조를 비교해주세요 (병행 본문)"

AI가 두 책의 대응 절에서 통사 트리를 가져와 두 텍스트 전승 사이의 구조적 차이를 강조합니다.

벤 시라 사본 비교

"시라크 사본 A와 사본 B에 보존된 장은 각각 어떤 것인가요?"

AI가 책 목록을 조회하여 사본 커버리지를 보여줍니다:

→ ASir: 2–16, 23, 27장 (17개 장)
→ BSir: 10–11, 15–16, 20, 30–51장 (26개 장)
→ 겹치는 장: 10, 11, 15, 16 — 이들을 비교

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도구 참조

도구	용도	BHt 요청 수
bht_list_books	47개 책 목록 (코드와 장 수 포함)	0
bht_field_info	42개 검색 필드의 유효한 값 조회	0–1
bht_search	위치 또는 형태론 필터로 토큰 검색	0–1
bht_token_detail	단일 토큰의 완전한 형태론 분석	0–1
bht_syntax_tree	단어 수준 통사 트리 (Wortfügungsebene)	0–2
bht_sentence_analysis	문장 수준 분석 (Satzfügungsebene)	0–2
bht_text_annotations	장 단위 텍스트 비평 주석	0–1

일반적인 워크플로우: bht_list_books → bht_search → bht_token_detail → bht_syntax_tree

모든 응답에 일일 사용량을 보여주는 quota 필드가 포함됩니다:

{
  "data": [...],
  "quota": {"daily_html_used": 12, "daily_html_limit": 150, "daily_html_remaining": 138}
}

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사용 제한

이 도구는 대학 연구 서버에 접근합니다. 내장된 제한이 서버를 보호합니다:

제한	값	이유
요청 간격	초당 1회	서버 용량 보호
일일 HTML 요청	150건/일	토큰 상세, 통사, 문장, 주석 페이지
일일 JSON 요청	무제한	검색 API는 경량

이 제한은 연구자가 직접 사이트를 탐색하는 수준(보통 하루 25–100 페이지)과 동등합니다. 일일 제한은 자정에 초기화됩니다.

제한에 도달하면 캐시된 데이터는 여전히 완전히 접근 가능합니다 — 새로운 HTML 가져오기만 차단됩니다.

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라이선스

코드: MIT

BHt 데이터: CC BY-SA 4.0 (LMU Munich)