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

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Project description

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]

🇰🇷 한국어

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)

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

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.

Installation & Setup

Option A: Using uv (recommended)

With uv, you don't install bht-mcp yourself. Your MCP client runs uvx bht-mcp, and uvx automatically downloads it from PyPI, creates an isolated environment, and launches the server — all at runtime.

You only need to install uv itself (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.

Updating (uv): uvx caches packages locally. To get the latest version:

uv cache clean bht-mcp

Then restart your MCP client.

Option B: Using pip

Install bht-mcp manually, then point your MCP client to it:

pip install bht-mcp

Updating (pip):

pip install --upgrade 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.

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.

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.

1. Verse analysis — word by word

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

Step 1  AI calls bht_search → finds 11 tokens in Gen 1:1
Step 2  AI calls bht_token_detail on each token → retrieves full morphology

Results:

  Token          Part of Speech        Person  Gender  Number  Stem  Root
  ─────────────  ────────────────────  ──────  ──────  ──────  ────  ────
  b˙             Praeposition          —       —       —       —     —
  rē(ʾ)šīt      Substantiv            —       F       S       —     Rʾš
  barā(ʾ)        Suffixkonjugation     3       M       S       Qal   BRʾ
  ʾïlō*hīm      Substantiv            Abs     M       P       —     ʾL
  ʾȧt            Praeposition          —       —       —       —     —
  ha             Artikel               —       —       —       —     —
  šamaym         Substantiv            —       M       P       —     ŠMM
  w˙             Konjunktion           —       —       —       —     —
  ʾȧt            Praeposition          —       —       —       —     —
  ha             Artikel               —       —       —       —     —
  ʾarṣ           Substantiv            —       F       S       —     ʾRṢ

  BHt requests: 1 JSON search + 11 HTML token details = 12 total
  On repeat: 0 (all cached locally)

2. Cross-book root comparison

"Compare the use of root BRʾ (create) in Genesis vs Isaiah"

Step 1  AI calls bht_search with Wurzel=BRʾ, buch=Gen → 15 tokens
Step 2  AI calls bht_search with Wurzel=BRʾ, buch=Jes → 22 tokens
Step 3  AI calls bht_token_detail on selected tokens → compares stems and forms

Results:

  Genesis — 15 occurrences:
    Qal (G):  barā(ʾ), b˙rō(ʾ), ... — "create" in narrative
    Niphal (N): nibrāʾ — passive "was created"

  Isaiah — 22 occurrences:
    Qal (G):  bōrē(ʾ), barā(ʾ), ... — "create" in prophetic speech
    Piel (D):  appears in Jes 40-55 (Deutero-Isaiah)

  Observation: BRʾ clusters in Gen 1-2 and Jes 40-55, rarely elsewhere.

  First run:  2 JSON searches + 5 HTML token details = 7 total
  If books already cached: 0 JSON + 5 HTML = 5 total
  On full repeat: 0 (all cached)

3. Syntactic structure comparison

"Compare the syntax of Genesis 1:1 and Isaiah 40:1"

Step 1  AI calls bht_sentence_analysis for Gen 1:1 satz=PR
Step 2  AI calls bht_sentence_analysis for Jes 40:1 satz=a
Step 3  AI calls bht_syntax_tree for Gen 1:1 satz=PR → word-level tree

Results:

  Gen 1:1 PR — Sentence type: V4.1
    Syntagms: P(0 1) 1(1 2) 2(2 9)
    Tree: KOORDV → [PV → [PRAEP, ATKV], KONJS → [KONJ, PV → [PRAEP, ATKV]]]
    Pattern: Verb-first, coordinated predicate phrases

  Jes 40:1 a — Sentence type: V1.1
    Syntagms: P(0 2)
    Pattern: Imperative, simpler structure

  First run (cold):      2 HTML beleg (resolve) + 2 HTML sentence + 1 HTML tree = 5 total
  After token analysis:  0 (resolve from cache) + 2 + 1 = 3 total
  On full repeat:        0 (all cached)

4. Textual criticism

"Are there manuscript variants in Genesis 1?"

Step 1  AI calls bht_text_annotations for Gen chapter 1

Results:

  Location       Token    Type  Annotation
  ─────────────  ───────  ────  ─────────────────────────────────────────
  Gen 1,7c (3)   kin      TS    als 6d in G; G + 7c text added
  Gen 1,9b (9)   maqōm   T     G reads miqwǟ, MT reads miqwē-m?
  Gen 1,9d (3)   kin      TS    G + 9e text added
  Gen 1,20c (11) šamaym   TS    G + d text added

  Types: TS = text security note, T = text variant
  Manuscripts: G = Greek (Septuagint), MT = Masoretic Text

  First run:  1 HTML page (all annotations for entire chapter in one call)
  On repeat: 0 (cached)

5. Aramaic section detection in Daniel

"Which parts of Daniel are in Aramaic rather than Hebrew?"

Step 1  AI calls bht_field_info for "sprache" → discovers language codes
Step 2  AI calls bht_search with buch=Dan, sprache=fa:f+ → Aramaic tokens
Step 3  AI calls bht_search with buch=Dan, sprache=fh:f+ → Hebrew tokens

Results:

  Language  Chapters        Token count
  ────────  ──────────────  ───────────
  Hebrew    1:1–2:4a        ~250 tokens
  Aramaic   2:4b–7:28       ~4,800 tokens
  Hebrew    8:1–12:13       ~2,100 tokens

  The AI identifies the well-known bilingual structure of Daniel
  directly from the linguistic data — no manual chapter lookup needed.

  First run:  1 JSON autocomplete + 2 JSON searches (Aramaic + Hebrew) = 3 total
  On repeat: 0 (all cached)

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}
}

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.

License

Code: MIT

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

🇰🇷 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]

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)

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.

설치 및 설정

방법 A: uv 사용 (권장)

uv를 사용하면 bht-mcp를 직접 설치할 필요가 없습니다. MCP 클라이언트가 uvx bht-mcp를 실행하면, uvx가 자동으로 PyPI에서 다운로드하고 격리된 환경을 생성하여 서버를 시작합니다.

uv만 설치하면 됩니다 (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.

업데이트 (uv): uvx는 패키지를 로컬에 캐시합니다. 최신 버전을 받으려면:

uv cache clean bht-mcp

이후 MCP 클라이언트를 재시작하세요.

방법 B: pip 사용

bht-mcp를 직접 설치한 후 MCP 클라이언트에서 지정하는 방식:

pip install bht-mcp

업데이트 (pip):

pip install --upgrade 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.

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.

연구 시나리오

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

1. 구절 분석 — 단어별 문법

"창세기 1:1을 단어별로 문법 분석과 함께 보여주세요"

단계 1  AI가 bht_search 호출 → Gen 1:1에서 11개 토큰 발견
단계 2  AI가 각 토큰에 bht_token_detail 호출 → 완전한 형태론 조회

결과:

  토큰           품사                  인칭  성    수    어간  어근
  ─────────────  ────────────────────  ────  ────  ────  ────  ────
  b˙             전치사(Praeposition)  —     —     —     —     —
  rē(ʾ)šīt      명사(Substantiv)      —     F     S     —     Rʾš
  barā(ʾ)        접미형(Suffixkonj.)   3     M     S     Qal   BRʾ
  ʾïlō*hīm      명사(Substantiv)      Abs   M     P     —     ʾL
  ʾȧt            전치사(Praeposition)  —     —     —     —     —
  ha             관사(Artikel)         —     —     —     —     —
  šamaym         명사(Substantiv)      —     M     P     —     ŠMM
  w˙             접속사(Konjunktion)   —     —     —     —     —
  ʾȧt            전치사(Praeposition)  —     —     —     —     —
  ha             관사(Artikel)         —     —     —     —     —
  ʾarṣ           명사(Substantiv)      —     F     S     —     ʾRṢ

  BHt 요청: JSON 검색 1회 + HTML 토큰 상세 11회 = 총 12회
  반복 시: 0회 (전부 로컬 캐시)

2. 책 간 어근 비교

"창세기와 이사야에서 어근 BRʾ(창조하다)의 사용을 비교해줘"

단계 1  AI가 bht_search (Wurzel=BRʾ, buch=Gen) 호출 → 15개 토큰
단계 2  AI가 bht_search (Wurzel=BRʾ, buch=Jes) 호출 → 22개 토큰
단계 3  AI가 선택된 토큰에 bht_token_detail 호출 → 어간과 형태 비교

결과:

  창세기 — 15회 출현:
    칼(Qal, G):  barā(ʾ), b˙rō(ʾ), ... — 서사에서 "창조하다"
    니팔(Niphal, N): nibrāʾ — 수동 "창조되다"

  이사야 — 22회 출현:
    칼(Qal, G):  bōrē(ʾ), barā(ʾ), ... — 예언적 연설에서 "창조하다"
    피엘(Piel, D): Jes 40-55 (제2이사야)에 출현

  관찰: BRʾ는 Gen 1-2와 Jes 40-55에 집중, 다른 곳에서는 드묾.

  최초 실행: JSON 검색 2회 + HTML 토큰 상세 5회 = 총 7회
  책이 이미 캐시된 경우: JSON 0회 + HTML 5회 = 총 5회
  전체 반복 시: 0회 (전부 캐시)

3. 통사 구조 비교

"창세기 1:1과 이사야 40:1의 통사 구조를 비교해주세요"

단계 1  AI가 bht_sentence_analysis (Gen 1:1, satz=PR) 호출
단계 2  AI가 bht_sentence_analysis (Jes 40:1, satz=a) 호출
단계 3  AI가 bht_syntax_tree (Gen 1:1, satz=PR) 호출 → 단어 수준 트리

결과:

  Gen 1:1 PR — 문장 유형: V4.1
    통합소: P(0 1) 1(1 2) 2(2 9)
    트리: KOORDV → [PV → [PRAEP, ATKV], KONJS → [KONJ, PV → [PRAEP, ATKV]]]
    패턴: 동사 선행, 등위 술어구

  Jes 40:1 a — 문장 유형: V1.1
    통합소: P(0 2)
    패턴: 명령형, 단순 구조

  최초 실행 (콜드):    HTML beleg 2회 (해석) + HTML 문장 2회 + HTML 트리 1회 = 총 5회
  토큰 분석 후:        0회 (캐시에서 해석) + 2 + 1 = 총 3회
  전체 반복 시:        0회 (전부 캐시)

4. 텍스트 비평

"창세기 1장에 사본 이본이 있나요?"

단계 1  AI가 bht_text_annotations (Gen, 1장) 호출

결과:

  위치            토큰     유형  주석
  ──────────────  ───────  ────  ─────────────────────────────────────────
  Gen 1,7c (3)    kin      TS    6d로서 G에; G에 7c 텍스트 추가
  Gen 1,9b (9)    maqōm   T     G는 miqwǟ, MT는 miqwē-m?
  Gen 1,9d (3)    kin      TS    G에 9e 텍스트 추가
  Gen 1,20c (11)  šamaym   TS    G에 d 텍스트 추가

  유형: TS = 텍스트 확실성 주석, T = 텍스트 이본
  사본: G = 그리스어(70인역), MT = 마소라 본문

  최초 실행: HTML 1회 (장 전체 주석을 한 번에 조회)
  반복 시: 0회 (캐시)

5. 다니엘서 아람어 구간 식별

"다니엘서에서 히브리어가 아닌 아람어 구간은?"

단계 1  AI가 bht_field_info ("sprache") 호출 → 언어 코드 발견
단계 2  AI가 bht_search (buch=Dan, sprache=fa:f+) 호출 → 아람어 토큰
단계 3  AI가 bht_search (buch=Dan, sprache=fh:f+) 호출 → 히브리어 토큰

결과:

  언어     장               토큰 수
  ───────  ──────────────   ───────────
  히브리어  1:1–2:4a         ~250개
  아람어    2:4b–7:28        ~4,800개
  히브리어  8:1–12:13        ~2,100개

  AI가 잘 알려진 다니엘서의 이중 언어 구조를 언어학 데이터에서
  직접 식별합니다 — 수동 장 조회 없이.

  최초 실행: JSON 자동완성 1회 + JSON 검색 2회 (아람어 + 히브리어) = 총 3회
  반복 시: 0회 (전부 캐시)

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}
}

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.

라이선스

코드: MIT

BHt 데이터: CC BY-SA 4.0 (LMU Munich)

Project details

These details have not been verified by PyPI

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0.3.2

Apr 13, 2026

0.3.0

Apr 13, 2026

0.2.4

Apr 11, 2026

This version

0.2.3

Apr 11, 2026

0.2.2

Apr 10, 2026

0.2.1

Apr 10, 2026

0.2.0

Apr 10, 2026

0.1.4

Apr 10, 2026

0.1.3

Apr 10, 2026

0.1.2

Apr 10, 2026

0.1.1

Apr 10, 2026

0.1.0

Apr 10, 2026

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Source Distribution

bht_mcp-0.2.3.tar.gz (37.6 kB view details)

Uploaded Apr 11, 2026 Source

Built Distribution

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The dropdown lists show the available interpreters, ABIs, and platforms. Enable javascript to be able to filter the list of wheel files.

bht_mcp-0.2.3-py3-none-any.whl (44.4 kB view details)

Uploaded Apr 11, 2026 Python 3

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Details for the file bht_mcp-0.2.3.tar.gz.

File metadata

Download URL: bht_mcp-0.2.3.tar.gz
Upload date: Apr 11, 2026
Size: 37.6 kB
Tags: Source
Uploaded using Trusted Publishing? No
Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.11.3

File hashes

Hashes for bht_mcp-0.2.3.tar.gz
Algorithm	Hash digest
SHA256	`4e498f8feaf461a22b21f1a81cda7b8f570d3ca2fab1dd32ed31b8703d95f7c4`
MD5	`bfda99c36ad4770694a10673b478aeda`
BLAKE2b-256	`b51f985d071a7e221679f821d918acaabd6df5c88f78081aa6009acbc916eeaf`

See more details on using hashes here.

File details

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File metadata

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Upload date: Apr 11, 2026
Size: 44.4 kB
Tags: Python 3
Uploaded using Trusted Publishing? No
Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.11.3

File hashes

Hashes for bht_mcp-0.2.3-py3-none-any.whl
Algorithm	Hash digest
SHA256	`6cb9ff5ad10b4ff3b23b3c11f6222d8a36e79da696ea35337bc08181b36e290a`
MD5	`4059d07ef1c14a090743d627fe0a5152`
BLAKE2b-256	`0d139315359e2080b1e7b360458d79604fc42ef3b7a24f545b9c59f372d92c39`

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bht-mcp 0.2.3

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bht-mcp

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How It Works

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Option A: Using uv (recommended)

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Claude Code

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Other MCP-compatible clients

Research Scenarios

1. Verse analysis — word by word

2. Cross-book root comparison

3. Syntactic structure comparison

4. Textual criticism

5. Aramaic section detection in Daniel

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Rate Limits

License

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작동 방식

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방법 A: uv 사용 (권장)

방법 B: pip 사용

MCP 클라이언트 설정

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연구 시나리오

1. 구절 분석 — 단어별 문법

2. 책 간 어근 비교

3. 통사 구조 비교

4. 텍스트 비평

5. 다니엘서 아람어 구간 식별

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