使用说明
本地MCP系统
通过MCP（模型上下文协议）实现本地文档索引和人工智能搜索的综合系统。使AI助手能够从单个界面搜索所有文档和代码库。
🚀 快速开始
1.安装和索引
cd mcpdata
pip install -e .
mcpdata /path/to/your/docs --workspace-name "My Docs"
2.启动MCP服务器
cd mcp-global-server
pip install -r requirements.txt
python server.py
3.配置AI客户端
{
"mcpServers": {
"global-docs": {
"command": "python",
"args": ["C:\\path\\to\\localmcp\\mcp-global-server\\server.py"]
}
}
}
🛠️ GitHub副本配置
要与GitHub Copilot一起使用，请将MCP服务器配置添加到您的VS代码设置中：
位置
创建或编辑： C:\Users\%UserProfile%\AppData\Roaming\Code\User\mcp.json
配置
{
"servers": {
"global-docs": {
"id": "global-docs",
"name": "global-docs",
"version": "1.0.0",
"config": {
"type": "stdio",
"command": "C:\\Users\\%UserProfile%\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python312\\python.exe",
"args": [
"C:\\path\\to\\your\\localmcp\\mcp-global-server\\server.py"
],
"env": {
"MCP_REGISTRY_PATH": "C:\\Users\\%UserProfile%\\Documents\\mcpdata"
}
}
}
},
"inputs": []
}
注： 将路径替换为实际的Python安装和项目位置。
🎮 例子
跨文档和代码搜索
你： “搜索mcp配置”
获取完整的文件内容
你： “获取初始化器文件的内容”
🏗️ 建筑
本地mcp 由两个部分组成：
流量： 索引文件→ 创建可搜索数据库→ 通过MCP进行AI搜索
📊 您可以搜索什么
- 文档:
.md,.rst,.txt,.adoc - 代码:
.py,.js,.ts,.java,.cpp,.rs - 配置:
.json,.yaml,.yml,.toml
🔗 文档
🎯 用例
- 文档团队 -跨多个文档存储库搜索
- 开发团队 -跨存储库查找代码模式
- 混合项目 -文档+代码的统一搜索
📜 许可证
MIT许可证-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。
