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本地MCP服务器

一个本地MCP（模型上下文协议）服务器，用于通过AI查询技术文档。

  • by npelikan
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 npelikan/kapa-mcp-local

使用说明

kapa-mcp本地

本地MCP（模型上下文协议）服务器 kapa.ai公司 -通过MCP协议使用AI查询技术文档。

概述

该工具提供了一个命令行MCP服务器，允许AI助手（如Claude Code）查询kapa.AI知识库。它实现了两个核心功能：

  • query_kapa -向kapa.ai知识库提出一个新问题（创建一个新的对话线程）
  • continue_conversation -使用线程ID跟进上一个问题

先决条件

  • Python 3.10或更高版本
  • 紫外线 包管理器
  • kapa.ai账户：
    • API密钥
    • 项目ID

获取kapa.ai证书

  1. 注册地址： kapa.ai公司
  2. 创建或选择项目
  3. 从项目设置中获取API密钥
  4. 注意您的项目ID（在项目URL或设置中可见）

安装

选项1：使用uvx运行（临时）

无需安装即可直接运行服务器：

uvx --from . kapa-mcp-local --api-key YOUR_API_KEY --project-id YOUR_PROJECT_ID

选项2：使用uv工具安装（持久）

全局安装该工具：

# From local directory
uv tool install .

# Run after installation
kapa-mcp-local --api-key YOUR_API_KEY --project-id YOUR_PROJECT_ID

选项3：从Git安装

uv tool install git+https://github.com/yourusername/kapa-mcp-local

配置

使用环境变量

创建一个 .env 文件（复制自 .env.example):

cp .env.example .env

编辑 .env 使用您的凭据：

KAPA_API_KEY=your_api_key_here
KAPA_PROJECT_ID=your_project_id_here

然后运行无参数：

uvx --from . kapa-mcp-local

使用命令行参数

直接传递凭证：

kapa-mcp-local --api-key YOUR_API_KEY --project-id YOUR_PROJECT_ID

与Claude Desktop集成

添加到您的Claude Desktop配置文件中：

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

视窗: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

使用uvx（推荐）

{
  "mcpServers": {
    "kapa": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "/path/to/kapa-mcp-local",
        "kapa-mcp-local",
        "--api-key",
        "YOUR_API_KEY",
        "--project-id",
        "YOUR_PROJECT_ID"
      ]
    }
  }
}

使用已安装的工具

{
  "mcpServers": {
    "kapa": {
      "command": "kapa-mcp-local",
      "args": [
        "--api-key",
        "YOUR_API_KEY",
        "--project-id",
        "YOUR_PROJECT_ID"
      ]
    }
  }
}

使用环境变量

如果你有一个 .env 带有凭据的文件：

{
  "mcpServers": {
    "kapa": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "/path/to/kapa-mcp-local",
        "kapa-mcp-local"
      ]
    }
  }
}

用法

在Claude Desktop中配置后，您可以使用以下工具：

查询知识库

Ask kapa: "How do I configure authentication in this framework?"

这将使用 query_kapa 工具和返回：

  • AI生成的答案
  • 后续问题的线程ID

继续谈话

Follow up on thread abc123: "Can you show me a code example?"

这将使用 continue_conversation 该工具使用前一个线程ID来维护上下文。

可用工具

query_kapa

描述：使用新问题查询kapa.ai知识库。

参数:

  • question （string，必填）：要问的问题

退货：人工智能生成的答案和后续跟进的线程ID

continue_conversation

描述：继续现有的对话，并提出后续问题。

参数:

  • thread_id （string，必填）：来自上一个查询的线程ID
  • question （string，必填）：后续问题

退货：人工智能生成的答案维护对话上下文

发展

设置开发环境

# Install dependencies
uv sync

# Run locally
uv run python -m kapa_mcp_local --api-key YOUR_KEY --project-id YOUR_ID

项目结构

kapa-mcp-local/
├── kapa_mcp_local/
│   ├── __init__.py      # Entry point and CLI argument parsing
│   ├── __main__.py      # Allows python -m execution
│   └── server.py        # Core MCP server and kapa.ai API client
├── pyproject.toml       # Project configuration and dependencies
├── .env.example         # Environment variable template
├── .gitignore          # Git ignore patterns
└── README.md           # This file

测试

在本地测试服务器：

# With uvx
uvx --from . kapa-mcp-local --api-key YOUR_KEY --project-id YOUR_ID

# Or with uv run
uv run kapa-mcp-local --api-key YOUR_KEY --project-id YOUR_ID

服务器使用MCP协议通过stdio（标准输入/输出）进行通信。

问题跟踪

此项目使用 bd（珠子） 用于问题跟踪。看 CLAUDE.md 了解详情。

许可证

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贡献

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