文档AI搜索服务

Doc2MCP是一个将文档转化为AI可搜索知识的平台,适用于GitHub Copilot和Claude等AI助手,通过Gemini AI提供智能搜索和溯源功能,并结合Phoenix实现全链路可观测性。

  • by RETR0-OS
  • Python
  • 本地部署
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在 GitHub 查看 RETR0-OS/Doc2Mcp

使用说明

Doc2MCP

将任何文档转化为GitHub Copilot和Claude的AI可搜索知识。

专为NexHacks 2026打造-开发工具跟踪| Arize |代币公司

概述

Doc2MCP使AI助手能够搜索和理解任何文档。只需添加一个网址,你的人工智能就可以立即查询它以获得准确、来源明确的答案。

该系统将用于管理文档源的web界面与MCP服务器相结合,MCP服务器通过Gemini驱动的代理提供智能搜索功能。每个交互都通过Phoenix进行跟踪,以实现完全的可观察性,而令牌压缩降低了成本和延迟。

建筑

该平台由四个核心组件组成。web UI处理来自URL或本地文件的文档摄取。MCP服务器使用Gemini AI对内容进行索引,并通过模型上下文协议将其公开。Phoenix通过跨度可视化、令牌跟踪和延迟分析提供完整的LLM可观察性。所有文档元数据都存储在SQLite中,以便快速检索。

当AI助手查询文档时,Gemini驱动的代理会探索相关页面并返回源答案。Phoenix追踪了整个流程,准确显示了探索的页面、令牌计数和时间信息。

关键集成

Arize Phoenix提供了完整的LLM可观察性。每个代理操作都配有跨度,用于捕获工具使用情况、查询参数、探索的页面和性能指标。访问Phoenix仪表板http://localhost:6006监控实时跟踪和调试问题。

Token Company集成提供了智能压缩,将文档大小减少了40-60%,同时保留了代码块和技术细节。这种语义压缩在删除不必要内容的同时保持意义不变,从而加快响应速度并降低API成本。

快速开始

克隆存储库并复制示例环境文件:

git clone https://github.com/RETR0-OS/Doc2Mcp.git
cd Doc2Mcp
cp .env.example .env
Add your API keys to the .env file. You'll need GOOGLE_API_KEY for Gemini, TOKENC_API_KEY for compression (optional but recommended), and Clerk keys for authentication.

启动服务:

docker-compose up -d
docker-compose exec web npx prisma db push

打开http://localhost:3000访问界面。

环境变量 Gemini AI文档探索需要GOOGLE_API_KEY。TOKENC_API_KEY是可选的,但建议用于令牌压缩。身份验证需要CLERK_SECRET_KEY。PHOENIX_API_KEY是可选的,仅用于云PHOENIX(本地部署在没有它的情况下有效)。

技术栈 前端:Next.js 14、Tailwind CSS、Clerk Auth、Prisma ORM后端:FastAPI、Gemini AI、WebSocket支持基础设施:Docker、Redis、SQLite、Phoenix可观察性

为何这很重要 AI编码助手功能强大,但仅限于其训练数据。Doc2MCP通过使AI能够立即访问您的文档,并完全观察搜索行为和性能,从而弥合了这一差距。

由RETR0-OS和ashworks1706为NexHacks 2026构建