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MCP服务器是一个模型上下文协议服务器，使Claude能够在对话中直接搜索和访问LangChain、LlamaIndex和OpenAI等流行库的文档。

  • by sagacious-satadru
  • Python
  • 本地部署
  • 3 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 sagacious-satadru/documentation-mcp

使用说明

文档MCP服务器📚🔍

一个模型上下文协议（MCP）服务器，使Claude能够在对话中直接搜索和访问LangChain、LlamaIdex和OpenAI等流行库中的文档。

什么是MCP？ 🤔

MCP（模型上下文协议）是一个开放协议，它规范了应用程序如何向大型语言模型提供上下文。把它想象成一个通用的连接器，让像克劳德这样的人工智能助手访问外部数据源和工具。

特性✨

  • 文档搜索工具：搜索流行AI库的文档
  • 支持的库:
  • 智能提取：智能解析HTML内容以提取最相关的信息
  • 可配置的结果：根据您的需要限制返回的文本量

运作原理🛠️

  1. 服务器使用Serper API执行带有特定站点查询的Google搜索
  2. 它从搜索结果中获取内容
  3. BeautifulSoup从主要内容区域提取最相关的文本
  4. 克劳德可以通过以下方式访问此信息 get_docs 工具

系统要求🖥️

  • Python 3.11或更高版本
  • uv 包管理器
  • Serper API密钥

安装说明🚀

1.安装uv包管理器

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

2.克隆和设置项目

# Clone or download the project
cd documentation

# Create and activate virtual environment
uv venv
# On Windows:
.venv\Scripts\activate
# On macOS/Linux:
source .venv/bin/activate

# Install dependencies
uv pip install -e .

3.配置Serper API密钥

创建一个 .env 使用您的Serper API密钥在项目目录中的文件：

SERPER_API_KEY=your_serper_api_key_here

您可以通过在注册获得Serper API密钥 瑟珀·德夫.

4.配置克劳德桌面

在以下位置编辑您的Claude Desktop配置文件：

  • 窗户： /C:/Users/[Your Username]/AppData/Roaming/Claude/claude_desktop_config.json

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

将以下内容添加到 mcpServers 章节：

"documentation": {
  "command": "uv",
  "args": [
    "--directory",
    "/ABSOLUTE/PATH/TO/YOUR/documentation",
    "run",
    "main.py"
  ]
}

替换 /ABSOLUTE/PATH/TO/YOUR/documentation 带有项目目录的绝对路径。

5.重新启动克劳德桌面

关闭并重新打开Claude Desktop以应用新配置。

使用文档工具🧩

连接后，您可以要求Claude使用文档工具：

“你能在LangChain文档中查找有关矢量存储的信息吗？”

克劳德将使用 get_docs 该工具用于搜索相关信息，并为您提供文档摘录。

刀具参数📋

这 get_docs 工具接受以下参数：

  • query：搜索词（例如，“矢量存储”、“嵌入模型”）
  • library：要搜索哪个库（langchain、llama索引或openai）
  • max_chars：返回的最大字符数（默认值：1000）

故障排除🛠️

  • 克劳德找不到服务器：验证中的路径 /C:/Users/fcbsa/AppData/Roaming/Claude/claude_desktop_config.json 是正确的
  • 搜索未返回任何结果：检查您的Serper API密钥和互联网连接
  • 超时错误：服务器可能遇到连接问题或速率限制

许可证📜

本项目作为MCP服务器实现的教育示例提供。

致谢🙏

此MCP服务器通过提供对文档资源的直接访问来增强Claude的能力。利用文档中的上下文知识探索、学习和构建更好的人工智能应用程序！

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