Docs MCP Server について
Docs MCP Serverは、クエリに基づいてLangChain、OpenAI、LlamaIndexのドキュメントを検索します。関連ライブラリの文書をテキストで取得したい開発者やAIアプリ向けです。
主な機能
- 01クエリによるドキュメント検索
- 02LangChain、OpenAI、LlamaIndexの選択
- 03該当するドキュメント本文の返却
活用シーン
- 01ライブラリ機能のドキュメント検索
- 02指定したライブラリの使い方の確認
- 03AIアプリでのドキュメント取得
MCP 対応
ドキュメント検索機能をMCP経由で公開します。MCPクライアントはクエリとライブラリ名を渡し、ドキュメント本文を取得できます。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
Docs MCP サーバー
このリポジトリには、Model Context Protocol(MCP)サーバーの実装が含まれています。
この MCP サーバーは
"""
指定されたクエリとライブラリについて、最新のドキュメントを検索します。
langchain、openai、llama-index に対応しています。
Args: query: 検索するクエリ(例:「Chroma DB」) library: 検索するライブラリ(例:「langchain」)
Returns: ドキュメントのテキスト """
MCP とは?
MCP(Model Context Protocol)は、アプリケーションが LLM にコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロトコルです。MCP は AI アプリケーション向けの USB-C ポートのようなものだと考えてください。AI モデルをさまざまなデータソースやツールに接続するための標準化された方法を提供します。
主なメリット
- LLM が直接接続できる、事前構築済みのインテグレーションが増え続けています
- LLM プロバイダーやベンダーを柔軟に切り替えられます
- インフラストラクチャ内でデータを保護するためのベストプラクティスを利用できます
アーキテクチャの概要
MCP は、ホストアプリケーションが複数のサーバーに接続できるクライアント・サーバーアーキテクチャに従います。
- MCP ホスト:Claude Desktop、IDE、または MCP 経由でデータにアクセスする AI ツールなどのプログラム
- MCP クライアント:サーバーと 1 対 1 の接続を維持するプロトコルクライアント
- MCP サーバー:標準化された Model Context Protocol を通じて特定の機能を公開する軽量プログラム
- データソース:MCP サーバーがアクセスできるローカル(ファイル、データベース)およびリモートのサービス(API)
MCP の主要な概念
MCP サーバーは、主に 3 種類の機能を提供できます。
- リソース:クライアントが読み取れるファイルのようなデータ(API レスポンスやファイルの内容など)
- ツール:LLM が呼び出せる関数(ユーザーの承認が必要)
- プロンプト:ユーザーが特定のタスクを達成するのに役立つ、事前に作成されたテンプレート
システム要件
- Python 3.10 以降
- MCP SDK 1.2.0 以降
uvパッケージマネージャー
はじめに
uv パッケージマネージャーのインストール
MacOS/Linux の場合:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
その後、uv コマンドが認識されるように、ターミナルを再起動してください。
プロジェクトのセットアップ
- プロジェクトを作成して初期化します。
# Create a new directory for our project
uv init mcp-server
cd mcp-server
# Create virtual environment and activate it
uv venv
source .venv/bin/activate # On Windows use: .venv\Scripts\activate
# Install dependencies
uv add "mcp[cli]" httpx
- サーバーの実装ファイルを作成します。
touch main.py
サーバーの実行
- MCP サーバーを起動します。
uv run main.py
- サーバーが起動し、接続を受け付ける準備が整います
Claude Desktop への接続
- 公式ウェブサイトから Claude Desktop をインストールします
- Claude Desktop が MCP サーバーを使用するように設定します。
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json を編集します。
{
"mcpServers": {
"mcp-server": {
"command": "uv", # It's better to use the absolute path to the uv command
"args": [
"--directory",
"/ABSOLUTE/PATH/TO/YOUR/mcp-server",
"run",
"main.py"
]
}
}
}
- Claude Desktop を再起動します
トラブルシューティング
Claude Desktop にサーバーが認識されない場合:
- 設定ファイルのパスとアクセス許可を確認します
- 設定内の絶対パスが正しいことを確認します
- uv が正しくインストールされ、利用可能であることを確認します
- Claude Desktop のログにエラーメッセージがないか確認します
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。