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Docs MCP Server

Docs MCP Server

ローカル
github.com/gpreddy172メモリ・ナレッジ080 週間前に更新

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

  1. 01クエリによるドキュメント検索
  2. 02LangChain、OpenAI、LlamaIndexの選択
  3. 03該当するドキュメント本文の返却

活用シーン

  1. 01ライブラリ機能のドキュメント検索
  2. 02指定したライブラリの使い方の確認
  3. 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。

インストール方法は未掲載です

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。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

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。

MCP の図

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
  1. 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
  1. 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
  1. MCP サーバーを起動します。
uv run main.py
  1. 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

  1. 公式ウェブサイトから Claude Desktop をインストールします
  2. 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"
            ]
        }
    }
}
  1. 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:

  1. 設定ファイルのパスとアクセス許可を確認します
  2. 設定内の絶対パスが正しいことを確認します
  3. 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
  4. 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

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。