MCP Docs Search Server

MCP ドキュメント検索サーバー

LangChain、LlamaIndex、OpenAI などの人気の AI ライブラリのドキュメントから、ウェブ検索とコンテンツ解析を組み合わせて関連する内容を検索・取得する、軽量な MCP サーバーです。

このプロジェクトでは、LLM が最新のドキュメントの内容を動的に検索・取得できます。LLM と外部のドキュメントソースをつなぐ橋渡しとして機能します。

Model Context Protocol（MCP）

Model Context Protocol は、開発者がデータソースと AI 搭載ツールの間に安全な双方向接続を構築できるオープン標準です。そのアーキテクチャはシンプルです。開発者は、MCP サーバーを通じてデータを公開するか、これらのサーバーに接続する AI アプリケーション（MCP クライアント）を構築できます。

単独で動作する LLM

LLM だけでは限界があります。その真の可能性は、MCP のようなフレームワークを介してツールやサービスと統合することで引き出されます。

1. ツールのない LLM は静的で、用途が限られています。

2. ツールを使うと対話的になりますが、オーケストレーションが複雑になることがあります。

3. MCP を使うと、LLM は実世界のサービスに接続する、拡張性の高いプラグアンドプレイ型のインターフェースを利用できるようになり、本番環境でより実用的かつ強力になります。

MCP エコシステム

MCP サーバーは、LLM とサービスの間の翻訳役／インターフェースとして機能します。

MCP（モジュラー・ケイパビリティ・プロバイダー）は、LLM が外部のツールやサービスとやり取りする方法を標準化し、相互運用性、モジュール性、より明確なインターフェースを促進します。

この構造では、責任が分散されます。

1. ツールプロバイダーが独自の MCP サーバー実装を構築し、保守します。

2. LLM は MCP プロトコルに対応するだけで済みます。

目的とビジョン：

• LLM と外部ツール間の通信を標準化する

• 個別対応の統合を避ける

• 拡張性の高いサービスのエコシステム（プラグインアーキテクチャなど）を促進する

機能

ウェブ検索との統合

Serper API を使用して Google にクエリを送信し、検索クエリに関連する上位のドキュメントページを取得します。

コンテンツのクリーンな抽出

BeautifulSoup を使用して HTML コンテンツを解析し、不要なタグ、広告、ナビゲーションコンテンツを取り除いて、読みやすいテキストを抽出します。

LLM ツールとのシームレスな連携

構造化された get_docs ツールを公開します。このツールは、LLM エージェント（例：Claude、GPT）内で使用して、特定のライブラリについてリアルタイムに検索できます。

ツール

get_docs(query: str, library: str)

これは MCP サーバーが提供する中核的なツールです。 次の引数を受け取ります。

query：検索語またはフレーズ。

library：langchain、llama-index、openai のいずれか。

ワークフロー

1. 関連するドキュメントページを検索します
2. 内容を取得し、クリーンなテキストに解析します
3. 結果を LLM に返し、さらに推論して応答を生成します

セットアップ

1. リポジトリをクローンします

git clone https://github.com/your-username/mcp-docs-search.git
cd mcp-docs-search

2. uv を使って仮想環境を作成し、有効化します

uv venv .venv

.\.venv\Scripts\activate

3. 依存関係をインストールします

uv add "mcp[cli]" httpx
uv pip install beautifulsoup4

4. 環境変数を設定します。.env ファイルを作成し、Serper API キーを追加します。

SERPER_API_KEY=your_serper_api_key

Claude Desktop との統合

このサーバーを Claude Desktop 内のツールとして統合するには：

Claude Desktop を開き、File > Settings > Developer > Edit Config を選択します。

claude_desktop_config.json を更新し、以下を追加します。

{
    "mcpServers": {
        "documnetation": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "your_reository_where_the_repo_exists",
                "run",
                "main.py"
            ]

        }
    }
}

🔁 重要：設定を保存した後、Claude Desktop を再起動して新しいツールを読み込んでください

統合に成功すると、Claude UI 内にカスタム MCP ツールが表示されます。

リアルタイムでドキュメントを検索するために使用します。

リアルタイムでのデバッグ

次のコマンドを使用して、作成したツールをデバッグすることもできます。

NodeJs18+ をインストールしてください。

npx @modelcontextprotocol/inspector uv run main.py

接続が設定されているポートに移動してください。

対応ライブラリ／ドキュメント

docs_urls 辞書を更新することで、ライブラリを簡単に追加できます。

今後の拡張

• HuggingFace、PyTorch、TensorFlow など、追加のライブラリへの対応を追加します。

• 重複する取得を減らし、パフォーマンスを向上させるため、キャッシュを実装します。

• 関連性やトークン品質に基づくスコアリング／ランキングの仕組みを導入します。

• 本番環境での利用に向けて、単体テストと例外処理を改善します。