Vercel AI SDK Documentation MCP Agent

Vercel AI SDK ドキュメント MCP エージェント

Vercel AI SDK ドキュメントの検索とクエリ機能を提供する Model Context Protocol（MCP）サーバーです。このプロジェクトを使うと、開発者は Vercel AI SDK について質問し、公式ドキュメントに基づいた正確で文脈に沿った回答を得られます。

機能

• ドキュメントを直接検索：類似性検索を使って、Vercel AI SDK ドキュメントのインデックスを直接検索します
• AI 搭載エージェント：Vercel AI SDK について自然言語で質問し、包括的な回答を得られます
• セッション管理：複数のクエリにわたって会話のコンテキストを維持します
• 自動インデックス作成：最新の Vercel AI SDK ドキュメントを取得、処理、インデックス化するツールが含まれています

アーキテクチャ

このシステムは、次の主要コンポーネントで構成されています。

1. MCP サーバー：Model Context Protocol を介してツールを公開し、AI アシスタントとの統合を可能にします
2. DocumentFetcher：Vercel AI SDK ドキュメントをクロールして処理します
3. VectorStoreManager：セマンティック検索用の FAISS ベクトルインデックスを作成、管理します
4. AgentService：Google Gemini モデルを使用して、質問に対する AI 搭載の回答を提供します
5. DirectQueryService：ドキュメントのセマンティック検索を直接実行します

セットアップ手順

前提条件

• Node.js 18+
• npm
• Gemini モデルへのアクセスに必要な Google API キー

環境変数

プロジェクトのルートに .env ファイルを作成し、次の変数を設定してください。

GOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEY=your-google-api-key-here

Google AI Studio から Google Gemini API キーを取得する必要があります。

インストール

1. リポジトリをクローンします

   git clone https://github.com/IvanAmador/vercel-ai-docs-mcp.git
   cd vercel-ai-docs-mcp-agent
   

2. 依存関係をインストールします

   npm install
   

3. プロジェクトをビルドします

   npm run build
   

4. ドキュメントのインデックスを作成します

   npm run build:index
   

5. MCP サーバーを起動します

   npm run start
   

Claude Desktop との統合

Claude Desktop は、MCP サーバーに対応した高機能な AI アシスタントです。Vercel AI SDK Documentation MCP エージェントを Claude Desktop に接続するには、次の手順に従ってください。

1. まだインストールしていない場合は、まず Claude Desktop をインストールします。

2. Claude Desktop の設定を開きます（チャット画面ではなく、アプリケーションメニューから開いてください）。

3. 「Developer」タブに移動し、「Edit Config」をクリックします。

4. Vercel AI Docs MCP サーバーを設定に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "vercel-ai-docs": {
      "command": "node",  
      "args": ["ABSOLUTE_PATH_TO_PROJECT/dist/main.js"],
      "env": {
        "GOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEY": "your-google-api-key-here"
      }
    }
  }
}

次の項目を置き換えてください。

• ABSOLUTE_PATH_TO_PROJECT をプロジェクトフォルダーの実際のパスに置き換えます
• your-google-api-key-here を Google Gemini API キーに置き換えます

5. 設定ファイルを保存し、Claude Desktop を再起動します。

6. サーバーが接続されていることを確認するには、Claude のチャット画面にハンマー 🔨 アイコンが表示されているか確認してください。

Claude Desktop で MCP サーバーを設定する方法の詳細については、MCP クイックスタートガイドをご覧ください。

その他の MCP クライアントとの統合

この MCP サーバーは、Model Context Protocol を実装するあらゆるクライアントと互換性があります。いくつか例を紹介します。

Cursor

Cursor は、MCP サーバーに対応した AI 搭載のコードエディターです。Cursor と統合するには、次の手順に従ってください。

1. プロジェクトディレクトリに .cursor/mcp.json ファイルを追加するか（プロジェクト固有の設定）、ホームディレクトリに ~/.cursor/mcp.json ファイルを追加します（グローバル設定）。

2. 次の内容を設定ファイルに追加します。

{
  "mcpServers": {
    "vercel-ai-docs": {
      "command": "node",  
      "args": ["ABSOLUTE_PATH_TO_PROJECT/dist/main.js"],
      "env": {
        "GOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEY": "your-google-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Cursor での MCP の使用方法については、Cursor MCP ドキュメントをご覧ください。

使用方法

MCP サーバーは、主に次の 3 つのツールを公開します。

1. agent-query

情報を検索して統合できる AI エージェントを使って、Vercel AI SDK ドキュメントを検索します。

{
  "name": "agent-query",
  "arguments": {
    "query": "How do I use the streamText function?",
    "sessionId": "unique-session-id"
  }
}

2. direct-query

Vercel AI SDK のドキュメントインデックスに対して、類似検索を直接実行します。

{
  "name": "direct-query",
  "arguments": {
    "query": "streamText usage",
    "limit": 5
  }
}

3. clear-memory

特定のセッション、またはすべてのセッションの会話メモリをクリアします。

{
  "name": "clear-memory",
  "arguments": {
    "sessionId": "unique-session-id"
  }
}

すべてのセッションをクリアするには、sessionId パラメーターを省略します。

開発

プロジェクト構成

├── config/              # Configuration settings
├── core/                # Core functionality
│   ├── indexing/        # Document indexing and vector store
│   └── query/           # Query services (agent and direct)
├── files/               # Storage directories
│   ├── docs/            # Processed documentation
│   ├── faiss_index/     # Vector index files
│   └── sessions/        # Session data
├── mcp/                 # MCP server and tools
│   ├── server.ts        # MCP server implementation
│   └── tools/           # MCP tool definitions
├── scripts/             # Build and utility scripts
└── utils/               # Helper utilities

ビルドスクリプト

• npm run build：TypeScript ファイルをコンパイルします
• npm run build:index：ドキュメントインデックスをビルドします
• npm run dev:index：開発モードでビルドしてインデックスを作成します
• npm run dev：開発モードでビルドして起動します

トラブルシューティング

よくある問題

1. インデックスが見つからない、または読み込みに失敗する

   サーバーを起動する前に、npm run build:index を実行してインデックスを作成してください。

2. API のレート制限

   Google API のレート制限を超えると、エージェントサービスからエラーが返されることがあります。適切なバックオフ戦略を実装してください。

3. モデルの接続に関する問題

   Google API キーが有効で、指定した Gemini モデルへのアクセス権があることを確認してください。

4. Claude Desktop に MCP サーバーが表示されない

   • 設定ファイルに構文エラーがないか確認してください。
   • サーバーへのパスが正しく、絶対パスであることを確認してください。
   • Claude Desktop のログにエラーがないか確認してください。
   • 設定を変更した後、Claude Desktop を再起動してください。

コントリビューション

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ライセンス

MIT