Gemini Docs MCP Server

Gemini Docs MCP Server

描述

本项目实现了一个 MCP 服务，借助 Gemini API 及其高达 200 万 token 的超大上下文窗口，提供对各种技术文档的访问。它应该适用于任何客户端，但尤其面向 Roo/Cline 环境。

与单纯浏览网页或使用搜索引擎相比，这种方式有以下优势：

• 访问经过整理的知识库： 大模型使用一套特定的文档，避免杂乱的搜索结果和可能使模型困惑的误报。
• 克服上下文窗口限制： 直接提供文档后，大模型能够访问比单靠网页搜索所能获取的更多信息。
• 回答贴合需求且经过深思熟虑： 大模型不会只提供文档片段，而是会给出经过充分推理的回答，并考虑相关技术的完整规范。因此，它能够回答更复杂的问题，例如“还有哪些替代方式可以实现 X？”或“这段代码是否符合惯用写法？”

它还克服了传统 RAG 系统的一些棘手问题：

• 无需分块： 大模型可以一次性访问完整文档，无需将其切分成更小的片段，也不必费力测试和选择各种分块方式。
• 无需检索器： Gemini API 本身就是功能强大的检索器，可以访问完整文档，因此无需实现自定义检索器。
• 无需向量化、向量数据库或其他复杂系统： 我们直接使用纯文本，而且由于可以一次查看所有内容，因此无需使用向量进行相似度搜索。只要内容相关，我们就能知道。

不过，它也有一些限制：

• 无法实时更新： 文档是静态的，不会实时更新。这意味着，除非我们手动更新文档或提供自动更新方式，否则大模型可能不了解技术的最新功能或变更。
• token 数量再多，也不代表上下文窗口无限大： 大模型一次最多只能看到约 200 万个 token，因此可能无法看到某些技术的完整文档。文档数量庞大且结构复杂的技术栈尤其如此。
• 速度不算快： 我们使用的是 Gemini 1.5 Pro（而不是 Flash），并向其加载了大量文档，因此可能需要一段时间才能得到回答。首次查询尤其如此，因为服务需要先将文档上传到 API。

功能

• 支持客户端采用“询问你的文档”的方式，学习和调试任意数量的技术，其中也包括一些鲜为人知的技术。
• 使用 Gemini API 回答有关文档的问题。
• 支持多种用于查询文档的工具：
  • can_x_be_done：检查某项任务是否可以在给定技术中完成。
  • hints_for_problem：获取解决特定问题的提示。
  • is_this_good_practice：检查代码片段是否符合良好实践。
  • how_to_do_x：获取完成特定任务的示例和替代方案。
• 提供用于调试的日志系统（通过 --verbose 标志启用）。

入门

通过 Smithery 安装

如需通过 Smithery 自动为 Claude Desktop 安装 Gemini Docs Server：

npx -y @smithery/cli install @M-Gonzalo/cosa-sai --client claude

此 MCP 服务由客户端自动启动和管理。要启用它，需要在设置文件中进行配置（例如，~/.config/Code/User/globalStorage/rooveterinaryinc.roo-cline/settings/cline_mcp_settings.json）。客户端中通常有用于打开设置文件的按钮。

此服务的配置如下：

{
  "command": "bun",
  "args": [
    "--watch",
    "path/to/repo/cosa-sai-mcp/src/index.ts",
    "--verbose"
  ],
  "env": {
    "GEMINI_API_KEY": "<your_gemini_api_key>"
  },
  "disabled": false,
  "alwaysAllow": [
    "can_x_be_done",
    "hints_for_problem",
    "is_this_good_practice",
    "how_to_do_x"
  ],
  "timeout": 60 // in seconds
}

获取和清理知识库

此 MCP 服务需要一个文档知识库来回答问题。你必须手动获取此知识库，可以下载公开仓库、抓取网站，或使用其他方法。

还可以选择执行清理流程，移除原始文档中的样式和其他不必要的内容。

以下是一些用于此目的的基础工具。欢迎使用更好的方案：

简易爬虫：

wget --mirror --convert-links --adjust-extension --page-requisites --no-parent --directory-prefix=./local_copy --no-verbose --show-progress $1

快速粗略地转换为类 Markdown 格式：

#!/bin/bash

directory="${1:-.}"  # Default to current directory if no argument is provided
output_file="${2:-concatenated.md}"  # Default output file name

echo "Concatenating files in '$directory' into '$output_file'..."

# Clear output file if it exists
truncate -s 0 "$output_file"

# Find all files (excluding directories) and process them
find "$directory" -type f -name '*.html' | while IFS= read -r file; do
    echo "=== ${file#./} ===" >> "$output_file"
    cat "$file" \
    | grep -v 'base64' \
    | html2markdown >> "$output_file"
    echo -e "\n" >> "$output_file"
done

echo "Done! Output saved to '$output_file'"

使用方法

此服务提供以下工具：

• can_x_be_done： 检查在给定技术中是否可以完成特定任务。
  • 输入： docs、prompt、x、technology
  • 输出： success、data
• hints_for_problem： 获取解决特定问题的提示。
  • 输入： docs、prompt、problem、context、environment
  • 输出： success、data
• is_this_good_practice： 检查代码片段是否遵循良好实践。
  • 输入： docs、prompt、snippet、context
  • 输出： success、data
• how_to_do_x： 获取完成特定任务的示例和替代方法。
  • 输入： docs、prompt、x、technology
  • 输出： success、data

贡献

欢迎贡献！请遵循以下指南：

1. Fork 此仓库。
2. 为你的功能或错误修复创建一个新分支。
3. 进行更改，并使用描述性提交信息提交。
4. 提交拉取请求。

许可证

此项目采用 MIT License 授权。

免责声明

此项目还处于非常早期的阶段，可能存在错误和限制。请报告你发现的任何问题，也欢迎提出改进建议或新功能。