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🤖
🤖 Claude AI Documentation Assistant 📚

🤖 Claude AI Documentation Assistant 📚

本地服务
github.com/XPE-7AI 与智能体084 周前更新

关于 🤖 Claude AI Documentation Assistant 📚

这是一个供 Claude 使用的 Python MCP 服务,可搜索 LangChain、LlamaIndex 和 OpenAI 文档。它通过 Serper 查找页面并抓取内容,供 Claude 解读。

主要功能

  1. 01搜索已支持库的文档
  2. 02通过 Serper API 查找页面
  3. 03抓取并返回页面内容
  4. 04扩展文档来源网址

适用场景

  1. 01查询 LangChain 用法
  2. 02查找 LlamaIndex 问题相关文档
  3. 03获取 OpenAI 文档供解读

MCP 相关

向 Claude 提供 `get_docs` 工具。该工具通过 Serper 搜索、抓取页面内容并返回分析。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

🤖 Claude AI 文档助手 📚

Claude + MCP 集成

功能强大的 MCP 服务,为 Claude 提供强大的文档搜索能力

Python 3.8+ 许可证:MIT 欢迎提交 PR

✨ 功能

  • 🔍 智能文档搜索 - 搜索多个 AI/ML 库的文档
  • 🧠 Claude 集成 - 与 Claude 的高级推理能力无缝连接
  • 🌐 智能网页搜索 - 利用 Serper API 精准查找文档
  • 💨 快速响应 - 针对快速检索和处理进行了优化
  • 🧩 可扩展架构 - 轻松添加更多文档来源

📋 前置条件

  • 🐍 Python 3.8 或更高版本
  • 🔑 Claude Pro 订阅
  • 🔐 Serper API 密钥(在此获取)
  • 💻 Claude 桌面应用

🚀 快速开始

1️⃣ 安装
# Clone the repository
git clone https://github.com/your-username/claude-docs-assistant.git
cd claude-docs-assistant

# Create a virtual environment (recommended)
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt
2️⃣ 配置

在项目根目录创建一个 .env 文件,并填入你的 API 密钥:

SERPER_API_KEY=your_serper_api_key_here
3️⃣ 启动 MCP 服务
python main.py

你应该会看到提示服务正在运行并等待 Claude 连接的输出。

4️⃣ 连接 Claude 桌面应用
  1. 📱 打开 Claude 桌面应用
  2. ⚙️ 点击个人资料图标并选择“Settings”
  3. 🧰 前往“Tools”部分
  4. ➕ 点击“Add Tool”
  5. 🔗 选择“Connect to a local tool”
  6. 🖥️ 按照提示连接正在运行的 MCP 服务
  7. ✅ 确认连接成功

🎮 使用 Claude 文档助手

连接后,你可以开始向 Claude 提问,这会触发文档搜索。例如:

Could you explain how to use FAISS with LangChain? Please search the langchain documentation to help me.

Claude 会自动使用你的 MCP 服务来:

  1. 🔍 搜索相关文档
  2. 📥 获取内容
  3. 🧠 处理并解释信息

🔧 实现原理

📄 代码结构
claude-docs-assistant/
├── main.py           # MCP server implementation
├── requirements.txt  # Project dependencies
├── .env              # Environment variables (API keys)
└── README.md         # This documentation
🔌 支持的库

该助手目前支持搜索以下库的文档:

  • 🦜 LangChain:python.langchain.com/docs
  • 🦙 LlamaIndex:docs.llamaindex.ai/en/stable
  • 🧠 OpenAI:platform.openai.com/docs
🧩 工作原理
  1. 📡 MCP 服务向 Claude 提供 get_docs 工具
  2. 🔍 调用该工具时,会使用 Serper API 搜索文档
  3. 📚 抓取搜索结果中的内容
  4. 🔄 将内容返回给 Claude,以便其分析和解释

🛠️ 高级配置

添加新的文档来源

扩展 main.py 中的 docs_urls 字典:

docs_urls = {
    "langchain": "python.langchain.com/docs",
    "llama-index": "docs.llamaindex.ai/en/stable",
    "openai": "platform.openai.com/docs",
    "huggingface": "huggingface.co/docs",  # Add new documentation sources
    "tensorflow": "www.tensorflow.org/api_docs",
}
自定义搜索行为

修改 search_web 函数以调整结果数量:

payload = json.dumps({"q": query, "num": 5})  # Increase from default 2

🔍 故障排除

常见问题
  • 🚫“Connection refused”错误:连接 Claude 前,请确保 MCP 服务正在运行
  • ⏱️ 超时错误:检查网络连接,或增大超时时间
  • 🔒 API 密钥问题:确认 .env 文件中的 Serper API 密钥正确无误
调试提示

修改 main.py 文件以添加更详细的日志:

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

📈 性能优化

  • ⚡ 如需加快响应速度,可考虑缓存经常访问的文档
  • 🧠 限制返回给 Claude 的文本量,以避免令牌限制
  • 🌐 使用更具体的查询,以获取更相关的文档

🤝 参与贡献

欢迎贡献!你可以通过以下方式提供帮助:

  1. 🍴 Fork 此仓库
  2. 🌿 创建功能分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
  3. 💾 提交更改(git commit -m 'Add some amazing feature')
  4. 📤 将分支推送到远程仓库(git push origin feature/amazing-feature)
  5. 🔍 创建 Pull Request

📜 许可证

本项目采用 MIT License 授权,详情请参阅 LICENSE 文件。

🙏 致谢

  • 感谢 Anthropic 创建 Claude
  • 感谢 Serper.dev 提供搜索 API
  • 感谢所有让本项目得以实现的开源库

为 Claude 爱好者倾心打造 ❤️

评论

支持 Markdown

第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。