关于 OCI Documentation MCP Server
OCI Documentation MCP Server 供 Agent 搜索和阅读 OCI 文档,结合 Oracle Help Center 搜索与按行分页的 Markdown 页面读取。
主要功能
- 01搜索 OCI 文档
- 02将文档页面转换为 Markdown
- 03按行窗口读取内容
- 04返回页面元数据和目录
适用场景
- 01查找 OCI 服务或错误的文档
- 02阅读长页面中的指定部分
- 03通过标题和行号浏览文档
MCP 相关
该服务向 MCP 客户端提供 `oci_search_documentation` 和 `oci_read_documentation` 工具,支持 stdio、SSE 和 streamable HTTP 传输。
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。
工具
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
灵感来源:https://github.com/awslabs/mcp/tree/main/src/aws-documentation-mcp-server
OCI 文档 MCP 服务
OCI 文档的模型上下文协议(MCP)服务
此 MCP 服务提供搜索内容和访问 OCI 文档的工具。
更新日志
- 2026-05-20:支持 stdio、sse、streamable-http 传输方式
- 2026-05-19:将搜索引擎改为 Oracle 帮助中心搜索
- 2025-04-21:首次发布
功能
oci_search_documentation
通过 Oracle 帮助中心搜索 API 搜索 OCI 文档,并返回结构化的页面结果。此工具适用于文档工作流的第一步:在阅读页面前,查找最相关的 Oracle 文档 URL。
参数:
search_phrase:搜索文本。使用具体的 OCI 服务名称、产品术语、错误消息或功能名称可获得更好的结果。limit:返回结果的最大数量。默认为3。page:搜索结果页码。默认为1。
返回:
- Oracle 帮助中心结果集中的分页元数据。
- 文档结果列表,包含标题、URL 和描述。
设计说明:
- 使用公开的 Oracle 帮助中心页面端点。
oci_read_documentation
读取一个 OCI 文档页面,将其从 HTML 转换为 Markdown,按行号编制索引,并返回一段内容窗口。此工具适用于按需阅读较长的文档页面,避免 MCP 响应中包含过多内容。
参数:
url:OCI 文档页面 URL。URL 必须来自docs.oracle.com,并且必须以.htm或.html结尾。start_index:开始读取的行号,从0开始。默认为0。max_lines:返回的 Markdown 行数上限。默认为10。
返回:
stats:总行数、总字数、起始行、返回行数、剩余行数和剩余字数。content:请求的行窗口对应的 Markdown 文本。table_of_contents:仅当start_index == 0时返回;包含标题级别、标题和从0开始的行号。
设计说明:
- 长文档按 Markdown 行号分页,而不是按字符偏移量分页,方便 Agent 后续读取。
- 转换后的页面会缓存在进程内存中 24 小时,最多缓存 128 个页面。缓存仅存储单个行列表表示,避免重复存储完整 Markdown 文本和拆分后的行。
- 目录和相关链接仅在首次读取时返回,避免后续读取时重复提供元数据。
使用方法
选项 1:从 pypi 软件包运行
默认通过 stdio 输出;如需更改,请使用 --transport。
{
"mcpServers": {
"oci-documentation-mcp-server": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"oci-documentation-mcp-server@latest",
"python",
"-m",
"oci_documentation_mcp_server.server",
"--transport",
"stdio"
],
"env": {
"FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
}
}
}
}
选项 2:从源代码在本地运行并通过 stdio 输出
安装要求
- 下载此仓库。
- 从 Astral 或 GitHub README 安装
uv。
{
"mcpServers": {
"oci-documentation-mcp-server": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"path/to/oci-documentation-mcp-server"
"run",
"python",
"-m",
"oci_documentation_mcp_server.server",
"--transport",
"stdio"
],
"env": {
"FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
}
}
}
}
选项 3:作为服务运行
使用 Streamable HTTP 作为服务运行:
uv run python -m oci_documentation_mcp_server.server --transport "streamable-http" --port 8000 --path "/mcp"
在 Agent 工具中配置:
{
"mcpServers": {
"oci-documentation-mcp-server": {
"type": "streamable-http",
"url": "http://localhost:8000/mcp"
}
}
}
评论
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。