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JavierDevCol

DevDocs MCP Server

by JavierDevCol
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Python
Hybrid

📚 DevDocs MCP Server

Model Context Protocol (MCP) Server para acceder a la documentación de DevDocs.io desde Claude Desktop, GitHub Copilot y otros clientes MCP.

Python 3.10+ MCP Docker License: MIT Author

📖 Tabla de Contenidos

🤖 ¿Qué es MCP?

Model Context Protocol (MCP) es un protocolo abierto creado por Anthropic que permite a los modelos de IA (como Claude o Copilot) interactuar con herramientas externas de forma segura y estructurada.

Arquitectura MCP

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Cliente MCP │ │ (Claude Desktop, GitHub Copilot, etc.) │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ JSON-RPC 2.0 (stdio) │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Servidor MCP │ │ (devdocs-mcp-server) │ │ │ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ │ │ Tools │ │ Resources │ │ Prompts │ │ │ │ (funciones) │ │ (datos) │ │ (plantillas)│ │ │ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ HTTP/HTTPS │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ DevDocs.io API │ │ (documents.devdocs.io) │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Comunicación stdio

MCP utiliza stdio (Standard Input/Output) para la comunicación:

┌──────────┐ stdin (JSON) ┌──────────┐ │ Cliente │ ────────────────────▶ │ Servidor │ │ MCP │ │ MCP │ │ │ ◀──────────────────── │ │ └──────────┘ stdout (JSON) └──────────┘

  • stdin: El cliente envía peticiones JSON-RPC al servidor

  • stdout: El servidor responde con resultados JSON-RPC

  • Sin puertos HTTP: La comunicación es directa entre procesos

📚 ¿Qué es DevDocs MCP?

DevDocs MCP es un servidor MCP que proporciona acceso a la documentación de más de 600 tecnologías disponibles en DevDocs.io, incluyendo:

  • Lenguajes: Python, JavaScript, TypeScript, Rust, Go, Java, C++, etc.

  • Frameworks: React, Vue, Angular, Django, Spring Boot, Express, etc.

  • Herramientas: Docker, Kubernetes, Git, Webpack, etc.

  • APIs: Web APIs, Node.js, Deno, etc.

¿Por qué usar DevDocs MCP?

Sin DevDocs MCP

Con DevDocs MCP

❌ Copiar/pegar de documentación

✅ IA accede directamente

❌ Cambiar entre ventanas

✅ Todo en el mismo chat

❌ Buscar manualmente

✅ Búsqueda integrada

❌ Información desactualizada

✅ Documentación oficial

❌ Limitado al conocimiento del modelo

✅ Acceso a docs actualizadas

✨ Características

🔧 12 Herramientas Disponibles

Herramienta

Descripción

list_documentations

Lista todas las ~600 documentaciones disponibles

search_documentation

Busca en el índice de una tecnología específica

get_page_content

Obtiene el contenido de una página de documentación

get_documentation_index

Obtiene el índice completo de una tecnología

get_cache_stats

Muestra estadísticas del caché local

clear_cache

Limpia el caché (todo o por tecnología)

get_multiple_pages

Obtiene varias páginas en una sola llamada

search_across_docs

Busca en múltiples documentaciones a la vez

get_type_entries

Filtra entradas por tipo (class, function, etc.)

get_examples

Extrae solo los bloques de código de una página

export_documentation

Exporta documentación completa a archivos locales

offline_mode_status

Muestra qué documentaciones están disponibles offline

💾 Sistema de Caché Inteligente

  • Caché persistente: No re-descarga documentación ya obtenida

  • Sin TTL: Las docs de DevDocs son versionadas, no cambian

  • Modo offline: Funciona sin internet para docs cacheadas

  • Volumen Docker: Persiste entre reinicios del contenedor

🐳 Docker Ready

  • Imagen ligera (~233MB)

  • Volumen para persistir caché

  • Configuración simple

  • Compatible con Claude Desktop y GitHub Copilot

🏗 Arquitectura

Estructura del Proyecto

devdocs-mcp/ ├── src/ │ └── devdocs_mcp/ │ ├── __init__.py # Package initialization │ ├── server.py # MCP server (12 tools) │ ├── api.py # DevDocs API client │ ├── cache.py # Disk-based cache system │ └── utils.py # HTML to Markdown converter ├── docker/ │ ├── Dockerfile # Docker image definition │ └── docker-compose.yml # Docker Compose config ├── scripts/ │ ├── docker-build.bat # Build script (Windows) │ └── docker-build.sh # Build script (Linux/Mac) ├── config/ │ └── claude_config_example.json # MCP config examples ├── tests/ │ ├── test_mcp.py # MCP server tests │ └── test_mcp_protocol.py # Protocol tests ├── pyproject.toml # Python project config ├── LICENSE └── README.md

Flujo de Datos

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Copilot / Claude │ │ │ │ "¿Cómo uso asyncio.gather en Python?" │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ 1. Llama tool: search_documentation │ {tech: "python~3.10", query: "gather"} ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ DevDocs MCP Server │ │ │ │ server.py ──▶ api.py ──▶ cache.py │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├──▶ ¿En caché? ──▶ Sí ──▶ Retorna │ │ │ │ │ │ │ │ │ └──▶ No ──▶ Descarga ──▶ Guarda │ │ │ │ │ │ │ └──▶ utils.py (HTML → Markdown) │ │ │ │ │ └──▶ Retorna resultado formateado │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ 2. Llama tool: get_page_content │ {tech: "python~3.10", path: "library/asyncio-task"} ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ DevDocs.io API │ │ │ │ documents.devdocs.io/python~3.10/library/asyncio-task.html │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

📦 Instalación

Opción 1: Docker (Recomendado)

Requisitos

  • Docker Desktop instalado y corriendo

Pasos

# 1. Clonar o navegar al directorio cd devdocs-mcp # 2. Construir la imagen docker build -t devdocs-mcp:latest -f docker/Dockerfile . # 3. Verificar que se creó docker images devdocs-mcp

Verificar funcionamiento

# Probar que el servidor responde echo '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list"}' | docker run -i --rm devdocs-mcp:latest

Opción 2: Instalación Local

Requisitos

  • Python 3.10 o superior

  • pip

Pasos

# 1. Navegar al directorio cd devdocs-mcp # 2. Instalar en modo desarrollo pip install -e . # 3. Verificar instalación python -c "from devdocs_mcp.server import main; print('OK')"

⚙️ Configuración

GitHub Copilot (VS Code)

  1. Abre VS Code

  2. Presiona Ctrl+Shift+P → "Preferences: Open User Settings (JSON)"

  3. Busca la sección de MCP servers o créala

  4. Añade la configuración:

Con Docker (Recomendado)

{ "mcp": { "servers": { "devdocs": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "-v", "devdocs-cache:/root/.cache/devdocs-mcp", "devdocs-mcp:latest" ] } } } }

Sin Docker (Local)

{ "mcp": { "servers": { "devdocs": { "command": "python", "args": ["-m", "devdocs_mcp.server"], "cwd": "E:/DevDocs/devdocs-mcp/src" } } } }

  1. Reinicia VS Code

Claude Desktop

  1. Abre el archivo de configuración:

    • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

    • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

    • Linux: ~/.config/claude/claude_desktop_config.json

  2. Añade la configuración:

{ "mcpServers": { "devdocs": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "-v", "devdocs-cache:/root/.cache/devdocs-mcp", "devdocs-mcp:latest" ] } } }

  1. Reinicia Claude Desktop

🔧 Herramientas Disponibles

1. list_documentations

Lista todas las documentaciones disponibles en DevDocs (~600).

Parámetros:

Nombre

Tipo

Requerido

Descripción

filter

string

No

Filtrar por nombre

Ejemplo de uso:

"Lista las documentaciones disponibles que contengan 'python'"

Respuesta:

## Documentaciones Disponibles (15 encontradas) - **Python 3.10** (`python~3.10`) - v3.10 - **Python 3.11** (`python~3.11`) - v3.11 - **Python 3.12** (`python~3.12`) - v3.12 ...

2. search_documentation

Busca en el índice de una tecnología específica.

Parámetros:

Nombre

Tipo

Requerido

Descripción

tech

string

Sí

Slug de la tecnología (ej: python~3.10)

query

string

Sí

Término de búsqueda

limit

integer

No

Máximo de resultados (default: 20)

Ejemplo de uso:

"Busca 'asyncio' en la documentación de Python 3.10"

Respuesta:

## Resultados para "asyncio" en python~3.10 Encontrados: 15 resultados 1. **asyncio** [Concurrent Execution] Path: `library/asyncio` 2. **asyncio.gather()** [Concurrent Execution] Path: `library/asyncio-task` ...

3. get_page_content

Obtiene el contenido completo de una página de documentación.

Parámetros:

Nombre

Tipo

Requerido

Descripción

tech

string

Sí

Slug de la tecnología

path

string

Sí

Path de la página

Ejemplo de uso:

"Dame el contenido de la página asyncio-task de Python 3.10"

Respuesta:

# asyncio — Asynchronous I/O asyncio is a library to write concurrent code using the async/await syntax. ## Running an asyncio Program import asyncio async def main(): print('Hello') await asyncio.sleep(1) print('World') asyncio.run(main()) ...

4. get_documentation_index

Obtiene el índice completo de una documentación.

Parámetros:

Nombre

Tipo

Requerido

Descripción

tech

string

Sí

Slug de la tecnología

Ejemplo de uso:

"Dame el índice de Spring Boot"

5. get_cache_stats

Muestra estadísticas del caché local.

Parámetros: Ninguno

Ejemplo de uso:

"¿Cuánto ocupa el caché de devdocs?"

Respuesta:

## Estadísticas del Caché - **Directorio:** `/root/.cache/devdocs-mcp` - **Archivos totales:** 156 - **Tamaño total:** 12.45 MB ### Documentaciones cacheadas: - **python~3.10**: 45 archivos (3.2 MB) - **spring_boot**: 89 archivos (8.1 MB) - **react**: 22 archivos (1.15 MB)

6. clear_cache

Limpia el caché local.

Parámetros:

Nombre

Tipo

Requerido

Descripción

tech

string

No

Tecnología específica (vacío = todo)

Ejemplo de uso:

"Limpia el caché de Python 3.10"

7. get_multiple_pages

Obtiene múltiples páginas en una sola llamada.

Parámetros:

Nombre

Tipo

Requerido

Descripción

tech

string

Sí

Slug de la tecnología

paths

array

Sí

Lista de paths

Ejemplo de uso:

"Dame las páginas de asyncio, asyncio-task y asyncio-stream de Python"

8. search_across_docs

Busca en múltiples documentaciones a la vez.

Parámetros:

Nombre

Tipo

Requerido

Descripción

query

string

Sí

Término de búsqueda

techs

array

No

Lista de tecnologías (default: populares)

limit_per_tech

integer

No

Máximo por tecnología (default: 5)

Ejemplo de uso:

"Busca 'websocket' en Python, JavaScript y Node.js"

Respuesta:

## Búsqueda: 'websocket' Tecnologías buscadas: 3 | Total resultados: 12 ### 📚 python~3.10 (4 resultados) - **websockets** → `library/websockets` ... ### 📚 javascript (5 resultados) - **WebSocket** → `global_objects/websocket` ... ### 📚 node (3 resultados) - **WebSocket** → `ws` ...

9. get_type_entries

Filtra entradas por tipo (class, function, method, etc.).

Parámetros:

Nombre

Tipo

Requerido

Descripción

tech

string

Sí

Slug de la tecnología

entry_type

string

Sí

Tipo a filtrar

limit

integer

No

Máximo de resultados (default: 50)

Ejemplo de uso:

"Lista todas las funciones built-in de Python 3.10"

10. get_examples

Extrae solo los bloques de código de una página.

Parámetros:

Nombre

Tipo

Requerido

Descripción

tech

string

Sí

Slug de la tecnología

path

string

Sí

Path de la página

Ejemplo de uso:

"Dame solo los ejemplos de código de asyncio.gather"

11. export_documentation

Exporta documentación completa a archivos locales.

Parámetros:

Nombre

Tipo

Requerido

Descripción

tech

string

Sí

Slug de la tecnología

output_dir

string

Sí

Directorio de salida

max_pages

integer

No

Límite de páginas

Ejemplo de uso:

"Exporta toda la documentación de React a ./react_docs"

⚠️ Advertencia: Puede tomar varios minutos para documentaciones grandes.

12. offline_mode_status

Muestra qué documentaciones están disponibles offline.

Parámetros: Ninguno

Ejemplo de uso:

"¿Qué documentaciones tengo disponibles offline?"

Respuesta:

## Estado Offline - **Directorio caché:** `/root/.cache/devdocs-mcp` - **Tecnologías disponibles offline:** 3 - **Tamaño total:** 12.45 MB ### Documentaciones en caché: - **python~3.10**: 45 páginas (3.2 MB) | Índice: ✅ - **spring_boot**: 89 páginas (8.1 MB) | Índice: ✅ - **react**: 22 páginas (1.15 MB) | Índice: ✅

💡 Ejemplos de Uso

Caso 1: Aprender una nueva biblioteca

Usuario: "Necesito aprender a usar asyncio en Python. ¿Puedes buscar la documentación y explicarme los conceptos básicos?" Copilot: [Usa search_documentation para buscar asyncio] [Usa get_page_content para obtener la documentación] "Según la documentación oficial de Python 3.10..."

Caso 2: Comparar implementaciones

Usuario: "¿Cómo se manejan las promesas en JavaScript vs Python?" Copilot: [Usa search_across_docs con query="promise" en javascript y python] [Usa get_page_content para obtener detalles de cada uno] "Comparando ambas documentaciones..."

Caso 3: Buscar ejemplos específicos

Usuario: "Dame ejemplos de código de cómo usar fetch en JavaScript" Copilot: [Usa get_examples con tech="javascript" path="global_objects/fetch"] "Aquí tienes los ejemplos de la documentación oficial..."

Caso 4: Trabajo offline

Usuario: "Voy a estar sin internet. ¿Puedes cachear la documentación de React?" Copilot: [Usa get_documentation_index para cachear el índice] [Usa get_multiple_pages para cachear páginas principales] "Listo, la documentación de React está disponible offline."

💾 Sistema de Caché

Estructura del Caché

~/.cache/devdocs-mcp/ ├── docs_list.json # Lista de todas las documentaciones ├── python~3.10/ │ ├── index.json # Índice de Python 3.10 │ └── pages/ │ ├── library_asyncio.json │ ├── library_asyncio-task.json │ └── ... ├── spring_boot/ │ ├── index.json │ └── pages/ │ └── ... └── react/ └── ...

Política de Caché

Aspecto

Comportamiento

TTL

Sin expiración (las docs son versionadas)

Persistencia

Permanente hasta limpieza manual

Ubicación

~/.cache/devdocs-mcp/ (local) o volumen Docker

Formato

JSON para índices, Markdown para contenido

Comandos útiles para el caché

# Ver contenido del caché (Docker) docker run --rm -v devdocs-cache:/cache alpine ls -laR /cache # Ver tamaño del volumen docker system df -v | grep devdocs # Limpiar volumen completamente docker volume rm devdocs-cache

🌐 API de DevDocs

DevDocs MCP se conecta a la API pública de DevDocs:

Endpoints

Endpoint

Descripción

https://devdocs.io/docs.json

Lista todas las documentaciones

https://documents.devdocs.io/{tech}/index.json

Índice de una tecnología

https://documents.devdocs.io/{tech}/{path}.html

Contenido HTML de una página

Estructura de docs.json

[ { "name": "Python", "slug": "python~3.10", "type": "python", "version": "3.10", "release": "3.10.0", "mtime": 1634567890, "db_size": 12345678 } ]

Estructura de index.json

{ "entries": [ { "name": "asyncio", "path": "library/asyncio", "type": "Concurrent Execution" }, { "name": "asyncio.gather()", "path": "library/asyncio-task#asyncio.gather", "type": "Concurrent Execution" } ], "types": [ {"name": "Built-in Functions", "count": 69}, {"name": "Concurrent Execution", "count": 45} ] }

🛠 Desarrollo

Ejecutar en modo desarrollo

cd devdocs-mcp # Instalar dependencias pip install -e . # Ejecutar tests python test_mcp.py # Probar herramientas manualmente python -c " from devdocs_mcp.api import DevDocsAPI api = DevDocsAPI() results = api.search_in_index('python~3.10', 'asyncio', limit=5) print(results) "

Estructura de archivos

Archivo

Responsabilidad

server.py

Servidor MCP, definición de tools, handlers

api.py

Cliente HTTP para DevDocs API

cache.py

Sistema de caché en disco

utils.py

Conversión HTML → Markdown

Agregar una nueva herramienta

  1. Agregar método en :

def mi_nueva_funcion(self, param: str) -> dict: """Descripción de la función""" # Implementación return resultado

  1. Agregar Tool en :

Tool( name="mi_nueva_tool", description="Descripción para el modelo", inputSchema={ "type": "object", "properties": { "param": {"type": "string", "description": "..."} }, "required": ["param"] } )

  1. Agregar handler en :

elif name == "mi_nueva_tool": result = await handle_mi_nueva_tool(arguments) async def handle_mi_nueva_tool(args: dict) -> str: param = args.get('param', '') loop = asyncio.get_event_loop() result = await loop.run_in_executor(None, api.mi_nueva_funcion, param) return formatear_resultado(result)

🔧 Solución de Problemas

El servidor no inicia

# Verificar que Docker está corriendo docker info # Verificar que la imagen existe docker images devdocs-mcp # Reconstruir la imagen docker build -t devdocs-mcp:latest -f docker/Dockerfile .

No aparecen las herramientas en Copilot

  1. Verificar configuración MCP en VS Code settings

  2. Reiniciar VS Code completamente

  3. Verificar logs: View > Output > GitHub Copilot

Error de conexión a DevDocs

# Verificar conectividad curl https://devdocs.io/docs.json # Verificar desde Docker docker run --rm devdocs-mcp:latest python -c " import httpx r = httpx.get('https://devdocs.io/docs.json', follow_redirects=True) print(f'Status: {r.status_code}') "

Caché corrupto

# Limpiar caché (Docker) docker volume rm devdocs-cache # Limpiar caché (Local) rm -rf ~/.cache/devdocs-mcp

Ver logs del servidor

# Ejecutar manualmente para ver errores docker run -it --rm devdocs-mcp:latest # Con más detalle docker run -it --rm devdocs-mcp:latest python -c " import logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) from devdocs_mcp.server import main main() "

📊 Rendimiento

Tiempos típicos

Operación

Primera vez

Con caché

list_documentations

~500ms

~10ms

search_documentation

~300ms

~5ms

get_page_content

~200ms

~5ms

search_across_docs (9 techs)

~2s

~50ms

Tamaño de caché por tecnología

Tecnología

Páginas

Tamaño aprox.

Python 3.10

~450

~15 MB

React

~80

~3 MB

JavaScript

~200

~8 MB

Spring Boot

~150

~12 MB

📄 Licencia

Este proyecto está bajo la licencia MIT. Ver LICENSE para más detalles.

🙏 Agradecimientos

👨‍💻 Autor

Javier Garcia · @JavierDevCol

GitHub

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Hecho con ❤️ para la comunidad de desarrolladores

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