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Glama

DocuMind MCP Server

Servidor DocuMind MCP

"Donde la documentación se fusiona con la inteligencia digital"

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) de próxima generación que revoluciona el análisis de la calidad de la documentación a través del procesamiento neuronal avanzado.

⚡ Sistemas centrales

  • Análisis de documentación neuronal : algoritmos avanzados para una evaluación completa de README
  • Escaneo de encabezado holográfico : análisis SVG de vanguardia para elementos visuales
  • 🌍 Compatibilidad lingüística multidimensional : verificación de documentación interlingüística
  • 💫 Motor de sugerencias cuánticas : recomendaciones de mejora impulsadas por IA

🚀 Secuencia de arranque del sistema

Requisitos del sistema

  • Node.js 18+
  • npm || hilo

Inicializar núcleo

npm install

Compilar matriz

npm run build

Enlace del desarrollo neuronal

Establecer conexión neuronal en tiempo real:

npm run watch

Protocolo de Operación

Configuración del sistema

Integración con el mainframe de Claude Desktop:

Terminal de Windows :

// %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json { "mcpServers": { "documind-mcp-server": { "command": "/path/to/documind-mcp-server/build/index.js" } } }

Comandos de interfaz neuronal

evaluar_readme

Inicia el análisis cuántico de la estructura de la documentación.

Parámetros:

  • projectPath : Ruta neuronal al directorio de destino

Ejemplo de solicitud:

{ name: "evaluate_readme", arguments: { projectPath: "/path/to/project" } }

Ejemplo de respuesta:

{ content: [ { type: "text", text: JSON.stringify({ filePath: "/path/to/project/README.md", hasHeaderImage: true, headerImageQuality: { hasGradient: true, hasAnimation: true, // ... other quality metrics }, score: 95, suggestions: [ "Consider adding language badges", // ... other suggestions ] }) } ] }

Matriz de desarrollo

Protocolo de depuración

Acceda a la red neuronal a través de MCP Inspector:

npm run inspector

Guía de solución de problemas

Problemas comunes y soluciones
  1. Imagen de encabezado no detectada
    • Asegúrese de que el archivo SVG esté ubicado en el directorio assets/
    • Validar que el archivo SVG contenga la estructura XML adecuada
    • Comprobar permisos de archivos
  2. Insignias de idioma no reconocidas
    • Verificar que las insignias usen el formato shields.io
    • Compruebe que la estructura HTML siga el patrón recomendado
    • Asegúrese de que la alineación central sea la adecuada
  3. Errores de compilación
    • Borrar node_modules y reinstalar las dependencias
    • Asegúrese de que la versión de TypeScript coincida con los requisitos del proyecto
    • Comprobar errores de sintaxis en archivos modificados
  4. Problemas de conexión de MCP
    • Verificar la configuración del transporte de stdio
    • Comprobar la configuración de Claude Desktop
    • Asegúrese de que las rutas de archivo sean correctas en la configuración
Optimización del rendimiento
  1. Análisis SVG
    • Minimizar la complejidad de SVG para un análisis más rápido
    • Utilice degradados y animaciones eficientes
    • Optimice el tamaño del archivo manteniendo la calidad
  2. Escaneo de README
    • Estructurar el contenido para un análisis óptimo
    • Utilice patrones de rebajas recomendados
    • Siga las pautas de colocación de insignias

🔬 Documentación de la API

Clases principales

Servicio Readme

Servicio principal para el análisis y evaluación de README.

class ReadmeService { // Analyzes all README files in a project async evaluateAllReadmes(projectPath: string): Promise<ReadmeEvaluation[]> // Evaluates a single README file private async evaluateReadme(dirPath: string, readmePath: string): Promise<ReadmeEvaluation> // Evaluates language badge configuration private evaluateLanguageBadges(content: string): BadgeEvaluation }
Servicio SVG

Servicio especializado para el análisis de imágenes de encabezado SVG.

class SVGService { // Evaluates SVG header image quality public evaluateHeaderImageQuality(imgSrc: string, content: string): HeaderImageQuality // Checks for project-specific elements in SVG private checkProjectSpecificImage(svgContent: string, readmeContent: string): boolean }

Interfaces centrales

interface ReadmeEvaluation { filePath: string; hasHeaderImage: boolean; headerImageQuality: HeaderImageQuality; isCentered: { headerImage: boolean; title: boolean; badges: boolean; }; hasBadges: { english: boolean; japanese: boolean; isCentered: boolean; hasCorrectFormat: boolean; }; score: number; suggestions: string[]; } interface HeaderImageQuality { hasGradient: boolean; hasAnimation: boolean; hasRoundedCorners: boolean; hasEnglishText: boolean; isProjectSpecific: boolean; }

Manejo de errores

El servidor implementa un manejo integral de errores:

try { const evaluations = await readmeService.evaluateAllReadmes(projectPath); // Process results } catch (error) { const errorMessage = error instanceof Error ? error.message : String(error); return { content: [{ type: 'text', text: `Evaluation error: ${errorMessage}` }], isError: true }; }

⚡ Licencia

Operando bajo el protocolo MIT.

Install Server
A
security – no known vulnerabilities
F
license - not found
A
quality - confirmed to work

local-only server

The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.

Un servidor de protocolo de contexto de modelo que analiza y evalúa la calidad de la documentación README de GitHub mediante procesamiento neuronal avanzado, proporcionando puntuaciones y sugerencias de mejora.

  1. ⚡ Sistemas centrales
    1. 🚀 Secuencia de arranque del sistema
      1. Requisitos del sistema
      2. Inicializar núcleo
      3. Compilar matriz
      4. Enlace del desarrollo neuronal
    2. Protocolo de Operación
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      1. Protocolo de depuración
      2. Guía de solución de problemas
    4. 🔬 Documentación de la API
      1. Clases principales
      2. Interfaces centrales
      3. Manejo de errores
    5. ⚡ Licencia

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      MCP directory API

      We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

      curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Sunwood-ai-labs/documind-mcp-server'

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