도큐MCP

🤖 RAG 기능을 갖춘 지능형 코드 문서 생성을 위한 MCP 서버

DocuMCP를 사용하면 Claude가 벡터 임베딩과 시맨틱 검색을 사용하여 코드베이스에 대한 문서를 생성, 검색 및 관리할 수 있습니다. 사용자 가이드, 기술 문서, 코드 설명 및 아키텍처 다이어그램을 작성하는 도구를 제공합니다.

✨ 특징

📚 코드베이스를 기반으로 문서를 생성하고 업데이트합니다.
🔍 코드, 문서 및 다이어그램에 대한 의미 검색
📊 아키텍처 다이어그램을 만들고 병합합니다.
📝 사용자 가이드 생성
💾 다양한 벡터 데이터베이스 지원(LanceDB, ChromaDB, Qdrant)
🧠 유연한 임베딩 제공자(내장 또는 Ollama)

🚀 빠른 시작

NPX를 통한 설치(권장)

DocuMCP를 사용하는 가장 쉬운 방법은 게시된 npm 패키지로 Claude Desktop을 구성하는 것입니다.

Claude Desktop 구성에 다음을 추가하세요.

MacOS : ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
윈도우 : %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

지엑스피1

이제 끝입니다! Claude Desktop을 다시 시작하면 DocuMCP를 사용할 수 있습니다.

대체 설치 방법

Smithery CLI 사용

Smithery CLI를 통해 서버를 설치하세요:

# Install Smithery CLI if you don't have it npm install -g @smithery/cli # Then install the Docu MCP server npx -y @smithery/cli@latest install @YannickTM/docu-mcp --client claude

🚀 수동 시작

1. 복제 및 설치

git clone https://github.com/YannickTM/docu-mcp cd docu-mcp npm install

2. MCP 서버 구축

cd mcp npm run build cd ..

3. 고급 구성

Claude Desktop 구성에 다음을 추가하세요.

MacOS : ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
윈도우 : %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{ "mcpServers": { "docuassistant": { "command": "node", "env": { "VECTOR_DB_PROVIDER": "qdrant", "QDRANT_URL": "http://localhost:6333", "EMBEDDING_PROVIDER": "ollama", "EMBEDDING_MODEL": "bge-m3:latest", "EMBEDDING_DIMENSION": "1024", "OLLAMA_URL": "http://localhost:11434" }, "args": ["/absolute/path/to/DocuMCP/mcp/dist/index.js"] } } }

4. 필수 서비스 시작(외부 공급자를 사용하는 경우)

Qdrant의 경우:

cd qdrant npm run start

ChromaDB의 경우:

cd chromadb npm run start

5. Claude Desktop을 다시 시작하세요

새로운 구성을 로드하려면 Claude Desktop을 다시 시작하세요.

🛠️ 구성 옵션

벡터 데이터베이스 제공업체

공급자	설명	구성
랜스DB	파일 기반 로컬 데이터베이스(기본값)	`VECTOR_DB_PROVIDER=lance` `LANCE_PATH=~/lanceDB`
크로마DB	웹 UI를 갖춘 간단한 벡터 데이터베이스	`VECTOR_DB_PROVIDER=chroma` `CHROMA_URL=http://localhost:8000`
큐드란트	생산 등급 벡터 데이터베이스	`VECTOR_DB_PROVIDER=qdrant` `QDRANT_URL=http://localhost:6333`

제공자 임베딩

공급자

설명

구성

내장형

모든 MiniLM-L6-v2 모델 사용(기본값)

EMBEDDING_PROVIDER=buildin

EMBEDDING_MODEL=all-MiniLM-L6-v2

EMBEDDING_DIMENSION=384

올라마

Ollama 모델을 사용하세요

EMBEDDING_PROVIDER=ollama

EMBEDDING_MODEL=bge-m3:latest

EMBEDDING_DIMENSION=1024

OLLAMA_URL=http://localhost:11434

🔧 사용 가능한 도구

DocuMCP는 Claude에게 다음과 같은 도구를 제공합니다.

📁 파일 작업 : read_file , write_file , create_directory , read_directory
🔎 검색 도구 : search_codebase , search_documentation , search_diagram , search_user_guide
📚 문서 : generate_documentation , generate_user_guide , explain_code
📊 다이어그램 : generate_diagram , merge_diagram
🗃️ 인덱싱 : index_file , index_directory
🔀 병합 : merge_documentation

📋 요구 사항

Node.js 20.11.24+
클로드 데스크탑
(선택 사항) 외부 벡터 데이터베이스를 실행하기 위한 Docker

🤝 기여하기

기여를 환영합니다! 풀 리퀘스트를 제출해 주세요.

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