Servidor de documentos MPC

Este es un servidor MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) sencillo para recuperar información de la documentación oficial de Langchain, Llama Index y OpenAI. Proporciona una herramienta que puede ser utilizada por aplicaciones compatibles con MCP para buscar y recuperar fragmentos de documentación relevantes.

Características

Recuperación de documentación: obtiene contenido de la documentación oficial de Langchain, Llama Index y OpenAI.
Compatibilidad con MCP: implementa un servidor MCP, lo que permite integrarlo fácilmente con otras aplicaciones compatibles con MCP.
Herramienta simple: expone una herramienta get_docs que acepta una consulta y un nombre de biblioteca y devuelve fragmentos de documentación relevantes.

Cómo funciona

Empezando

Instalación del gestor de paquetes uv

En MacOS/Linux:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Asegúrese de reiniciar su terminal luego para garantizar que se detecte el comando uv .

Configuración del proyecto

Crear e inicializar el proyecto:

# Create a new directory for our project
uv init mcp-server
cd mcp-server

# Create virtual environment and activate it
uv venv
source .venv/bin/activate  # On Windows use: .venv\Scripts\activate

# Install dependencies
uv add "mcp[cli]" httpx python-dotenv bs4

Variables de entorno

Cree un archivo .env en el directorio raíz y agregue lo siguiente:

SERPER_API_KEY=YOUR_SERPER_API_KEY

Necesitará una clave de API de SERPER para usar la función de búsqueda web. Puede obtenerla en Serper.dev . Usamos la API de Serper para buscar documentación relevante en la web.

Ejecución del servidor

Inicie el servidor MCP:

uv run main.py

El servidor se iniciará y estará listo para aceptar conexiones.

This server cannot be installed

security - not tested

license - not found

quality - not tested

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Un servidor de protocolo de contexto de modelo simple que permite buscar y recuperar fragmentos de documentación relevante de Langchain, Llama Index y la documentación oficial de OpenAI.

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