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DevDocs MCP

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Implementación de MCP de DevDocs

Una implementación del Protocolo de Contexto Modelo (MCP) para la gestión e integración de documentación.

Estructura del proyecto

src/ ├── resources/ │ ├── templates/ # Resource template system │ └── managers/ # Resource management ├── documentation/ │ ├── processors/ # Documentation processing │ └── integrators/ # Integration handlers ├── tasks/ │ ├── issues/ # Issue tracking │ └── reviews/ # Review management └── tests/ ├── property/ # Property-based tests └── integration/ # Integration tests

Componentes principales

Sistema de plantillas de recursos

El sistema de plantillas de recursos proporciona acceso basado en URI a los recursos de documentación con:

  • Manejo de parámetros con seguridad de tipos mediante Pydantic
  • Coincidencia de plantillas URI flexibles
  • Manejo integral de errores
  • Gestión de estados para el ciclo de vida de los recursos

Ejemplo de uso:

from src.resources.templates.base import ResourceTemplate # Create a template with parameter typing template = ResourceTemplate( uri_template='docs://api/{version}/endpoint', parameter_types={'version': str} ) # Extract and validate parameters params = template.extract_parameters('docs://api/v1/endpoint') template.validate_parameters(params)

Estrategia de prueba

El proyecto utiliza pruebas basadas en propiedades con Hypothesis para garantizar:

  • Validación de plantilla URI
  • Exactitud de la extracción de parámetros
  • Robustez en el manejo de errores
  • Aplicación de la seguridad de tipos

Ejecutar pruebas:

pytest tests/property/test_templates.py

Progreso de la implementación

Terminado

  • [x] Estructura básica del proyecto
  • [x] Sistema de plantillas de recursos
  • [x] Infraestructura de pruebas basada en propiedades
  • [x] Validación de URI y extracción de parámetros
  • [x] Fundamentos del manejo de errores

En curso

  • [ ] Integración del procesador de documentación
  • [ ] Implementación de la capa de almacenamiento en caché
  • [ ] Sistema de gestión de tareas
  • [ ] Optimización del rendimiento

Planificado

  • [ ] Implementación de búsqueda
  • [ ] Sistema de mapeo de sucursales
  • [ ] Seguimiento del estado
  • [ ] Sistema de monitoreo

Directrices de desarrollo

  1. Siga el enfoque TDD:
    • Escriba primero pruebas basadas en propiedades
    • Implementar código de paso mínimo
    • Refactorizar para mayor claridad y eficiencia
  2. Manejo de errores:
    • Utilice tipos de errores estructurados
    • Implementar estrategias de recuperación
    • Mantener la estabilidad del sistema
  3. Documentación:
    • Mantenga el README actualizado
    • Documentar nuevas funciones
    • Incluir ejemplos de uso

Gestión de sucursales

El proyecto utiliza un enfoque de desarrollo basado en ramas para:

  • Seguimiento de funciones
  • Integración de documentación
  • Gestión de tareas
  • Seguimiento del progreso

Contribuyendo

  1. Crear rama de características
  2. Agregar pruebas de propiedad
  3. Implementar función
  4. Actualizar la documentación
  5. Enviar solicitud de extracción

Próximos pasos

  1. Implementar la integración del procesador de documentación
  2. Agregue una capa de almacenamiento en caché con una gestión adecuada del ciclo de vida
  3. Desarrollar un sistema de gestión de tareas
  4. Crear métricas de seguimiento y rendimiento

Recursos de apoyo

  • Conceptos de MCP: mcp-docs/docs/concepts/
  • SDK de Python: python-sdk/src/mcp/
  • Servidores de ejemplo: python-sdk/examples/servers/

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A
license - permissive license
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quality - not tested

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Una implementación del Protocolo de Contexto de Modelo que permite el acceso impulsado por IA a recursos de documentación, con navegación basada en URI, coincidencia de plantillas y gestión de documentación estructurada.

  1. Estructura del proyecto
    1. Componentes principales
      1. Sistema de plantillas de recursos
      2. Estrategia de prueba
    2. Progreso de la implementación
      1. Terminado
      2. En curso
      3. Planificado
    3. Directrices de desarrollo
      1. Gestión de sucursales
        1. Contribuyendo
          1. Próximos pasos
            1. Recursos de apoyo

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                A Model Context Protocol server utilizing Claude AI for generating intelligent queries and offering documentation assistance based on API documentation analysis.
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                A Model Context Protocol implementation that enables AI assistants to interact with markdown documentation files, providing capabilities for document management, metadata handling, search, and documentation health analysis.
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