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qualityA Model Context Protocol server utilizing Claude AI for generating intelligent queries and offering documentation assistance based on API documentation analysis.
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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
Siga el enfoque TDD:
Escriba primero pruebas basadas en propiedades
Implementar código de paso mínimo
Refactorizar para mayor claridad y eficiencia
Manejo de errores:
Utilice tipos de errores estructurados
Implementar estrategias de recuperación
Mantener la estabilidad del sistema
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
Crear rama de características
Agregar pruebas de propiedad
Implementar función
Actualizar la documentación
Enviar solicitud de extracción
Próximos pasos
Implementar la integración del procesador de documentación
Agregue una capa de almacenamiento en caché con una gestión adecuada del ciclo de vida
Desarrollar un sistema de gestión de tareas
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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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.
- Estructura del proyecto
- Componentes principales
- Progreso de la implementación
- Directrices de desarrollo
- Gestión de sucursales
- Contribuyendo
- Próximos pasos
- Recursos de apoyo
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