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DevDocs MCP

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Python
MIT License
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DevDocs MCP実装

ドキュメント管理と統合のためのモデル コンテキスト プロトコル (MCP) 実装。

プロジェクト構造

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

コアコンポーネント

リソーステンプレートシステム

リソース テンプレート システムは、次の機能を使用してドキュメント リソースへの URI ベースのアクセスを提供します。

  • Pydanticによる型安全なパラメータ処理
  • 柔軟なURIテンプレートマッチング
  • 包括的なエラー処理
  • リソースライフサイクルの状態管理

使用例:

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)

テスト戦略

このプロジェクトでは、Hypothesis を使用したプロパティベースのテストを使用して、次のことを確認します。

  • URIテンプレートの検証
  • パラメータ抽出の正確性
  • エラー処理の堅牢性
  • 型安全性の強制

テストを実行します:

pytest tests/property/test_templates.py

実装の進捗状況

完了

  • [x] 基本的なプロジェクト構造
  • [x] リソーステンプレートシステム
  • [x] プロパティベースのテストインフラストラクチャ
  • [x] URI検証とパラメータ抽出
  • [x] エラー処理の基礎

進行中

  • [ ] ドキュメントプロセッサの統合
  • [ ] キャッシュ層の実装
  • [ ] タスク管理システム
  • [ ] パフォーマンスの最適化

計画済み

  • [ ] 検索の実装
  • [ ] ブランチマッピングシステム
  • [ ] 状態追跡
  • [ ] 監視システム

開発ガイドライン

  1. TDD アプローチに従います。
    • 最初にプロパティベースのテストを書く
    • 最小限のパスコードを実装する
    • 明確さと効率性のためのリファクタリング
  2. エラー処理:
    • 構造化されたエラータイプを使用する
    • 回復戦略を実施する
    • システムの安定性を維持する
  3. ドキュメント:
    • READMEを最新の状態に保つ
    • 新しい機能を文書化する
    • 使用例を含める

支店管理

このプロジェクトでは、次の目的でブランチベースの開発アプローチを使用します。

  • 特徴追跡
  • ドキュメントの統合
  • タスク管理
  • 進捗状況の監視

貢献

  1. 機能ブランチを作成する
  2. プロパティテストを追加する
  3. 機能を実装する
  4. ドキュメントの更新
  5. プルリクエストを送信する

次のステップ

  1. ドキュメントプロセッサの統合を実装する
  2. 適切なライフサイクル管理を備えたキャッシュ層を追加する
  3. タスク管理システムの開発
  4. 監視とパフォーマンスのメトリックを作成する

サポートリソース

  • MCP コンセプト: mcp-docs/docs/concepts/
  • Python SDK: python-sdk/src/mcp/
  • サンプルサーバー: python-sdk/examples/servers/

This server cannot be installed

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

How are these scores calculated?

URI ベースのナビゲーション、テンプレート マッチング、構造化ドキュメント管理などの機能を備えた、AI を活用したドキュメント リソースへのアクセスを可能にするモデル コンテキスト プロトコルの実装。

  1. プロジェクト構造
    1. コアコンポーネント
      1. リソーステンプレートシステム
      2. テスト戦略
    2. 実装の進捗状況
      1. 完了
      2. 進行中
      3. 計画済み
    3. 開発ガイドライン
      1. 支店管理
        1. 貢献
          1. 次のステップ
            1. サポートリソース

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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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              curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/llmian-space/devdocs-mcp'

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