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security-
license-
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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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
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
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
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
機能ブランチを作成する
プロパティテストを追加する
機能を実装する
ドキュメントの更新
プルリクエストを送信する
次のステップ
ドキュメントプロセッサの統合を実装する
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
タスク管理システムの開発
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/
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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。
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