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DevDocs MCP

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Python
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DevDocs MCP 구현

문서 관리 및 통합을 위한 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 구현.

프로젝트 구조

지엑스피1

핵심 구성 요소

리소스 템플릿 시스템

리소스 템플릿 시스템은 다음을 통해 문서 리소스에 대한 URI 기반 액세스를 제공합니다.

  • Pydantic을 통한 유형 안전 매개변수 처리
  • 유연한 URI 템플릿 매칭
  • 포괄적인 오류 처리
  • 리소스 수명 주기에 대한 상태 관리

사용 예:

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)

테스트 전략

이 프로젝트에서는 Hypothesis를 사용하여 속성 기반 테스트를 통해 다음을 보장합니다.

  • URI 템플릿 검증
  • 매개변수 추출 정확성
  • 오류 처리 견고성
  • 유형 안전 시행

테스트 실행:

pytest tests/property/test_templates.py

구현 진행 상황

완전한

  • [x] 기본 프로젝트 구조
  • [x] 리소스 템플릿 시스템
  • [x] 부동산 기반 테스트 인프라
  • [x] URI 검증 및 매개변수 추출
  • [x] 오류 처리 기초

진행 중

  • [ ] 문서 프로세서 통합
  • [ ] 캐싱 계층 구현
  • [ ] 작업 관리 시스템
  • [ ] 성능 최적화

계획된

  • [ ] 검색 구현
  • [ ] 지점 매핑 시스템
  • [ ] 상태 추적
  • [ ] 모니터링 시스템

개발 지침

  1. TDD 접근 방식을 따르세요:
    • 먼저 속성 기반 테스트를 작성하세요
    • 최소 통과 코드 구현
    • 명확성과 효율성을 위해 리팩토링하세요
  2. 오류 처리:
    • 구조화된 오류 유형을 사용하세요
    • 복구 전략 구현
    • 시스템 안정성 유지
  3. 선적 서류 비치:
    • README를 최신 상태로 유지하세요
    • 새로운 기능 문서화
    • 사용 예를 포함하세요

지점 관리

이 프로젝트는 다음을 위해 지점 기반 개발 접근 방식을 사용합니다.

  • 기능 추적
  • 문서 통합
  • 작업 관리
  • 진행 상황 모니터링

기여하다

  1. 기능 브랜치 생성
  2. 속성 테스트 추가
  3. 기능 구현
  4. 문서 업데이트
  5. 풀 리퀘스트 제출

다음 단계

  1. 문서 프로세서 통합 구현
  2. 적절한 수명 주기 관리를 통해 캐싱 계층 추가
  3. 업무 관리 시스템 개발
  4. 모니터링 및 성과 지표 생성

지원 리소스

  • MCP 개념: mcp-docs/docs/concepts/
  • Python SDK: python-sdk/src/mcp/
  • 예제 서버: 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 기반 탐색, 템플릿 매칭, 구조화된 문서 관리 기능을 갖춘 AI 기반 문서 리소스 액세스를 가능하게 하는 모델 컨텍스트 프로토콜 구현입니다.

  1. 프로젝트 구조
    1. 핵심 구성 요소
      1. 리소스 템플릿 시스템
      2. 테스트 전략
    2. 구현 진행 상황
      1. 완전한
      2. 진행 중
      3. 계획된
    3. 개발 지침
      1. 지점 관리
        1. 기여하다
          1. 다음 단계
            1. 지원 리소스

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                quality
                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
                quality
                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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                quality
                A Model Context Protocol server that enables AI assistants like Claude to interact with Outline document services, supporting document searching, reading, creation, editing, and comment management.
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              curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/llmian-space/devdocs-mcp'

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