[{"_1":2,"_356":-5,"_357":-5},"loaderData",{"_3":4,"_22":23,"_24":25,"_285":286},"root",{"_5":6,"_7":8},"toasts",[],"visitor",{"_9":10,"_11":12},"viewportWidth",1280,"visitorSession",{"_13":14,"_16":17,"_18":-5,"_19":20,"_21":-5},"attributes",[15],"BOT","id",5747560,"membership","referenceId","0196848c-8f74-7e0d-9385-7c706a45857b","userAccount","routes/_public/_layout",{},"routes/_public/mcp/servers/~namespace/~slug/_pages/_layout",{"_26":27,"_60":-5,"_61":28,"_29":62,"_203":204,"_284":146},"availableLocales",[28,39,44,49,54],{"_29":30,"_33":36,"_37":38},"mcpServer",{"_31":32,"_33":32,"_34":35},"description","mcp-server-docy","name","readme","![Docy Logo](media/logo.png)\n\n# Docy: Documentation at Your AI's Fingertips\n\n**Supercharge your AI assistant with instant access to technical documentation.**\n\nDocy gives your AI direct access to the technical documentation it needs, right when it needs it. No more outdated information, broken links, or rate limits - just accurate, real-time documentation access for more precise coding assistance.\n\n## Why Choose Docy?\n\n- **Instant Documentation Access**: Direct access to docs from React, Python, crawl4ai, and any other tech stack you use\n- **Hot-Reload Support**: Add new documentation sources on-the-fly without restarting - just edit the .docy.urls file!\n- **Intelligent Caching**: Reduces latency and external requests while maintaining fresh content\n- **Self-Hosted Control**: Keep your documentation access within your security perimeter\n- **Seamless MCP Integration**: Works effortlessly with Claude, VS Code, and other MCP-enabled AI tools\n\n> **Note**: Claude may default to using its built-in WebFetchTool instead of Docy. To explicitly request Docy's functionality, use a callout like: \"Please use Docy to find...\"\n\n# Docy MCP Server\n\nA Model Context Protocol server that provides documentation access capabilities. This server enables LLMs to search and retrieve content from documentation websites by scraping them with crawl4ai. Built with FastMCP v2.\n\n## Using Docy\n\nHere are examples of how Docy can help with common documentation tasks:\n\n```\n# Verify implementation against documentation\nAre we implementing Crawl4Ai scrape results correctly? Let's check the documentation.\n\n# Explore API usage patterns\nWhat do the docs say about using mcp.tool? Show me examples from the documentation.\n\n# Compare implementation options\nHow should we structure our data according to the React documentation? What are the best practices?\n```\n\nWith Docy, Claude Code can directly access and analyze documentation from configured sources, making it more effective at providing accurate, documentation-based guidance.\n\nTo ensure Claude Code prioritizes Docy for documentation-related tasks, add the following guidelines to your project's `CLAUDE.md` file:\n\n```\n## Documentation Guidelines\n- When checking documentation, prefer using Docy over WebFetchTool\n- Use list_documentation_sources_tool to discover available documentation sources\n- Use fetch_documentation_page to retrieve full documentation pages\n- Use fetch_document_links to discover related documentation\n```\n\nAdding these instructions to your `CLAUDE.md` file helps Claude Code consistently use Docy instead of its built-in web fetch capabilities when working with documentation.\n\n\n### Available Tools\n\n- `list_documentation_sources_tool` - List all available documentation sources\n - No parameters required\n\n- `fetch_documentation_page` - Fetch the content of a documentation page by URL as markdown\n - `url` (string, required): The URL to fetch content from\n\n- `fetch_document_links` - Fetch all links from a documentation page\n - `url` (string, required): The URL to fetch links from\n\n### Prompts\n\n- **documentation_sources**\n - List all available documentation sources with their URLs and types\n - No arguments required\n\n- **documentation_page**\n - Fetch the full content of a documentation page at a specific URL as markdown\n - Arguments:\n - `url` (string, required): URL of the specific documentation page to get\n\n- **documentation_links**\n - Fetch all links from a documentation page to discover related content\n - Arguments:\n - `url` (string, required): URL of the documentation page to get links from\n\n## Installation\n\n### Using uv (recommended)\n\nWhen using [`uv`](https://docs.astral.sh/uv/) no specific installation is needed. We will\nuse [`uvx`](https://docs.astral.sh/uv/guides/tools/) to directly run *mcp-server-docy*.\n\n### Using PIP\n\nAlternatively you can install `mcp-server-docy` via pip:\n\n```\npip install mcp-server-docy\n```\n\nAfter installation, you can run it as a script using:\n\n```\nDOCY_DOCUMENTATION_URLS=\"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\" python -m mcp_server_docy\n```\n\n### Using Docker\n\nYou can also use the Docker image:\n\n```\ndocker pull oborchers/mcp-server-docy:latest\ndocker run -i --rm -e DOCY_DOCUMENTATION_URLS=\"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\" oborchers/mcp-server-docy\n```\n\n### Global Server Setup\n\nFor teams or multi-project development, check out the `server/README.md` for instructions on running a persistent SSE server that can be shared across multiple projects. This setup allows you to maintain a single Docy instance with shared documentation URLs and cache.\n\n## Configuration\n\n### Configure for Claude.app\n\nAdd to your Claude settings:\n\n

Using uvx

\n\n```json\n\"mcpServers\": {\n \"docy\": {\n \"command\": \"uvx\",\n \"args\": [\"mcp-server-docy\"],\n \"env\": {\n \"DOCY_DOCUMENTATION_URLS\": \"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\"\n }\n }\n}\n```\n

\n\n

Using docker

\n\n```json\n\"mcpServers\": {\n \"docy\": {\n \"command\": \"docker\",\n \"args\": [\"run\", \"-i\", \"--rm\", \"oborchers/mcp-server-docy:latest\"],\n \"env\": {\n \"DOCY_DOCUMENTATION_URLS\": \"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\"\n }\n }\n}\n```\n

\n\n

Using pip installation

\n\n```json\n\"mcpServers\": {\n \"docy\": {\n \"command\": \"python\",\n \"args\": [\"-m\", \"mcp_server_docy\"],\n \"env\": {\n \"DOCY_DOCUMENTATION_URLS\": \"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\"\n }\n }\n}\n```\n

\n\n### Configure for VS Code\n\nFor manual installation, add the following JSON block to your User Settings (JSON) file in VS Code. You can do this by pressing `Ctrl + Shift + P` and typing `Preferences: Open User Settings (JSON)`.\n\nOptionally, you can add it to a file called `.vscode/mcp.json` in your workspace. This will allow you to share the configuration with others.\n\n> Note that the `mcp` key is needed when using the `mcp.json` file.\n\n

Using uvx

\n\n```json\n{\n \"mcp\": {\n \"servers\": {\n \"docy\": {\n \"command\": \"uvx\",\n \"args\": [\"mcp-server-docy\"],\n \"env\": {\n \"DOCY_DOCUMENTATION_URLS\": \"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\"\n }\n }\n }\n }\n}\n```\n

\n\n

Using Docker

\n\n```json\n{\n \"mcp\": {\n \"servers\": {\n \"docy\": {\n \"command\": \"docker\",\n \"args\": [\"run\", \"-i\", \"--rm\", \"oborchers/mcp-server-docy:latest\"],\n \"env\": {\n \"DOCY_DOCUMENTATION_URLS\": \"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\"\n }\n }\n }\n }\n}\n```\n

\n\n### Configuration Options\n\nThe application can be configured using environment variables:\n\n- `DOCY_DOCUMENTATION_URLS` (string): Comma-separated list of URLs to documentation sites to include (e.g., \"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\")\n- `DOCY_DOCUMENTATION_URLS_FILE` (string): Path to a file containing documentation URLs, one per line (default: \".docy.urls\")\n- `DOCY_CACHE_TTL` (integer): Cache time-to-live in seconds (default: 432000)\n- `DOCY_CACHE_DIRECTORY` (string): Path to the cache directory (default: \".docy.cache\")\n- `DOCY_USER_AGENT` (string): Custom User-Agent string for HTTP requests\n- `DOCY_DEBUG` (boolean): Enable debug logging (\"true\", \"1\", \"yes\", or \"y\")\n- `DOCY_SKIP_CRAWL4AI_SETUP` (boolean): Skip running the crawl4ai-setup command at startup (\"true\", \"1\", \"yes\", or \"y\")\n- `DOCY_TRANSPORT` (string): Transport protocol to use (options: \"sse\" or \"stdio\", default: \"stdio\")\n- `DOCY_HOST` (string): Host address to bind the server to (default: \"127.0.0.1\")\n- `DOCY_PORT` (integer): Port to run the server on (default: 8000)\n\nEnvironment variables can be set directly or via a `.env` file.\n\n### URL Configuration File\n\nAs an alternative to setting the `DOCY_DOCUMENTATION_URLS` environment variable, you can create a `.docy.urls` file in your project directory with one URL per line:\n\n```\nhttps://docs.crawl4ai.com/\nhttps://react.dev/\n# Lines starting with # are treated as comments\nhttps://docs.python.org/3/\n```\n\nThis approach is especially useful for:\n- Projects where you want to share documentation sources with your team\n- Repositories where storing URLs in version control is beneficial\n- Situations where you want to avoid long environment variable values\n\nThe server will first check for URLs in the `DOCY_DOCUMENTATION_URLS` environment variable, and if none are found, it will look for the `.docy.urls` file.\n\n#### Hot Reload for URL File\n\nWhen using the `.docy.urls` file for documentation sources, the server implements a hot-reload mechanism that reads the file on each request rather than caching the URLs. This means you can:\n\n1. Add, remove, or modify documentation URLs in the `.docy.urls` file while the server is running\n2. See those changes reflected immediately in subsequent calls to `list_documentation_sources_tool` or other documentation tools\n3. Avoid restarting the server when modifying your documentation sources\n\nThis is particularly useful during development or when you need to quickly add new documentation sources to a running server.\n\n### Documentation URL Best Practices\n\nThe URLs you configure should ideally point to documentation index or introduction pages that contain:\n\n- Tables of contents\n- Navigation structures\n- Collections of internal and external links\n\nThis allows the LLM to:\n1. Start at a high-level documentation page\n2. Discover relevant subpages via links\n3. Navigate to specific documentation as needed\n\nUsing documentation sites with well-structured subpages is highly recommended as it:\n- Minimizes context usage by allowing the LLM to focus on relevant sections\n- Improves navigation efficiency through documentation\n- Provides a natural way to explore and find information\n- Reduces the need to load entire documentation sets at once\n\nFor example, instead of loading an entire documentation site, the LLM can start at the index page, identify the relevant section, and then navigate to specific subpages as needed.\n\n### Caching Behavior\n\nThe MCP server automatically caches documentation content to improve performance:\n\n- At startup, the server pre-fetches and caches all configured documentation URLs from `DOCY_DOCUMENTATION_URLS`\n- The cache time-to-live (TTL) can be configured via the `DOCY_CACHE_TTL` environment variable\n- Each new site accessed is automatically loaded into cache to reduce traffic and improve response times\n- Cached content is stored in a persistent disk-based cache using the `diskcache` library\n- The cache location can be configured via the `DOCY_CACHE_DIRECTORY` environment variable (default: \".docy.cache\")\n- The cache persists between server restarts, providing better performance for frequently accessed documentation\n\n#### Exceptions to Caching\n\nWhile most content is cached for performance, there are specific exceptions:\n\n- **Documentation URL Lists**: When using the `.docy.urls` file, the list of documentation sources is never cached - instead, the file is re-read on each request to support hot-reloading of URLs\n- **Page Content**: The actual content of documentation pages is still cached according to the configured TTL\n\nThis hybrid approach offers both performance benefits for content access and flexibility for documentation source management.\n\n## Local Development\n- Run in development mode: `fastmcp dev src/mcp_server_docy/__main__.py --with-editable .`\n- Access API at: `http://127.0.0.1:6274`\n- Run with MCP inspector: `uv run --with fastmcp --with-editable /Users/oliverborchers/Desktop/Code.nosync/mcp-server-docy --with crawl4ai --with loguru --with diskcache --with pydantic-settings fastmcp run src/mcp_server_docy/__main__.py`\n\n## Debugging\n\nYou can use the MCP inspector to debug the server. For uvx installations:\n\n```\nDOCY_DOCUMENTATION_URLS=\"https://docs.crawl4ai.com/\" npx @modelcontextprotocol/inspector uvx mcp-server-docy\n```\n\nOr if you've installed the package in a specific directory or are developing on it:\n\n```\ncd path/to/docy\nDOCY_DOCUMENTATION_URLS=\"https://docs.crawl4ai.com/\" npx @modelcontextprotocol/inspector uv run mcp-server-docy\n```\n\n### Troubleshooting: \"Tool not found\" Error in Claude Code CLI\n\nIf you encounter errors like \"ERROR Tool not found for mcp__docy__fetch_documentation_page\" in Claude Code CLI, follow these steps:\n\n1. Create a `.docy.urls` file in your current directory with your documentation URLs:\n```\nhttps://docs.crawl4ai.com/\nhttps://react.dev/\n```\n\n2. Run the server using Docker with the SSE transport protocol and mount the URLs file:\n\n```bash\ndocker run -i --rm -p 8000:8000 \\\n -e DOCY_TRANSPORT=sse \\\n -e DOCY_HOST=0.0.0.0 \\\n -e DOCY_PORT=8000 \\\n -v \"$(pwd)/.docy.urls:/app/.docy.urls\" \\\n oborchers/mcp-server-docy\n```\n\n3. Configure your Claude Code `.mcp.json` to use the SSE endpoint:\n\n```json\n{\n \"mcp\": {\n \"servers\": {\n \"docy\": {\n \"type\": \"sse\",\n \"url\": \"http://localhost:8000/sse\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\nThis configuration:\n- Uses a mounted `.docy.urls` file instead of environment variables for documentation sources\n- Switches from the default stdio mode to SSE (Server-Sent Events) protocol\n- Makes the server accessible from outside the container\n- Exposes the server on port 8000 for HTTP access\n\nThe SSE transport is recommended when running the server as a standalone service that needs to be accessed over HTTP, which is particularly useful for Docker deployments.\n\n## Release Process\n\nThe project uses GitHub Actions for automated releases:\n\n1. Update the version in `pyproject.toml`\n2. Create a new tag with `git tag vX.Y.Z` (e.g., `git tag v0.1.0`)\n3. Push the tag with `git push --tags`\n\nThis will automatically:\n- Verify the version in `pyproject.toml` matches the tag\n- Run tests and lint checks\n- Build and publish to PyPI\n- Build and publish to Docker Hub as `oborchers/mcp-server-docy:latest` and `oborchers/mcp-server-docy:X.Y.Z`\n\n## Contributing\n\nWe encourage contributions to help expand and improve mcp-server-docy. Whether you want to add new features, enhance existing functionality, or improve documentation, your input is valuable.\n\nFor examples of other MCP servers and implementation patterns, see:\nhttps://github.com/modelcontextprotocol/servers\n\nPull requests are welcome! Feel free to contribute new ideas, bug fixes, or enhancements to make mcp-server-docy even more powerful and useful.\n\n## License\n\nmcp-server-docy is licensed under the MIT License. This means you are free to use, modify, and distribute the software, subject to the terms and conditions of the MIT License. For more details, please see the LICENSE file in the project repository.","English","tag","en-US",{"_29":40,"_33":42,"_37":43},{"_31":32,"_33":32,"_34":41},"![Logotipo de Docy](media/logo.png)\n\n# Docy: Documentación al alcance de tu IA\n\n**Potencie su asistente de inteligencia artificial con acceso instantáneo a la documentación técnica.**\n\nDocy le da a tu IA acceso directo a la documentación técnica que necesita, justo cuando la necesita. Se acabaron la información obsoleta, los enlaces rotos y los límites de velocidad: solo acceso preciso a la documentación en tiempo real para una asistencia de codificación más precisa.\n\n## ¿Por qué elegir Docy?\n\n* **Acceso instantáneo a la documentación** : acceso directo a documentos de React, Python, crawl4ai y cualquier otra pila tecnológica que utilice\n* **Soporte de recarga en caliente** : agregue nuevas fuentes de documentación sobre la marcha sin reiniciar, ¡simplemente edite el archivo .docy.urls!\n* **Almacenamiento en caché inteligente** : reduce la latencia y las solicitudes externas al tiempo que mantiene el contenido actualizado\n* **Control autoalojado** : mantenga el acceso a su documentación dentro de su perímetro de seguridad\n* **Integración perfecta con MCP** : funciona sin esfuerzo con Claude, VS Code y otras herramientas de IA habilitadas para MCP\n\n> **Nota** : Claude podría usar su WebFetchTool integrado en lugar de Docy. Para solicitar explícitamente la funcionalidad de Docy, utilice una llamada como: \"Por favor, use Docy para buscar...\"\n\n# Servidor Docy MCP\n\nUn servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que proporciona acceso a la documentación. Este servidor permite a los LLM buscar y recuperar contenido de sitios web de documentación mediante el scraping con crawl4ai. Desarrollado con FastMCP v2.\n\n## Usando Docy\n\nA continuación se muestran ejemplos de cómo Docy puede ayudar con tareas de documentación comunes:\n\n```\n# Verify implementation against documentation\nAre we implementing Crawl4Ai scrape results correctly? Let's check the documentation.\n\n# Explore API usage patterns\nWhat do the docs say about using mcp.tool? Show me examples from the documentation.\n\n# Compare implementation options\nHow should we structure our data according to the React documentation? What are the best practices?\n```\n\nCon Docy, Claude Code puede acceder y analizar directamente la documentación de fuentes configuradas, lo que lo hace más eficaz a la hora de proporcionar orientación precisa basada en documentación.\n\nPara garantizar que Claude Code priorice a Docy para las tareas relacionadas con la documentación, agregue las siguientes pautas al archivo `CLAUDE.md` de su proyecto:\n\n```\n## Documentation Guidelines\n- When checking documentation, prefer using Docy over WebFetchTool\n- Use list_documentation_sources_tool to discover available documentation sources\n- Use fetch_documentation_page to retrieve full documentation pages\n- Use fetch_document_links to discover related documentation\n```\n\nAgregar estas instrucciones a su archivo `CLAUDE.md` ayuda a Claude Code a utilizar Docy de manera consistente en lugar de sus capacidades de búsqueda web integradas cuando trabaja con documentación.\n\n### Herramientas disponibles\n\n* `list_documentation_sources_tool` - Lista todas las fuentes de documentación disponibles\n\n * No se requieren parámetros\n\n* `fetch_documentation_page` - Obtener el contenido de una página de documentación por URL como Markdown\n\n * `url` (cadena, obligatoria): la URL desde la que se obtendrá el contenido\n\n* `fetch_document_links` : recupera todos los enlaces de una página de documentación\n\n * `url` (cadena, obligatoria): la URL desde la que obtener los enlaces\n\n### Indicaciones\n\n* **fuentes de documentación**\n\n * Enumere todas las fuentes de documentación disponibles con sus URL y tipos\n * No se requieren argumentos\n\n* **página de documentación**\n\n * Obtener el contenido completo de una página de documentación en una URL específica como Markdown\n * Argumentos:\n * `url` (cadena, obligatoria): URL de la página de documentación específica para obtener\n\n* **enlaces de documentación**\n\n * Obtener todos los enlaces de una página de documentación para descubrir contenido relacionado\n * Argumentos:\n * `url` (cadena, obligatoria): URL de la página de documentación desde la que se obtendrán los enlaces\n\n## Instalación\n\n### Uso de uv (recomendado)\n\nAl usar [`uv`](https://docs.astral.sh/uv/) no se requiere ninguna instalación específica. Usaremos [`uvx`](https://docs.astral.sh/uv/guides/tools/) para ejecutar directamente *mcp-server-docy* .\n\n### Uso de PIP\n\nAlternativamente, puede instalar `mcp-server-docy` a través de pip:\n\n```\npip install mcp-server-docy\n```\n\nDespués de la instalación, puedes ejecutarlo como un script usando:\n\n```\nDOCY_DOCUMENTATION_URLS=\"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\" python -m mcp_server_docy\n```\n\n### Usando Docker\n\nTambién puedes utilizar la imagen de Docker:\n\n```\ndocker pull oborchers/mcp-server-docy:latest\ndocker run -i --rm -e DOCY_DOCUMENTATION_URLS=\"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\" oborchers/mcp-server-docy\n```\n\n### Configuración del servidor global\n\nPara equipos o desarrollo multiproyecto, consulte el `server/README.md` para obtener instrucciones sobre cómo ejecutar un servidor SSE persistente compartido entre varios proyectos. Esta configuración permite mantener una única instancia de Docy con URL de documentación y caché compartidas.\n\n## Configuración\n\n### Configurar para Claude.app\n\nAñade a tu configuración de Claude:\n\n```json\n\"mcpServers\": {\n \"docy\": {\n \"command\": \"uvx\",\n \"args\": [\"mcp-server-docy\"],\n \"env\": {\n \"DOCY_DOCUMENTATION_URLS\": \"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\"\n }\n }\n}\n```\n\n```json\n\"mcpServers\": {\n \"docy\": {\n \"command\": \"docker\",\n \"args\": [\"run\", \"-i\", \"--rm\", \"oborchers/mcp-server-docy:latest\"],\n \"env\": {\n \"DOCY_DOCUMENTATION_URLS\": \"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\"\n }\n }\n}\n```\n\n```json\n\"mcpServers\": {\n \"docy\": {\n \"command\": \"python\",\n \"args\": [\"-m\", \"mcp_server_docy\"],\n \"env\": {\n \"DOCY_DOCUMENTATION_URLS\": \"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\"\n }\n }\n}\n```\n\n### Configurar para VS Code\n\nPara la instalación manual, agregue el siguiente bloque JSON a su archivo de configuración de usuario (JSON) en VS Code. Para ello, presione `Ctrl + Shift + P` y escriba `Preferences: Open User Settings (JSON)` .\n\nOpcionalmente, puede agregarlo a un archivo llamado `.vscode/mcp.json` en su espacio de trabajo. Esto le permitirá compartir la configuración con otros.\n\n> Tenga en cuenta que la clave `mcp` es necesaria cuando se utiliza el archivo `mcp.json` .\n\n```json\n{\n \"mcp\": {\n \"servers\": {\n \"docy\": {\n \"command\": \"uvx\",\n \"args\": [\"mcp-server-docy\"],\n \"env\": {\n \"DOCY_DOCUMENTATION_URLS\": \"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\"\n }\n }\n }\n }\n}\n```\n\n```json\n{\n \"mcp\": {\n \"servers\": {\n \"docy\": {\n \"command\": \"docker\",\n \"args\": [\"run\", \"-i\", \"--rm\", \"oborchers/mcp-server-docy:latest\"],\n \"env\": {\n \"DOCY_DOCUMENTATION_URLS\": \"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\"\n }\n }\n }\n }\n}\n```\n\n### Opciones de configuración\n\nLa aplicación se puede configurar utilizando variables de entorno:\n\n* `DOCY_DOCUMENTATION_URLS` (cadena): Lista separada por comas de URL a sitios de documentación para incluir (por ejemplo, \" \")\n* `DOCY_DOCUMENTATION_URLS_FILE` (cadena): Ruta a un archivo que contiene las URL de la documentación, una por línea (valor predeterminado: \".docy.urls\")\n* `DOCY_CACHE_TTL` (entero): tiempo de vida de la caché en segundos (valor predeterminado: 432000)\n* `DOCY_CACHE_DIRECTORY` (cadena): Ruta al directorio de caché (predeterminado: \".docy.cache\")\n* `DOCY_USER_AGENT` (cadena): cadena de agente de usuario personalizada para solicitudes HTTP\n* `DOCY_DEBUG` (booleano): Habilitar el registro de depuración (\"verdadero\", \"1\", \"sí\" o \"y\")\n* `DOCY_SKIP_CRAWL4AI_SETUP` (booleano): omite la ejecución del comando crawl4ai-setup al inicio (\"verdadero\", \"1\", \"sí\" o \"y\")\n* `DOCY_TRANSPORT` (cadena): Protocolo de transporte a utilizar (opciones: \"sse\" o \"stdio\", predeterminado: \"stdio\")\n* `DOCY_HOST` (cadena): Dirección de host a la que se vinculará el servidor (valor predeterminado: \"127.0.0.1\")\n* `DOCY_PORT` (entero): Puerto donde se ejecutará el servidor (predeterminado: 8000)\n\nLas variables de entorno se pueden configurar directamente o mediante un archivo `.env` .\n\n### Archivo de configuración de URL\n\nComo alternativa a configurar la variable de entorno `DOCY_DOCUMENTATION_URLS` , puede crear un archivo `.docy.urls` en el directorio de su proyecto con una URL por línea:\n\n```\nhttps://docs.crawl4ai.com/\nhttps://react.dev/\n# Lines starting with # are treated as comments\nhttps://docs.python.org/3/\n```\n\nEste enfoque es especialmente útil para:\n\n* Proyectos en los que desea compartir fuentes de documentación con su equipo\n* Repositorios donde es beneficioso almacenar URL en el control de versiones\n* Situaciones en las que desea evitar valores largos de variables de entorno\n\nEl servidor primero buscará URL en la variable de entorno `DOCY_DOCUMENTATION_URLS` y, si no encuentra ninguna, buscará el archivo `.docy.urls` .\n\n#### Recarga activa para archivo URL\n\nAl usar el archivo `.docy.urls` para las fuentes de documentación, el servidor implementa un mecanismo de recarga en caliente que lee el archivo en cada solicitud en lugar de almacenar las URL en caché. Esto significa que puede:\n\n1. Agregue, elimine o modifique las URL de la documentación en el archivo `.docy.urls` mientras el servidor está en ejecución\n2. Vea esos cambios reflejados inmediatamente en llamadas posteriores a `list_documentation_sources_tool` u otras herramientas de documentación\n3. Evite reiniciar el servidor al modificar las fuentes de su documentación\n\nEsto es particularmente útil durante el desarrollo o cuando necesita agregar rápidamente nuevas fuentes de documentación a un servidor en ejecución.\n\n### Mejores prácticas para la URL de la documentación\n\nLas URL que configure deberían apuntar idealmente al índice de documentación o a páginas de introducción que contengan:\n\n* Tablas de contenidos\n* Estructuras de navegación\n* Colecciones de enlaces internos y externos\n\nEsto permite al LLM:\n\n1. Comience en una página de documentación de alto nivel\n2. Descubra subpáginas relevantes a través de enlaces\n3. Navegue a la documentación específica según sea necesario\n\nSe recomienda encarecidamente utilizar sitios de documentación con subpáginas bien estructuradas ya que:\n\n* Minimiza el uso del contexto al permitir que el LLM se centre en las secciones relevantes\n* Mejora la eficiencia de la navegación a través de la documentación.\n* Proporciona una forma natural de explorar y encontrar información.\n* Reduce la necesidad de cargar conjuntos de documentación completos a la vez\n\nPor ejemplo, en lugar de cargar un sitio de documentación completo, el LLM puede comenzar en la página de índice, identificar la sección relevante y luego navegar a subpáginas específicas según sea necesario.\n\n### Comportamiento del almacenamiento en caché\n\nEl servidor MCP almacena automáticamente en caché el contenido de la documentación para mejorar el rendimiento:\n\n* Al iniciarse, el servidor recupera previamente y almacena en caché todas las URL de documentación configuradas desde `DOCY_DOCUMENTATION_URLS`\n* El tiempo de vida (TTL) de la caché se puede configurar a través de la variable de entorno `DOCY_CACHE_TTL`\n* Cada nuevo sitio al que se accede se carga automáticamente en la caché para reducir el tráfico y mejorar los tiempos de respuesta.\n* El contenido en caché se almacena en un caché persistente basado en disco mediante la biblioteca `diskcache`\n* La ubicación de la caché se puede configurar a través de la variable de entorno `DOCY_CACHE_DIRECTORY` (valor predeterminado: \".docy.cache\")\n* La caché persiste entre reinicios del servidor, lo que proporciona un mejor rendimiento para la documentación a la que se accede con frecuencia.\n\n#### Excepciones al almacenamiento en caché\n\nSi bien la mayor parte del contenido se almacena en caché para mejorar el rendimiento, existen excepciones específicas:\n\n* **Listas de URL de documentación** : cuando se utiliza el archivo `.docy.urls` , la lista de fuentes de documentación nunca se almacena en caché; en cambio, el archivo se vuelve a leer en cada solicitud para admitir la recarga activa de URL.\n* **Contenido de la página** : El contenido real de las páginas de documentación aún se almacena en caché de acuerdo con el TTL configurado\n\nEste enfoque híbrido ofrece beneficios de rendimiento para el acceso al contenido y flexibilidad para la gestión de fuentes de documentación.\n\n## Desarrollo local\n\n* Ejecutar en modo de desarrollo: `fastmcp dev src/mcp_server_docy/__main__.py --with-editable .`\n* API de acceso en: `http://127.0.0.1:6274`\n* Ejecutar con el inspector MCP: `uv run --with fastmcp --with-editable /Users/oliverborchers/Desktop/Code.nosync/mcp-server-docy --with crawl4ai --with loguru --with diskcache --with pydantic-settings fastmcp run src/mcp_server_docy/__main__.py`\n\n## Depuración\n\nPuede usar el inspector MCP para depurar el servidor. Para instalaciones uvx:\n\n```\nDOCY_DOCUMENTATION_URLS=\"https://docs.crawl4ai.com/\" npx @modelcontextprotocol/inspector uvx mcp-server-docy\n```\n\nO si ha instalado el paquete en un directorio específico o está desarrollando en él:\n\n```\ncd path/to/docy\nDOCY_DOCUMENTATION_URLS=\"https://docs.crawl4ai.com/\" npx @modelcontextprotocol/inspector uv run mcp-server-docy\n```\n\n### Solución de problemas: Error \"Herramienta no encontrada\" en la CLI de Claude Code\n\nSi encuentra errores como \"ERROR Herramienta no encontrada para mcp\\_\\_docy\\_\\_fetch\\_documentation\\_page\" en la CLI de Claude Code, siga estos pasos:\n\n1. Cree un archivo `.docy.urls` en su directorio actual con las URL de su documentación:\n\n```\nhttps://docs.crawl4ai.com/\nhttps://react.dev/\n```\n\n2. Ejecute el servidor usando Docker con el protocolo de transporte SSE y monte el archivo de URL:\n\n```bash\ndocker run -i --rm -p 8000:8000 \\\n -e DOCY_TRANSPORT=sse \\\n -e DOCY_HOST=0.0.0.0 \\\n -e DOCY_PORT=8000 \\\n -v \"$(pwd)/.docy.urls:/app/.docy.urls\" \\\n oborchers/mcp-server-docy\n```\n\n3. Configure su Claude Code `.mcp.json` para usar el punto final SSE:\n\n```json\n{\n \"mcp\": {\n \"servers\": {\n \"docy\": {\n \"type\": \"sse\",\n \"url\": \"http://localhost:8000/sse\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\nEsta configuración:\n\n* Utiliza un archivo `.docy.urls` montado en lugar de variables de entorno para las fuentes de documentación\n* Cambia del modo stdio predeterminado al protocolo SSE (eventos enviados por el servidor)\n* Hace que el servidor sea accesible desde fuera del contenedor\n* Expone el servidor en el puerto 8000 para acceso HTTP\n\nSe recomienda el transporte SSE cuando se ejecuta el servidor como un servicio independiente al que se debe acceder a través de HTTP, lo que es particularmente útil para implementaciones de Docker.\n\n## Proceso de liberación\n\nEl proyecto utiliza GitHub Actions para lanzamientos automatizados:\n\n1. Actualice la versión en `pyproject.toml`\n2. Crea una nueva etiqueta con `git tag vX.YZ` (por ejemplo, `git tag v0.1.0` )\n3. Empuje la etiqueta con `git push --tags`\n\nEsto automáticamente:\n\n* Verifique que la versión en `pyproject.toml` coincida con la etiqueta\n* Ejecutar pruebas y comprobaciones de pelusa\n* Construir y publicar en PyPI\n* Construya y publique en Docker Hub como `oborchers/mcp-server-docy:latest` y `oborchers/mcp-server-docy:XYZ`\n\n## Contribuyendo\n\nInvitamos a todos a contribuir para ampliar y mejorar mcp-server-docy. Ya sea que desee añadir nuevas funciones, mejorar la funcionalidad existente o mejorar la documentación, su opinión es valiosa.\n\nPara ver ejemplos de otros servidores MCP y patrones de implementación, consulte: \n\n¡Aceptamos solicitudes de incorporación de cambios! Siéntete libre de contribuir con nuevas ideas, correcciones de errores o mejoras para que mcp-server-docy sea aún más potente y útil.\n\n## Licencia\n\nmcp-server-docy está licenciado bajo la Licencia MIT. Esto significa que usted tiene libertad para usar, modificar y distribuir el software, sujeto a los términos y condiciones de la Licencia MIT. Para más detalles, consulte el archivo de LICENCIA en el repositorio del proyecto.","Spanish","es-ES",{"_29":45,"_33":47,"_37":48},{"_31":32,"_33":32,"_34":46},"![Docyロゴ](media/logo.png)\n\n# Docy: AI で簡単にドキュメントを作成\n\n**技術ドキュメントにすぐにアクセスして AI アシスタントを強化します。**\n\nDocyは、AIが必要な時に必要な技術ドキュメントに直接アクセスできるようにします。古い情報、リンク切れ、レート制限に悩まされることはもうありません。正確でリアルタイムなドキュメントへのアクセスにより、より正確なコーディング支援が可能になります。\n\n## Docyを選ぶ理由\n\n* **即時ドキュメントアクセス**: React、Python、crawl4ai、その他使用している技術スタックのドキュメントに直接アクセスできます。\n* **ホットリロードサポート**: 再起動せずに新しいドキュメントソースをオンザフライで追加します。.docy.urls ファイルを編集するだけです。\n* **インテリジェントキャッシュ**: 最新のコンテンツを維持しながら、レイテンシと外部リクエストを削減します。\n* **セルフホスト型制御**: ドキュメントへのアクセスをセキュリティ境界内に維持します\n* **シームレスなMCP統合**:Claude、VS Code、その他のMCP対応AIツールと簡単に連携\n\n> **注**：ClaudeはデフォルトでDocyではなく、組み込みのWebFetchToolを使用する場合があります。Docyの機能を明示的に要求するには、「Docyを使用して検索してください…」のようなコールアウトを使用してください。\n\n# Docy MCP サーバー\n\nドキュメントアクセス機能を提供するモデルコンテキストプロトコル（CMP）サーバー。このサーバーにより、LLMはcrawl4aiを使用してドキュメントウェブサイトからコンテンツをスクレイピングし、検索・取得できるようになります。FastMCP v2で構築されています。\n\n## Docyの使用\n\nDocy が一般的なドキュメント作成タスクにどのように役立つかの例を以下に示します。\n\n```\n# Verify implementation against documentation\nAre we implementing Crawl4Ai scrape results correctly? Let's check the documentation.\n\n# Explore API usage patterns\nWhat do the docs say about using mcp.tool? Show me examples from the documentation.\n\n# Compare implementation options\nHow should we structure our data according to the React documentation? What are the best practices?\n```\n\nDocy を使用すると、Claude Code は構成されたソースからドキュメントに直接アクセスして分析できるため、正確なドキュメントベースのガイダンスをより効果的に提供できます。\n\nClaude Code がドキュメント関連のタスクで Docy を優先するようにするには、プロジェクトの`CLAUDE.md`ファイルに次のガイドラインを追加します。\n\n```\n## Documentation Guidelines\n- When checking documentation, prefer using Docy over WebFetchTool\n- Use list_documentation_sources_tool to discover available documentation sources\n- Use fetch_documentation_page to retrieve full documentation pages\n- Use fetch_document_links to discover related documentation\n```\n\nこれらの手順を`CLAUDE.md`ファイルに追加すると、Claude Code はドキュメントを操作するときに、組み込みの Web フェッチ機能ではなく、一貫して Docy を使用できるようになります。\n\n### 利用可能なツール\n\n* `list_documentation_sources_tool` - 利用可能なすべてのドキュメントソースを一覧表示する\n\n * パラメータは必要ありません\n\n* `fetch_documentation_page` - URL でドキュメントページのコンテンツをマークダウンとして取得します\n\n * `url` (文字列、必須): コンテンツを取得するURL\n\n* `fetch_document_links` - ドキュメントページからすべてのリンクを取得します\n\n * `url` (文字列、必須): リンクを取得するURL\n\n### プロンプト\n\n* **ドキュメントソース**\n\n * 利用可能なすべてのドキュメントソースをURLと種類とともに一覧表示します\n * 引数は必要ありません\n\n* **ドキュメントページ**\n\n * 特定のURLにあるドキュメントページの全コンテンツをマークダウンとして取得する\n * 引数:\n * `url` (文字列、必須): 取得する特定のドキュメントページのURL\n\n* **ドキュメントリンク**\n\n * ドキュメントページからすべてのリンクを取得して関連コンテンツを見つける\n * 引数:\n * `url` (文字列、必須): リンクを取得するドキュメントページのURL\n\n## インストール\n\n### uvの使用（推奨）\n\n[`uv`](https://docs.astral.sh/uv/)を使用する場合、特別なインストールは必要ありません。uvx [`uvx`](https://docs.astral.sh/uv/guides/tools/)使用して*mcp-server-docy*を直接実行します。\n\n### PIPの使用\n\nあるいは、pip 経由で`mcp-server-docy`をインストールすることもできます。\n\n```\npip install mcp-server-docy\n```\n\nインストール後、次のコマンドを使用してスクリプトとして実行できます。\n\n```\nDOCY_DOCUMENTATION_URLS=\"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\" python -m mcp_server_docy\n```\n\n### Dockerの使用\n\nDocker イメージを使用することもできます。\n\n```\ndocker pull oborchers/mcp-server-docy:latest\ndocker run -i --rm -e DOCY_DOCUMENTATION_URLS=\"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\" oborchers/mcp-server-docy\n```\n\n### グローバルサーバーのセットアップ\n\nチーム開発や複数プロジェクト開発の場合は、 `server/README.md`で、複数のプロジェクト間で共有可能な永続的な SSE サーバーの実行手順をご確認ください。この設定により、共有ドキュメント URL とキャッシュを備えた単一の Docy インスタンスを維持できます。\n\n## 構成\n\n### Claude.app 用に設定する\n\nClaude 設定に追加:\n\n```json\n\"mcpServers\": {\n \"docy\": {\n \"command\": \"uvx\",\n \"args\": [\"mcp-server-docy\"],\n \"env\": {\n \"DOCY_DOCUMENTATION_URLS\": \"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\"\n }\n }\n}\n```\n\n```json\n\"mcpServers\": {\n \"docy\": {\n \"command\": \"docker\",\n \"args\": [\"run\", \"-i\", \"--rm\", \"oborchers/mcp-server-docy:latest\"],\n \"env\": {\n \"DOCY_DOCUMENTATION_URLS\": \"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\"\n }\n }\n}\n```\n\n```json\n\"mcpServers\": {\n \"docy\": {\n \"command\": \"python\",\n \"args\": [\"-m\", \"mcp_server_docy\"],\n \"env\": {\n \"DOCY_DOCUMENTATION_URLS\": \"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\"\n }\n }\n}\n```\n\n### VS Code用の設定\n\n手動でインストールする場合は、VS Code のユーザー設定 (JSON) ファイルに次の JSON ブロックを追加します。Ctrl `Ctrl + Shift + P`を押して`Preferences: Open User Settings (JSON)`と入力すると、このブロックを追加できます。\n\nオプションとして、ワークスペース内の`.vscode/mcp.json`というファイルに追加することもできます。これにより、他のユーザーと設定を共有できるようになります。\n\n> `mcp.json`ファイルを使用する場合は、 `mcp`キーが必要であることに注意してください。\n\n```json\n{\n \"mcp\": {\n \"servers\": {\n \"docy\": {\n \"command\": \"uvx\",\n \"args\": [\"mcp-server-docy\"],\n \"env\": {\n \"DOCY_DOCUMENTATION_URLS\": \"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\"\n }\n }\n }\n }\n}\n```\n\n```json\n{\n \"mcp\": {\n \"servers\": {\n \"docy\": {\n \"command\": \"docker\",\n \"args\": [\"run\", \"-i\", \"--rm\", \"oborchers/mcp-server-docy:latest\"],\n \"env\": {\n \"DOCY_DOCUMENTATION_URLS\": \"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\"\n }\n }\n }\n }\n}\n```\n\n### 設定オプション\n\nアプリケーションは環境変数を使用して構成できます。\n\n* `DOCY_DOCUMENTATION_URLS` (文字列): 含めるドキュメントサイトの URL のコンマ区切りリスト (例: \" \")\n* `DOCY_DOCUMENTATION_URLS_FILE` (文字列): ドキュメント URL を 1 行に 1 つずつ含むファイルへのパス (デフォルト: \".docy.urls\")\n* `DOCY_CACHE_TTL` (整数): キャッシュの有効期間（秒）（デフォルト: 432000）\n* `DOCY_CACHE_DIRECTORY` (文字列): キャッシュディレクトリへのパス (デフォルト: \".docy.cache\")\n* `DOCY_USER_AGENT` (文字列): HTTPリクエストのカスタムユーザーエージェント文字列\n* `DOCY_DEBUG` (ブール値): デバッグログを有効にする (\"true\", \"1\", \"yes\", または \"y\")\n* `DOCY_SKIP_CRAWL4AI_SETUP` (ブール値): 起動時にcrawl4ai-setupコマンドの実行をスキップします(\"true\", \"1\", \"yes\", または \"y\")\n* `DOCY_TRANSPORT` (文字列): 使用するトランスポートプロトコル (オプション: \"sse\" または \"stdio\"、デフォルト: \"stdio\")\n* `DOCY_HOST` (文字列): サーバーをバインドするホストアドレス (デフォルト: \"127.0.0.1\")\n* `DOCY_PORT` (整数): サーバーを実行するポート (デフォルト: 8000)\n\n環境変数は直接または`.env`ファイル経由で設定できます。\n\n### URL設定ファイル\n\n`DOCY_DOCUMENTATION_URLS`環境変数を設定する代わりに、プロジェクトディレクトリに 1 行につき 1 つの URL を含む`.docy.urls`ファイルを作成することもできます。\n\n```\nhttps://docs.crawl4ai.com/\nhttps://react.dev/\n# Lines starting with # are treated as comments\nhttps://docs.python.org/3/\n```\n\nこのアプローチは特に次の場合に役立ちます。\n\n* チームとドキュメントソースを共有したいプロジェクト\n* バージョン管理で URL を保存すると便利なリポジトリ\n* 長い環境変数値を避けたい状況\n\nサーバーは最初に`DOCY_DOCUMENTATION_URLS`環境変数内の URL をチェックし、見つからない場合は`.docy.urls`ファイルを検索します。\n\n#### URL ファイルのホットリロード\n\nドキュメントソースとして`.docy.urls`ファイルを使用する場合、サーバーはURLをキャッシュするのではなく、リクエストごとにファイルを読み取るホットリロードメカニズムを実装します。これにより、以下のことが可能になります。\n\n1. サーバーの実行中に`.docy.urls`ファイル内のドキュメント URL を追加、削除、または変更します。\n2. これらの変更は、 `list_documentation_sources_tool`や他のドキュメントツールへの後続の呼び出しですぐに反映されます。\n3. ドキュメントソースを変更するときにサーバーを再起動しないでください\n\nこれは、開発中や、実行中のサーバーに新しいドキュメントソースをすばやく追加する必要がある場合に特に便利です。\n\n### ドキュメント URL のベストプラクティス\n\n設定する URL は、理想的には、次の内容を含むドキュメントインデックスページまたは紹介ページを指す必要があります。\n\n* 目次\n* ナビゲーション構造\n* 内部リンクと外部リンクのコレクション\n\nこれにより、LLM は次のことが可能になります。\n\n1. 高レベルのドキュメントページから始める\n2. リンクを介して関連するサブページを見つける\n3. 必要に応じて特定のドキュメントに移動します\n\n適切に構造化されたサブページを持つドキュメントサイトを使用することを強くお勧めします。その理由は次のとおりです。\n\n* LLMが関連セクションに集中できるようにすることで、コンテキストの使用を最小限に抑えます。\n* ドキュメント化によるナビゲーション効率の向上\n* 自然な方法で情報を探索し、見つける方法を提供します\n* ドキュメントセット全体を一度に読み込む必要性を軽減\n\nたとえば、ドキュメントサイト全体を読み込む代わりに、LLM はインデックスページから開始し、関連するセクションを識別し、必要に応じて特定のサブページに移動できます。\n\n### キャッシュ動作\n\nMCP サーバーは、パフォーマンスを向上させるためにドキュメントのコンテンツを自動的にキャッシュします。\n\n* 起動時に、サーバーは`DOCY_DOCUMENTATION_URLS`から設定されたすべてのドキュメントURLをプリフェッチしてキャッシュします。\n* キャッシュの有効期間（TTL）は、 `DOCY_CACHE_TTL`環境変数で設定できます。\n* アクセスされた新しいサイトは自動的にキャッシュにロードされ、トラフィックが削減され、応答時間が短縮されます。\n* キャッシュされたコンテンツは、 `diskcache`ライブラリを使用して永続的なディスクベースのキャッシュに保存されます。\n* キャッシュの場所は、 `DOCY_CACHE_DIRECTORY`環境変数で設定できます（デフォルト: \".docy.cache\"）。\n* キャッシュはサーバーの再起動後も保持され、頻繁にアクセスされるドキュメントのパフォーマンスが向上します。\n\n#### キャッシュの例外\n\nほとんどのコンテンツはパフォーマンスのためにキャッシュされますが、特定の例外があります。\n\n* **ドキュメント URL リスト**: `.docy.urls`ファイルを使用する場合、ドキュメントソースのリストはキャッシュされません。代わりに、URL のホットリロードをサポートするために、各リクエストごとにファイルが再読み込みされます。\n* **ページコンテンツ**: ドキュメントページの実際のコンテンツは、設定されたTTLに従ってキャッシュされます。\n\nこのハイブリッドアプローチは、コンテンツアクセスのパフォーマンス上の利点とドキュメントソース管理の柔軟性の両方を実現します。\n\n## 地域開発\n\n* 開発モードで実行します: `fastmcp dev src/mcp_server_docy/__main__.py --with-editable .`\n* API にアクセスするには、次の URL にアクセスしてください: `http://127.0.0.1:6274`\n* MCP インスペクターで実行: `uv run --with fastmcp --with-editable /Users/oliverborchers/Desktop/Code.nosync/mcp-server-docy --with crawl4ai --with loguru --with diskcache --with pydantic-settings fastmcp run src/mcp_server_docy/__main__.py`\n\n## デバッグ\n\nMCPインスペクタを使用してサーバーをデバッグできます。UVXインストールの場合：\n\n```\nDOCY_DOCUMENTATION_URLS=\"https://docs.crawl4ai.com/\" npx @modelcontextprotocol/inspector uvx mcp-server-docy\n```\n\nまたは、パッケージを特定のディレクトリにインストールした場合や、そのディレクトリで開発している場合は、次のようにします。\n\n```\ncd path/to/docy\nDOCY_DOCUMENTATION_URLS=\"https://docs.crawl4ai.com/\" npx @modelcontextprotocol/inspector uv run mcp-server-docy\n```\n\n### トラブルシューティング: Claude Code CLI で「ツールが見つかりません」というエラーが発生する\n\nClaude Code CLI で「ERROR Tool not found for mcp\\_\\_docy\\_\\_fetch\\_documentation\\_page」のようなエラーが発生した場合は、次の手順に従ってください。\n\n1. 現在のディレクトリにドキュメントの URL を含む`.docy.urls`ファイルを作成します。\n\n```\nhttps://docs.crawl4ai.com/\nhttps://react.dev/\n```\n\n2. SSE トランスポートプロトコルを使用して Docker を使用してサーバーを実行し、URL ファイルをマウントします。\n\n```bash\ndocker run -i --rm -p 8000:8000 \\\n -e DOCY_TRANSPORT=sse \\\n -e DOCY_HOST=0.0.0.0 \\\n -e DOCY_PORT=8000 \\\n -v \"$(pwd)/.docy.urls:/app/.docy.urls\" \\\n oborchers/mcp-server-docy\n```\n\n3. SSE エンドポイントを使用するように Claude Code `.mcp.json`を構成します。\n\n```json\n{\n \"mcp\": {\n \"servers\": {\n \"docy\": {\n \"type\": \"sse\",\n \"url\": \"http://localhost:8000/sse\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\nこの構成:\n\n* ドキュメントソースの環境変数の代わりにマウントされた`.docy.urls`ファイルを使用します\n* デフォルトのstdioモードからSSE（Server-Sent Events）プロトコルに切り替えます\n* コンテナ外からサーバーにアクセスできるようにする\n* HTTPアクセス用にポート8000でサーバーを公開する\n\nSSE トランスポートは、HTTP 経由でアクセスする必要があるスタンドアロンサービスとしてサーバーを実行する場合に推奨されます。これは、Docker のデプロイメントに特に便利です。\n\n## リリースプロセス\n\nこのプロジェクトでは、自動リリースに GitHub Actions を使用しています。\n\n1. `pyproject.toml`のバージョンを更新する\n2. `git tag vX.YZ`で新しいタグを作成します (例: `git tag v0.1.0` )\n3. `git push --tags`でタグをプッシュします。\n\nこれにより、次の処理が自動的に実行されます。\n\n* `pyproject.toml`のバージョンがタグと一致していることを確認します\n* テストとリントチェックを実行する\n* ビルドしてPyPIに公開する\n* `oborchers/mcp-server-docy:latest`および`oborchers/mcp-server-docy:XYZ`としてビルドし、Docker Hub に公開します。\n\n## 貢献\n\nmcp-server-docy の拡張と改善にご協力いただけることを歓迎いたします。新機能の追加、既存機能の強化、ドキュメントの改善など、皆様からのご意見は大変貴重です。\n\n他の MCP サーバーと実装パターンの例については、https: [//github.com/modelcontextprotocol/servers](https://github.com/modelcontextprotocol/servers)を参照してください。\n\nプルリクエストを歓迎します。mcp-server-docy をさらに強力で便利なものにするために、新しいアイデア、バグ修正、機能強化などを自由にご提供ください。\n\n## ライセンス\n\nmcp-server-docyはMITライセンスに基づいてライセンスされています。つまり、MITライセンスの条件に従って、ソフトウェアを自由に使用、改変、配布することができます。詳細については、プロジェクトリポジトリのLICENSEファイルをご覧ください。","Japanese","ja-JP",{"_29":50,"_33":52,"_37":53},{"_31":32,"_33":32,"_34":51},"![도시 로고](media/logo.png)\n\n# Docy: AI가 손쉽게 이용할 수 있는 문서\n\n**기술 문서에 즉시 액세스하여 AI 비서의 역량을 강화하세요.**\n\nDocy는 AI가 필요한 기술 문서에 필요한 순간에 바로 접근할 수 있도록 지원합니다. 더 이상 오래된 정보, 깨진 링크, 속도 제한 없이, 더욱 정밀한 코딩 지원을 위한 정확하고 실시간 문서 접근만 가능합니다.\n\n## 왜 Docy를 선택해야 할까요?\n\n* **즉각적인 문서 액세스** : React, Python, crawl4ai 및 사용하는 다른 기술 스택의 문서에 직접 액세스\n* **핫 리로드 지원** : 재시작 없이 바로 새로운 문서 소스를 추가하세요. .docy.urls 파일만 편집하면 됩니다!\n* **지능형 캐싱** : 최신 콘텐츠를 유지하면서 대기 시간과 외부 요청을 줄입니다.\n* **자체 호스팅 제어** : 보안 경계 내에서 문서 액세스를 유지하세요\n* **원활한 MCP 통합** : Claude, VS Code 및 기타 MCP 지원 AI 도구와 손쉽게 연동\n\n> **참고** : Claude는 기본적으로 Docy 대신 내장된 WebFetchTool을 사용할 수 있습니다. Docy 기능을 명시적으로 요청하려면 \"Docy를 사용하여...\"와 같은 콜아웃을 사용하세요.\n\n# Docy MCP 서버\n\n문서 접근 기능을 제공하는 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol) 서버입니다. 이 서버를 통해 LLM은 crawl4ai를 사용하여 문서 웹사이트의 콘텐츠를 스크래핑하여 검색하고 가져올 수 있습니다. FastMCP v2로 구축되었습니다.\n\n## Docy 사용하기\n\n다음은 Docy가 일반적인 문서화 작업에 어떻게 도움을 줄 수 있는지에 대한 예입니다.\n\n지엑스피1\n\nClaude Code는 Docy를 사용하여 구성된 소스의 문서에 직접 액세스하고 분석할 수 있으므로, 정확하고 문서 기반의 지침을 제공하는 데 더 효과적입니다.\n\nClaude Code가 문서화 관련 작업에 대해 Docy를 우선시하도록 하려면 프로젝트의 `CLAUDE.md` 파일에 다음 지침을 추가하세요.\n\n```\n## Documentation Guidelines\n- When checking documentation, prefer using Docy over WebFetchTool\n- Use list_documentation_sources_tool to discover available documentation sources\n- Use fetch_documentation_page to retrieve full documentation pages\n- Use fetch_document_links to discover related documentation\n```\n\n이러한 지침을 `CLAUDE.md` 파일에 추가하면 Claude Code가 문서 작업 시 내장된 웹 가져오기 기능 대신 Docy를 일관되게 사용하는 데 도움이 됩니다.\n\n### 사용 가능한 도구\n\n* `list_documentation_sources_tool` - 사용 가능한 모든 문서 소스를 나열합니다.\n\n * 매개변수가 필요하지 않습니다\n\n* `fetch_documentation_page` - URL을 통해 문서 페이지의 내용을 마크다운으로 가져옵니다.\n\n * `url` (문자열, 필수): 콘텐츠를 가져올 URL\n\n* `fetch_document_links` - 문서 페이지에서 모든 링크를 가져옵니다.\n\n * `url` (문자열, 필수): 링크를 가져올 URL\n\n### 프롬프트\n\n* **문서\\_소스**\n\n * 사용 가능한 모든 문서 소스를 URL 및 유형과 함께 나열합니다.\n * 인수가 필요하지 않습니다\n\n* **설명서 페이지**\n\n * 특정 URL의 문서 페이지 전체 내용을 마크다운으로 가져옵니다.\n * 인수:\n * `url` (문자열, 필수): 가져올 특정 문서 페이지의 URL\n\n* **설명서 링크**\n\n * 문서 페이지에서 모든 링크를 가져와 관련 콘텐츠를 검색합니다.\n * 인수:\n * `url` (문자열, 필수): 링크를 가져올 문서 페이지의 URL\n\n## 설치\n\n### uv 사용(권장)\n\n[`uv`](https://docs.astral.sh/uv/) 사용하면 별도의 설치가 필요하지 않습니다. [`uvx`](https://docs.astral.sh/uv/guides/tools/) 사용하여 *mcp-server-docy를* 직접 실행합니다.\n\n### PIP 사용\n\n또는 pip를 통해 `mcp-server-docy` 설치할 수 있습니다.\n\n```\npip install mcp-server-docy\n```\n\n설치 후 다음을 사용하여 스크립트로 실행할 수 있습니다.\n\n```\nDOCY_DOCUMENTATION_URLS=\"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\" python -m mcp_server_docy\n```\n\n### Docker 사용하기\n\nDocker 이미지를 사용할 수도 있습니다.\n\n```\ndocker pull oborchers/mcp-server-docy:latest\ndocker run -i --rm -e DOCY_DOCUMENTATION_URLS=\"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\" oborchers/mcp-server-docy\n```\n\n### 글로벌 서버 설정\n\n팀 또는 여러 프로젝트 개발의 경우, 여러 프로젝트에서 공유 가능한 영구 SSE 서버를 실행하는 방법은 `server/README.md` 파일을 참조하세요. 이 설정을 사용하면 공유 문서 URL과 캐시를 사용하여 단일 Docy 인스턴스를 유지할 수 있습니다.\n\n## 구성\n\n### Claude.app에 대한 구성\n\nClaude 설정에 추가:\n\n```json\n\"mcpServers\": {\n \"docy\": {\n \"command\": \"uvx\",\n \"args\": [\"mcp-server-docy\"],\n \"env\": {\n \"DOCY_DOCUMENTATION_URLS\": \"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\"\n }\n }\n}\n```\n\n```json\n\"mcpServers\": {\n \"docy\": {\n \"command\": \"docker\",\n \"args\": [\"run\", \"-i\", \"--rm\", \"oborchers/mcp-server-docy:latest\"],\n \"env\": {\n \"DOCY_DOCUMENTATION_URLS\": \"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\"\n }\n }\n}\n```\n\n```json\n\"mcpServers\": {\n \"docy\": {\n \"command\": \"python\",\n \"args\": [\"-m\", \"mcp_server_docy\"],\n \"env\": {\n \"DOCY_DOCUMENTATION_URLS\": \"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\"\n }\n }\n}\n```\n\n### VS Code에 대한 구성\n\n수동 설치의 경우, VS Code의 사용자 설정(JSON) 파일에 다음 JSON 블록을 추가하세요. `Ctrl + Shift + P` 를 누르고 `Preferences: Open User Settings (JSON)` 입력하면 됩니다.\n\n원하는 경우, 작업 공간의 `.vscode/mcp.json` 파일에 추가할 수 있습니다. 이렇게 하면 다른 사용자와 구성을 공유할 수 있습니다.\n\n> `mcp.json` 파일을 사용하려면 `mcp` 키가 필요합니다.\n\n```json\n{\n \"mcp\": {\n \"servers\": {\n \"docy\": {\n \"command\": \"uvx\",\n \"args\": [\"mcp-server-docy\"],\n \"env\": {\n \"DOCY_DOCUMENTATION_URLS\": \"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\"\n }\n }\n }\n }\n}\n```\n\n```json\n{\n \"mcp\": {\n \"servers\": {\n \"docy\": {\n \"command\": \"docker\",\n \"args\": [\"run\", \"-i\", \"--rm\", \"oborchers/mcp-server-docy:latest\"],\n \"env\": {\n \"DOCY_DOCUMENTATION_URLS\": \"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\"\n }\n }\n }\n }\n}\n```\n\n### 구성 옵션\n\n환경 변수를 사용하여 애플리케이션을 구성할 수 있습니다.\n\n* `DOCY_DOCUMENTATION_URLS` (문자열): 포함할 문서 사이트의 URL을 쉼표로 구분하여 나열한 목록(예: \" \")\n* `DOCY_DOCUMENTATION_URLS_FILE` (문자열): 한 줄에 하나씩 문서 URL이 포함된 파일의 경로(기본값: \".docy.urls\")\n* `DOCY_CACHE_TTL` (정수): 캐시 수명(초)(기본값: 432000)\n* `DOCY_CACHE_DIRECTORY` (문자열): 캐시 디렉토리 경로(기본값: \".docy.cache\")\n* `DOCY_USER_AGENT` (문자열): HTTP 요청에 대한 사용자 정의 사용자 에이전트 문자열\n* `DOCY_DEBUG` (부울): 디버그 로깅을 활성화합니다(\"true\", \"1\", \"yes\" 또는 \"y\")\n* `DOCY_SKIP_CRAWL4AI_SETUP` (부울): 시작 시 crawl4ai-setup 명령 실행을 건너뜁니다(\"true\", \"1\", \"yes\" 또는 \"y\")\n* `DOCY_TRANSPORT` (문자열): 사용할 전송 프로토콜(옵션: \"sse\" 또는 \"stdio\", 기본값: \"stdio\")\n* `DOCY_HOST` (문자열): 서버를 바인딩할 호스트 주소(기본값: \"127.0.0.1\")\n* `DOCY_PORT` (정수): 서버를 실행할 포트(기본값: 8000)\n\n환경 변수는 직접 또는 `.env` 파일을 통해 설정할 수 있습니다.\n\n### URL 구성 파일\n\n`DOCY_DOCUMENTATION_URLS` 환경 변수를 설정하는 것 외에도 프로젝트 디렉토리에 한 줄에 URL이 하나씩 있는 `.docy.urls` 파일을 만들 수 있습니다.\n\n```\nhttps://docs.crawl4ai.com/\nhttps://react.dev/\n# Lines starting with # are treated as comments\nhttps://docs.python.org/3/\n```\n\n이 접근 방식은 특히 다음과 같은 경우에 유용합니다.\n\n* 팀과 문서 소스를 공유하려는 프로젝트\n* 버전 제어에 URL을 저장하는 것이 유용한 저장소\n* 긴 환경 변수 값을 피하고 싶은 상황\n\n서버는 먼저 `DOCY_DOCUMENTATION_URLS` 환경 변수에서 URL을 확인하고, 아무것도 발견되지 않으면 `.docy.urls` 파일을 찾습니다.\n\n#### URL 파일에 대한 핫 리로드\n\n문서 소스에 `.docy.urls` 파일을 사용할 때, 서버는 URL을 캐싱하는 대신 각 요청 시 파일을 읽는 핫 리로드 메커니즘을 구현합니다. 즉, 다음과 같은 작업이 가능합니다.\n\n1. 서버가 실행되는 동안 `.docy.urls` 파일에서 문서 URL을 추가, 제거 또는 수정합니다.\n2. 이후 `list_documentation_sources_tool` 또는 기타 문서 도구 호출 시 해당 변경 사항이 즉시 반영되는 것을 확인하세요.\n3. 문서 소스를 수정할 때 서버를 다시 시작하지 마십시오.\n\n이 기능은 특히 개발 중이거나 실행 중인 서버에 새로운 문서 소스를 빠르게 추가해야 할 때 유용합니다.\n\n### 문서 URL 모범 사례\n\n구성하는 URL은 이상적으로 다음이 포함된 문서 인덱스 또는 소개 페이지를 가리켜야 합니다.\n\n* 목차\n* 항해 구조\n* 내부 및 외부 링크 모음\n\n이를 통해 LLM은 다음을 수행할 수 있습니다.\n\n1. 상위 수준 문서 페이지에서 시작하세요\n2. 링크를 통해 관련 하위 페이지를 찾아보세요\n3. 필요에 따라 특정 문서로 이동하세요\n\n잘 구성된 하위 페이지가 있는 문서 사이트를 사용하는 것이 좋습니다. 그 이유는 다음과 같습니다.\n\n* LLM이 관련 섹션에 집중할 수 있도록 하여 컨텍스트 사용을 최소화합니다.\n* 문서화를 통해 탐색 효율성을 향상시킵니다.\n* 자연스러운 방식으로 정보를 탐색하고 찾을 수 있는 방법을 제공합니다.\n* 전체 문서 세트를 한 번에 로드해야 하는 필요성이 줄어듭니다.\n\n예를 들어, 전체 문서 사이트를 로드하는 대신 LLM은 인덱스 페이지에서 시작하여 관련 섹션을 식별한 다음 필요에 따라 특정 하위 페이지로 이동할 수 있습니다.\n\n### 캐싱 동작\n\nMCP 서버는 성능을 개선하기 위해 문서 콘텐츠를 자동으로 캐시합니다.\n\n* 시작 시 서버는 `DOCY_DOCUMENTATION_URLS` 에서 구성된 모든 문서 URL을 미리 가져와 캐시합니다.\n* 캐시 TTL(수명)은 `DOCY_CACHE_TTL` 환경 변수를 통해 구성할 수 있습니다.\n* 접속된 각각의 새 사이트는 트래픽을 줄이고 응답 시간을 개선하기 위해 자동으로 캐시에 로드됩니다.\n* 캐시된 콘텐츠는 `diskcache` 라이브러리를 사용하여 영구 디스크 기반 캐시에 저장됩니다.\n* 캐시 위치는 `DOCY_CACHE_DIRECTORY` 환경 변수를 통해 구성할 수 있습니다(기본값: \".docy.cache\")\n* 캐시는 서버를 다시 시작할 때마다 유지되므로 자주 액세스하는 문서에 대한 성능이 향상됩니다.\n\n#### 캐싱에 대한 예외\n\n대부분의 콘텐츠는 성능을 위해 캐시되지만 다음과 같은 특정 예외가 있습니다.\n\n* **문서 URL 목록** : `.docy.urls` 파일을 사용하는 경우 문서 소스 목록은 캐시되지 않습니다. 대신 URL의 핫 리로딩을 지원하기 위해 각 요청 시 파일을 다시 읽습니다.\n* **페이지 콘텐츠** : 문서 페이지의 실제 콘텐츠는 구성된 TTL에 따라 계속 캐시됩니다.\n\n이러한 하이브리드 방식은 콘텐츠 액세스에 대한 성능상의 이점과 문서 소스 관리에 대한 유연성을 모두 제공합니다.\n\n## 지역 개발\n\n* 개발 모드에서 실행: `fastmcp dev src/mcp_server_docy/__main__.py --with-editable .`\n* API에 접속하려면 `http://127.0.0.1:6274` 로 접속하세요.\n* MCP 검사기로 실행: `uv run --with fastmcp --with-editable /Users/oliverborchers/Desktop/Code.nosync/mcp-server-docy --with crawl4ai --with loguru --with diskcache --with pydantic-settings fastmcp run src/mcp_server_docy/__main__.py`\n\n## 디버깅\n\nMCP 검사기를 사용하여 서버를 디버깅할 수 있습니다. UVX 설치의 경우:\n\n```\nDOCY_DOCUMENTATION_URLS=\"https://docs.crawl4ai.com/\" npx @modelcontextprotocol/inspector uvx mcp-server-docy\n```\n\n또는 특정 디렉토리에 패키지를 설치했거나 해당 디렉토리에서 개발 중인 경우:\n\n```\ncd path/to/docy\nDOCY_DOCUMENTATION_URLS=\"https://docs.crawl4ai.com/\" npx @modelcontextprotocol/inspector uv run mcp-server-docy\n```\n\n### 문제 해결: Claude Code CLI에서 \"도구를 찾을 수 없습니다\" 오류 발생\n\nClaude Code CLI에서 \"mcp\\_\\_docy\\_\\_fetch\\_documentation\\_page에 대한 오류 도구를 찾을 수 없습니다\"와 같은 오류가 발생하면 다음 단계를 따르세요.\n\n1. 현재 디렉토리에 문서 URL이 포함된 `.docy.urls` 파일을 만듭니다.\n\n```\nhttps://docs.crawl4ai.com/\nhttps://react.dev/\n```\n\n2. SSE 전송 프로토콜을 사용하여 Docker를 사용하여 서버를 실행하고 URL 파일을 마운트합니다.\n\n```bash\ndocker run -i --rm -p 8000:8000 \\\n -e DOCY_TRANSPORT=sse \\\n -e DOCY_HOST=0.0.0.0 \\\n -e DOCY_PORT=8000 \\\n -v \"$(pwd)/.docy.urls:/app/.docy.urls\" \\\n oborchers/mcp-server-docy\n```\n\n3. SSE 엔드포인트를 사용하도록 Claude Code `.mcp.json` 구성하세요.\n\n```json\n{\n \"mcp\": {\n \"servers\": {\n \"docy\": {\n \"type\": \"sse\",\n \"url\": \"http://localhost:8000/sse\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n이 구성:\n\n* 환경 변수 대신 문서 소스에 마운트된 `.docy.urls` 파일을 사용합니다.\n* 기본 stdio 모드에서 SSE(Server-Sent Events) 프로토콜로 전환합니다.\n* 컨테이너 외부에서 서버에 접근할 수 있게 합니다.\n* HTTP 액세스를 위해 포트 8000에서 서버를 노출합니다.\n\nHTTP를 통해 액세스해야 하는 독립 실행형 서비스로 서버를 실행할 경우 SSE 전송이 권장되며, 이는 특히 Docker 배포에 유용합니다.\n\n## 릴리스 프로세스\n\n이 프로젝트에서는 자동화된 릴리스를 위해 GitHub Actions를 사용합니다.\n\n1. `pyproject.toml` 에서 버전을 업데이트하세요\n2. `git tag vX.YZ` 로 새 태그를 만듭니다(예: `git tag v0.1.0` )\n3. `git push --tags` 로 태그를 푸시합니다.\n\n이렇게 하면 자동으로 다음이 수행됩니다.\n\n* `pyproject.toml` 의 버전이 태그와 일치하는지 확인하세요.\n* 테스트 및 린트 검사 실행\n* PyPI에 빌드하고 게시\n* `oborchers/mcp-server-docy:latest` 및 `oborchers/mcp-server-docy:XYZ` 로 Docker Hub에 빌드하고 게시합니다.\n\n## 기여하다\n\nmcp-server-docy의 확장 및 개선을 위한 여러분의 기여를 기다립니다. 새로운 기능 추가, 기존 기능 개선, 문서 개선 등 어떤 목적이든 여러분의 의견은 소중합니다.\n\n다른 MCP 서버 및 구현 패턴의 예는 [https://github.com/modelcontextprotocol/servers를](https://github.com/modelcontextprotocol/servers) 참조하세요.\n\n풀 리퀘스트를 환영합니다! mcp-server-docy를 더욱 강력하고 유용하게 만들기 위한 새로운 아이디어, 버그 수정, 개선 사항을 자유롭게 공유해 주세요.\n\n## 특허\n\nmcp-server-docy는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 즉, MIT 라이선스의 조건에 따라 소프트웨어를 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다. 자세한 내용은 프로젝트 저장소의 LICENSE 파일을 참조하세요.","Korean","ko-KR",{"_29":55,"_33":58,"_37":59},{"_31":56,"_33":56,"_34":57},"mcp-服务器-docy","![Docy 标志](media/logo.png)\n\n# Docy：AI 触手可及的文档\n\n**通过即时访问技术文档，增强您的 AI 助手的功能。**\n\nDocy 让您的 AI 能够在需要时直接访问所需的技术文档。告别过时信息、失效链接或速率限制，只需访问准确、实时的文档，即可获得更精准的编码辅助。\n\n## 为什么选择 Docy？\n\n* **即时文档访问**：直接访问 React、Python、crawl4ai 和您使用的任何其他技术栈的文档\n* **热重载支持**：无需重新启动即可动态添加新的文档源 - 只需编辑.docy.urls 文件！\n* **智能缓存**：减少延迟和外部请求，同时保持新鲜内容\n* **自托管控制**：将您的文档访问保持在安全范围内\n* **无缝 MCP 集成**：轻松与 Claude、VS Code 和其他支持 MCP 的 AI 工具配合使用\n\n> **注意**：Claude 可能默认使用其内置的 WebFetchTool 而不是 Docy。要明确请求 Docy 的功能，请使用类似这样的标注：“请使用 Docy 查找...”\n\n# Docy MCP 服务器\n\n提供文档访问功能的模型上下文协议 (MCP) 服务器。该服务器支持 LLM 使用 crawl4ai 抓取文档网站内容，从而搜索和检索内容。基于 FastMCP v2 构建。\n\n## 使用 Docy\n\n以下是 Docy 如何帮助完成常见文档任务的示例：\n\n```\n# Verify implementation against documentation\nAre we implementing Crawl4Ai scrape results correctly? Let's check the documentation.\n\n# Explore API usage patterns\nWhat do the docs say about using mcp.tool? Show me examples from the documentation.\n\n# Compare implementation options\nHow should we structure our data according to the React documentation? What are the best practices?\n```\n\n借助 Docy，Claude Code 可以直接访问和分析来自配置源的文档，从而更有效地提供准确的基于文档的指导。\n\n为确保 Claude Code 优先使用 Docy 执行与文档相关的任务，请将以下准则添加到项目的`CLAUDE.md`文件中：\n\n```\n## Documentation Guidelines\n- When checking documentation, prefer using Docy over WebFetchTool\n- Use list_documentation_sources_tool to discover available documentation sources\n- Use fetch_documentation_page to retrieve full documentation pages\n- Use fetch_document_links to discover related documentation\n```\n\n将这些说明添加到您的`CLAUDE.md`文件中有助于 Claude Code 在处理文档时始终使用 Docy 而不是其内置的 Web 获取功能。\n\n### 可用工具\n\n* `list_documentation_sources_tool` - 列出所有可用的文档来源\n\n * 无需参数\n\n* `fetch_documentation_page` - 通过 URL 获取文档页面内容作为 markdown\n\n * `url` (字符串，必需)：获取内容的 URL\n\n* `fetch_document_links` - 从文档页面获取所有链接\n\n * `url` (字符串，必需)：获取链接的 URL\n\n### 提示\n\n* **文档来源**\n\n * 列出所有可用的文档源及其 URL 和类型\n * 无需任何参数\n\n* **文档页面**\n\n * 获取指定 URL 上的文档页面的全部内容作为 markdown\n * 参数：\n * `url` （字符串，必需）：要获取的特定文档页面的 URL\n\n* **文档链接**\n\n * 从文档页面获取所有链接以发现相关内容\n * 参数：\n * `url` （字符串，必需）：获取链接的文档页面的 URL\n\n## 安装\n\n### 使用 uv（推荐）\n\n使用[`uv`](https://docs.astral.sh/uv/)时无需特殊安装。我们将使用[`uvx`](https://docs.astral.sh/uv/guides/tools/)直接运行*mcp-server-docy* 。\n\n### 使用 PIP\n\n或者，您可以通过 pip 安装`mcp-server-docy` ：\n\n```\npip install mcp-server-docy\n```\n\n安装后，您可以使用以下命令将其作为脚本运行：\n\n```\nDOCY_DOCUMENTATION_URLS=\"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\" python -m mcp_server_docy\n```\n\n### 使用 Docker\n\n您还可以使用 Docker 镜像：\n\n```\ndocker pull oborchers/mcp-server-docy:latest\ndocker run -i --rm -e DOCY_DOCUMENTATION_URLS=\"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\" oborchers/mcp-server-docy\n```\n\n### 全局服务器设置\n\n对于团队或多项目开发，请查看`server/README.md`以获取有关运行可在多个项目之间共享的持久 SSE 服务器的说明。此设置允许您维护一个包含共享文档 URL 和缓存的 Docy 实例。\n\n## 配置\n\n### 为 Claude.app 配置\n\n添加到您的 Claude 设置：\n\n```json\n\"mcpServers\": {\n \"docy\": {\n \"command\": \"uvx\",\n \"args\": [\"mcp-server-docy\"],\n \"env\": {\n \"DOCY_DOCUMENTATION_URLS\": \"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\"\n }\n }\n}\n```\n\n```json\n\"mcpServers\": {\n \"docy\": {\n \"command\": \"docker\",\n \"args\": [\"run\", \"-i\", \"--rm\", \"oborchers/mcp-server-docy:latest\"],\n \"env\": {\n \"DOCY_DOCUMENTATION_URLS\": \"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\"\n }\n }\n}\n```\n\n```json\n\"mcpServers\": {\n \"docy\": {\n \"command\": \"python\",\n \"args\": [\"-m\", \"mcp_server_docy\"],\n \"env\": {\n \"DOCY_DOCUMENTATION_URLS\": \"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\"\n }\n }\n}\n```\n\n### 配置 VS Code\n\n如需手动安装，请将以下 JSON 块添加到 VS Code 中的“用户设置 (JSON)”文件中。您可以按下`Ctrl + Shift + P`并输入`Preferences: Open User Settings (JSON)`来执行此操作。\n\n或者，您可以将其添加到工作区中名为`.vscode/mcp.json`的文件中。这样您就可以与其他人共享该配置。\n\n> 请注意，使用`mcp.json`文件时需要`mcp`密钥。\n\n```json\n{\n \"mcp\": {\n \"servers\": {\n \"docy\": {\n \"command\": \"uvx\",\n \"args\": [\"mcp-server-docy\"],\n \"env\": {\n \"DOCY_DOCUMENTATION_URLS\": \"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\"\n }\n }\n }\n }\n}\n```\n\n```json\n{\n \"mcp\": {\n \"servers\": {\n \"docy\": {\n \"command\": \"docker\",\n \"args\": [\"run\", \"-i\", \"--rm\", \"oborchers/mcp-server-docy:latest\"],\n \"env\": {\n \"DOCY_DOCUMENTATION_URLS\": \"https://docs.crawl4ai.com/,https://react.dev/\"\n }\n }\n }\n }\n}\n```\n\n### 配置选项\n\n可以使用环境变量来配置应用程序：\n\n* `DOCY_DOCUMENTATION_URLS` （字符串）：要包含的文档站点 URL 的逗号分隔列表（例如，“ ”）\n* `DOCY_DOCUMENTATION_URLS_FILE` （字符串）：包含文档 URL 的文件路径，每行一个（默认值：“.docy.urls”）\n* `DOCY_CACHE_TTL` （整数）：缓存生存时间（秒）（默认值：432000）\n* `DOCY_CACHE_DIRECTORY` （字符串）：缓存目录的路径（默认值：“.docy.cache”）\n* `DOCY_USER_AGENT` （字符串）：HTTP 请求的自定义 User-Agent 字符串\n* `DOCY_DEBUG` （布尔值）：启用调试日志记录（“true”、“1”、“yes”或“y”）\n* `DOCY_SKIP_CRAWL4AI_SETUP` （布尔值）：启动时跳过运行 crawl4ai-setup 命令（“true”、“1”、“yes”或“y”）\n* `DOCY_TRANSPORT` （字符串）：要使用的传输协议（选项：“sse”或“stdio”，默认值：“stdio”）\n* `DOCY_HOST` （字符串）：绑定服务器的主机地址（默认值：“127.0.0.1”）\n* `DOCY_PORT` （整数）：运行服务器的端口（默认值：8000）\n\n环境变量可以直接设置，也可以通过`.env`文件设置。\n\n### URL配置文件\n\n作为设置`DOCY_DOCUMENTATION_URLS`环境变量的替代方法，您可以在项目目录中创建一个`.docy.urls`文件，每行一个 URL：\n\n```\nhttps://docs.crawl4ai.com/\nhttps://react.dev/\n# Lines starting with # are treated as comments\nhttps://docs.python.org/3/\n```\n\n此方法尤其适用于：\n\n* 您希望与团队共享文档源的项目\n* 在版本控制中存储 URL 是有益的存储库\n* 想要避免使用长环境变量值的情况\n\n服务器将首先检查`DOCY_DOCUMENTATION_URLS`环境变量中的 URL，如果没有找到，它将查找`.docy.urls`文件。\n\n#### URL 文件热加载\n\n当使用`.docy.urls`文件作为文档源时，服务器会实现热重载机制，该机制会在每次请求时读取文件，而不是缓存 URL。这意味着您可以：\n\n1. 在服务器运行时添加、删除或修改`.docy.urls`文件中的文档 URL\n2. 在后续调用`list_documentation_sources_tool`或其他文档工具时，立即查看这些更改\n3. 修改文档源时避免重新启动服务器\n\n这在开发过程中或当您需要快速向正在运行的服务器添加新的文档源时特别有用。\n\n### 文档 URL 最佳实践\n\n您配置的 URL 理想情况下应该指向包含以下内容的文档索引或介绍页面：\n\n* 目录\n* 导航结构\n* 内部和外部链接的集合\n\n这使得法学硕士能够：\n\n1. 从高级文档页面开始\n2. 通过链接发现相关子页面\n3. 根据需要导航至特定文档\n\n强烈建议使用具有结构良好的子页面的文档站点，因为它：\n\n* 通过允许法学硕士 (LLM) 专注于相关部分，最大限度地减少上下文使用\n* 通过文档提高导航效率\n* 提供一种自然的方式来探索和查找信息\n* 减少一次性加载整个文档集的需要\n\n例如，LLM 无需加载整个文档站点，而是可以从索引页开始，识别相关部分，然后根据需要导航到特定的子页面。\n\n### 缓存行为\n\nMCP 服务器自动缓存文档内容以提高性能：\n\n* 启动时，服务器会从`DOCY_DOCUMENTATION_URLS`预取并缓存所有已配置的文档 URL\n* 可以通过`DOCY_CACHE_TTL`环境变量配置缓存生存时间 (TTL)\n* 每个新访问的站点都会自动加载到缓存中，以减少流量并提高响应时间\n* 使用`diskcache`库将缓存内容存储在持久的基于磁盘的缓存中\n* 可以通过`DOCY_CACHE_DIRECTORY`环境变量配置缓存位置（默认值：“.docy.cache”）\n* 缓存在服务器重启后仍然存在，为经常访问的文档提供更好的性能\n\n#### 缓存的例外\n\n虽然大多数内容都会被缓存以提高性能，但也有特定的例外：\n\n* **文档 URL 列表**：使用`.docy.urls`文件时，文档源列表不会被缓存 - 相反，该文件会在每次请求时重新读取，以支持 URL 的热加载\n* **页面内容**：文档页面的实际内容仍根据配置的TTL进行缓存\n\n这种混合方法既为内容访问提供了性能优势，又为文档源管理提供了灵活性。\n\n## 本地开发\n\n* 以开发模式运行： `fastmcp dev src/mcp_server_docy/__main__.py --with-editable .`\n* 访问 API： `http://127.0.0.1:6274`\n* 使用 MCP 检查器运行： `uv run --with fastmcp --with-editable /Users/oliverborchers/Desktop/Code.nosync/mcp-server-docy --with crawl4ai --with loguru --with diskcache --with pydantic-settings fastmcp run src/mcp_server_docy/__main__.py`\n\n## 调试\n\n您可以使用 MCP 检查器来调试服务器。对于 uvx 安装：\n\n```\nDOCY_DOCUMENTATION_URLS=\"https://docs.crawl4ai.com/\" npx @modelcontextprotocol/inspector uvx mcp-server-docy\n```\n\n或者，如果您已将软件包安装在特定目录中或正在其上进行开发：\n\n```\ncd path/to/docy\nDOCY_DOCUMENTATION_URLS=\"https://docs.crawl4ai.com/\" npx @modelcontextprotocol/inspector uv run mcp-server-docy\n```\n\n### 故障排除：Claude Code CLI 中的“未找到工具”错误\n\n如果您在 Claude Code CLI 中遇到“ERROR Tool not found for mcp\\_\\_docy\\_\\_fetch\\_documentation\\_page”之类的错误，请按照以下步骤操作：\n\n1. 在当前目录中创建一个包含文档 URL 的`.docy.urls`文件：\n\n```\nhttps://docs.crawl4ai.com/\nhttps://react.dev/\n```\n\n2. 使用带有 SSE 传输协议的 Docker 运行服务器并挂载 URL 文件：\n\n```bash\ndocker run -i --rm -p 8000:8000 \\\n -e DOCY_TRANSPORT=sse \\\n -e DOCY_HOST=0.0.0.0 \\\n -e DOCY_PORT=8000 \\\n -v \"$(pwd)/.docy.urls:/app/.docy.urls\" \\\n oborchers/mcp-server-docy\n```\n\n3. 配置您的 Claude Code `.mcp.json`以使用 SSE 端点：\n\n```json\n{\n \"mcp\": {\n \"servers\": {\n \"docy\": {\n \"type\": \"sse\",\n \"url\": \"http://localhost:8000/sse\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n此配置：\n\n* 使用已挂载的`.docy.urls`文件而不是环境变量作为文档源\n* 从默认的 stdio 模式切换到 SSE（服务器发送事件）协议\n* 使服务器可从容器外部访问\n* 将服务器暴露在端口 8000 上以供 HTTP 访问\n\n当将服务器作为需要通过 HTTP 访问的独立服务运行时，建议使用 SSE 传输，这对于 Docker 部署特别有用。\n\n## 发布流程\n\n该项目使用 GitHub Actions 进行自动发布：\n\n1. 更新`pyproject.toml`中的版本\n2. 使用`git tag vX.YZ`创建一个新标签（例如， `git tag v0.1.0` ）\n3. 使用`git push --tags`推送标签\n\n这将自动：\n\n* 验证`pyproject.toml`中的版本与标签匹配\n* 运行测试和 Lint 检查\n* 构建并发布到 PyPI\n* 构建并发布到 Docker Hub，例如`oborchers/mcp-server-docy:latest`和`oborchers/mcp-server-docy:XYZ`\n\n## 贡献\n\n我们鼓励您为扩展和改进 mcp-server-docy 做出贡献。无论您是想添加新功能、增强现有功能还是改进文档，您的贡献都弥足珍贵。\n\n有关其他 MCP 服务器和实现模式的示例，请参阅： \n\n欢迎提交 Pull 请求！欢迎贡献新想法、错误修复或改进，让 mcp-server-docy 更加强大实用。\n\n## 执照\n\nmcp-server-docy 采用 MIT 许可证。这意味着您可以自由使用、修改和分发该软件，但需遵守 MIT 许可证的条款和条件。更多详细信息，请参阅项目仓库中的 LICENSE 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