Servidor de búsqueda MkDocs MCP
Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que proporciona funcionalidad de búsqueda para cualquier sitio web con MkDocs . Este servidor se basa en la implementación de búsqueda existente de MkDocs mediante el motor de búsqueda Lunr.Js.
Guía de inicio rápido de Claude Desktop
Siga las instrucciones de instalación. Consulte la Guía de inicio rápido del Protocolo de Contexto de Modelo para usuarios de Claude Desktop . Deberá agregar una sección al archivo de configuración de MCP como se indica a continuación:
Related MCP server: Claude AI Documentation Assistant
Descripción general
Este proyecto implementa un servidor MCP que permite a los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) buscar en cualquier sitio de documentación mkdocs publicada. Utiliza lunr.js para una búsqueda local eficiente y proporciona resultados que pueden resumirse y presentarse a los usuarios.
Características
Servidor compatible con MCP para integración con LLM
Búsqueda local utilizando índices de lunr.js
Capacidad de búsqueda de documentación específica de la versión
Instalación
Uso
El servidor se puede ejecutar como un servidor MCP que se comunica a través de stdio:
Herramienta de búsqueda
El servidor proporciona una herramienta search_docs con los siguientes parámetros:
search: La cadena de consulta de búsquedaversion: cadena de versión opcional (predeterminada en 'última')
Desarrollo
Edificio
Pruebas
Configuración de MCP de Claude Desktop
Durante el desarrollo, puede ejecutar el servidor MCP con Claude Desktop utilizando la siguiente configuración.
La siguiente configuración se ejecuta en el escritorio de Windows Claude mientras se desarrolla con el Subsistema de Windows para Linux (WSL). En entornos Mac o Linux, la ejecución es similar.
La salida es un archivo incluido que permite que Node instalado en Windows ejecute el servidor MCP ya que todas las dependencias están incluidas.
Cómo funciona
El servidor carga índices lunr.js prediseñados para cada entorno de ejecución compatible
Cuando se recibe una solicitud de búsqueda, se realiza lo siguiente:
Carga el índice apropiado según la versión (actualmente fijada a la más reciente)
Realiza la búsqueda utilizando lunr.js
Devuelve los resultados de la búsqueda como JSON
El LLM puede luego utilizar estos resultados para encontrar páginas de documentación relevantes.
Licencia
Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT)