Skip to main content
Glama
Lolaplex

agents-docs

by Lolaplex

agents-docs

MCP를 통해 AI 코딩 에이전트를 위한 초고속, 제로 블로트 로컬 마크다운 문서 RAG.
공식 프레임워크 문서와 실시간 AI 모델 레지스트리에 대한 즉각적인 BM25 검색. Cursor, Claude Code, Antigravity, Zed에서 공유됩니다.


.agents/docs인가?

코딩 에이전트는 종종 더 이상 사용되지 않는 API(Svelte 4 vs 5 Runes, Tailwind v3 vs v4, React 19 Actions)를 환각하거나 오래된 LLM 모델과 토큰 가격을 참조합니다.

기존의 벡터 임베딩 RAG 솔루션은 비대합니다: Docker 컨테이너, 수백 메가바이트의 Python 의존성(Chroma, LangChain), 그리고 코드 블록을 반으로 쪼개는 느린 API 임베딩 호출이 필요합니다.

agents-docs는 Lolaplex 철학을 적용합니다:

  • 제로 벡터 DB: 헤더 인식 마크다운 청킹 + 헤더 매치 부스트(+6.0) 및 전체 구문 부스트(+10.0)를 적용한 순수 Python 어휘 BM25 랭킹.

  • 10ms 미만 검색: 디스크의 일반 마크다운 파일(~/.agents/docs/)에서 직접 즉시 검색.

  • 실시간 AI 모델 레지스트리: Frontier 및 Open-Weights 모델(Claude 5/4, GPT-5/o3/o4, Gemini 3.x, DeepSeek V4/R1, Qwen 2.5 Coder)의 실시간 추적 컨텍스트 윈도우, 벤치마크, 토큰 가격($/1M).

  • 큐레이션된 21+ 프레임워크 카탈로그: 공식 llms.txt 1클릭 동기화(TypeScript Handbook, Svelte 5, FastAPI, Tailwind v3/v4, Tauri 2, Next.js, Supabase, Hono, WXT, Netlify, Coolify, Cloudflare, Resend, React, Vite, Zod, Pydantic, shadcn/ui).

  • 결정적 노이즈 제거: 코드 블록이나 테이블을 변경하지 않고 HTML 래퍼, 링크 노이즈, 쿠키 배너를 자동으로 제거.

  • 유니버설 MCP 서버: 자동 동기화 및 의존성 매니페스트 검사 기능을 갖춘 FastMCP stdio 인터페이스.


Related MCP server: Speakeasy Docs MCP

아키텍처 및 흐름

 ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
 │                  DOCS & MODEL REGISTRIES                    │
 │    Official llms.txt · TypeScript Handbook · OpenRouter     │
 └──────────────────────────────┬──────────────────────────────┘
                                │  agents-docs sync <name>
                                ▼
 ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
 │                 DETERMINISTIC NOISE PRUNER                  │
 │    Strips HTML boilerplate while preserving 100% of code    │
 └──────────────────────────────┬──────────────────────────────┘
                                │  Header-aware chunking
                                ▼
 ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
 │                   LOCAL DOCUMENTATION STORE                 │
 │   ~/.agents/docs/ai-models/       ~/.agents/docs/svelte-5/  │
 │   ~/.agents/docs/typescript/      ~/.agents/docs/fastapi/   │
 └──────────────┬───────────────────────────────┬──────────────┘
                │                               │
                ▼                               ▼
 ┌─────────────────────────────┐ ┌─────────────────────────────┐
 │        LEXICAL BM25         │ │     MCP SERVER & CLERK      │
 │  Header Match Boost (+6.0)  │ │  search_docs · list_docsets │
 │  Sub-10ms Exact Retrieval   │ │  sync_project_docs          │
 └─────────────────────────────┘ └─────────────────────────────┘

빠른 시작

1단계 설정

pip install agents-docs && agents-docs init

~/.agents/docs/를 스캐폴딩하고, 실시간 ai-models 레지스트리를 시드하며, 설치된 IDE에 MCP 구성을 자동 연결하고, 어시스턴트 스킬을 등록합니다.

[!TIP] 🤖 에이전트 주도 설정(제로 마찰):
코딩 에이전트에게 간단히 말하세요: "agents-docs를 설치하고 설정해 줘."
에이전트가 패키지를 설치하고 agents-docs init을 실행한 후, 기술 스택이나 모델 가격 질문을 할 때마다 최신 문서를 자동으로 검색합니다.


CLI 참조

명령어

용도

agents-docs init

플러그 앤 플레이 설정: 모든 IDE에 MCP를 자동 구성하고 모델 문서를 시드

agents-docs catalog

사전 구성된 21+ 프레임워크 및 모델 카탈로그 나열

agents-docs sync <name>

공식 프레임워크 문서 1클릭 다운로드/업데이트

agents-docs sync <name> --url <URL>

사용자 정의 llms.txt, llms-full.txt 또는 마크다운 URL 수집

agents-docs search "<query>"

설치된 모든 문서셋에서 빠른 BM25 검색

agents-docs search "<query>" --docset <name>

특정 문서 세트 내 범위 검색

agents-docs prune

설치된 모든 문서에서 제자리 노이즈 및 보일러플레이트 정리

agents-docs list

디스크에 설치된 모든 문서셋을 파일 및 바이트 수와 함께 나열

agents-docs serve

FastMCP stdio 서버 실행(기본값)


MCP 도구 참조

도구

매개변수

설명

list_docsets

없음

파일 수와 바이트 크기와 함께 ~/.agents/docs/의 설치된 모든 문서셋을 나열.

search_docs

query, docset (기본값: "all"), top_k (기본값: "4")

헤더와 코드 블록이 포함된 상위 일치 마크다운 섹션을 밀리초 단위로 반환. 누락된 카탈로그 문서셋을 요청 시 자동 동기화.

get_doc_page

docset, rel_path

특정 파일의 원시 마크다운 콘텐츠를 반환.

list_catalog

없음

1클릭 동기화 가능한 21+ 사전 구성 프레임워크 및 모델 카탈로그를 나열.

sync_docset

name, url (선택)

카탈로그 또는 사용자 정의 llms.txt / 마크다운 URL에서 공식 문서를 다운로드/업데이트.

sync_project_docs

project_path

package.json, requirements.txt, pyproject.toml, Cargo.toml을 검사하고 감지된 문서셋을 자동 동기화.

sync_memory_docs

없음

~/.agents/memory/PROJECTS.md를 스캔하고 모든 활성 스택을 동기화.


지원 생태계

  • Claude Code: MCP 서버 및 .agents/skills/docs-search를 통해 바인딩.

  • Google Antigravity: .gemini/config 규칙 및 agents-docs MCP를 통해 통합.

  • Cursor: .cursor/mcp.json 및 에이전트 규칙을 자동 구성.

  • Zed: context_servers를 구성하고 어시스턴트 스킬을 미러링.

  • VS Code / Windsurf: Cline / Roo-Code MCP 구성을 자동 연결.


공개 ABI 사양

자세한 아키텍처 사양은 abi/에 있습니다:


테스트 및 검증

모든 엔진에서 테스트 스위트 실행:

python tests/run_all_tests.py

라이선스

MIT 라이선스. 자세한 내용은 LICENSE를 참조하세요.

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
B
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
1Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

  • A
    license
    A
    quality
    B
    maintenance
    MCP server that gives AI coding agents on-demand access to private project docs via BM25 ranked search. One setup for Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, and more. Docs stay private, never in public repos.
    15
    15
    Apache 2.0
  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    A lightweight, domain-agnostic hybrid search engine for markdown corpora, exposed via the Model Context Protocol (MCP), optimized for serving SDK documentation to AI coding agents.
    7
    AGPL 3.0
  • A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    Local-first context retrieval engine that serves precise documentation chunks to coding agents via MCP, ensuring high-confidence context for code generation.
    MIT

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • Token-efficient MCP memory for Markdown vaults. Tiered search, GraphRAG, AI memories.

  • Multi-engine search for AI agents. Trust scoring, local corpus, MCP-native. Self-hostable, BYOK.

  • Token-efficient search for coding agents over public and private documentation.

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Lolaplex/agents-docs'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server