docs-kb
Provides semantic search and section retrieval across the official Anaconda documentation hosted in the docs-kb repository.
Enables semantic search and section lookup in MDN's official CSS documentation.
Enables semantic search and section lookup in MDN's official JavaScript documentation.
Provides semantic search and section retrieval over the official JupyterLab documentation in the docs-kb repository.
Provides semantic search and section retrieval across the official Keras documentation.
Provides semantic search and section retrieval across the official n8n documentation.
Provides semantic search and section retrieval across the official NumPy documentation.
Provides semantic search and section retrieval across the official pandas documentation.
Provides semantic search and section retrieval across the official Python documentation.
Provides semantic search and section retrieval across the official PyTorch documentation.
Provides semantic search and section retrieval across the official React documentation.
Provides semantic search and section retrieval across the official RStudio IDE documentation.
Provides semantic search and section retrieval across the official scikit-learn documentation.
Provides semantic search and section retrieval across the official TensorFlow documentation.
Provides semantic search and section retrieval across the official tidyverse documentation.
This server does not currently have a deployable release on Glama. Follow the repository's setup instructions to install and configure it for your MCP client, including any required credentials and local dependencies.
docs-kb — Documentación técnica en Markdown
Copia en Markdown de la documentación oficial de 25 tecnologías de ciencia de datos y desarrollo web. Se actualiza automáticamente cada semana y está indexada para búsqueda semántica (también en español) mediante un servidor MCP.
Todo vive en GitHub: este repositorio es la fuente única de verdad, GitHub Actions lo actualiza cada semana y el servidor MCP corre en tu propio equipo. No hace falta ningún servidor ni token.
Instalar el MCP en Claude Code (recomendado)
En Claude Code (v2.1.275 o posterior):
/plugin install docs-kb --marketplace adolfo-s-rey-b/docs-kbO en dos pasos, en versiones anteriores:
/plugin marketplace add adolfo-s-rey-b/docs-kb
/plugin install docs-kb@docs-kbLa primera sesión descarga en segundo plano la documentación y el índice semántico desde el Release datos, unos 150 MB. También prepara un entorno Python propio y el modelo de embeddings, unos 220 MB. Todo eso tarda unos minutos y queda en ~/.claude/plugins/data/. Cuando termine, reconecta con /mcp.
Requisitos: Python 3.10 o posterior en el PATH como python3. En Debian/Ubuntu también hace falta python3-venv, o uv.
Actualizaciones:
Documentación e índice: se actualizan solos. Al iniciar una sesión, el plugin revisa si GitHub publicó una versión nueva (como mucho cada 12 horas) y la descarga en segundo plano. Para forzarlo usa
/docs-kb:actualizar, y para ver la versión instalada/docs-kb:estado.Plugin: activa Enable auto-update para el marketplace
docs-kben/plugin→ Marketplaces, o ejecuta/plugin marketplace update docs-kb.
Después, Claude usa los tools docs_search, docs_get_section, docs_list_technologies, docs_generate_context, docs_fetch_live, docs_changelog, docs_version_history y docs_status. La búsqueda es semántica y multilingüe: "combinar tablas por columna común" encuentra merge/join de pandas o dplyr.
Sin plugin (cualquier cliente MCP)
curl -fsSLO https://raw.githubusercontent.com/adolfo-s-rey-b/docs-kb/main/plugin/docs_kb_local.py
python3 docs_kb_local.py install # descarga datos + entorno + modelo
python3 docs_kb_local.py check # 12 pruebas end-to-end
claude mcp add --scope user docs-kb -- python3 "$PWD/docs_kb_local.py" servePara otros clientes MCP, el servidor es el comando python3 /ruta/docs_kb_local.py serve (stdio). python3 docs_kb_local.py update actualiza, y serve también revisa actualizaciones por su cuenta cada 12 horas. Los datos quedan en ~/.local/share/docs-kb, o en $DOCS_KB_HOME si está definido.
Related MCP server: DevDocs MCP Server
Consultar sin instalar nada
Cada tecnología está en sources/<tecnología>/markdown/, con un archivo .md por página de la documentación original. sources/<tecnología>/manifest.json indica la URL original, el título y la fecha de descarga de cada página. Para buscar en todo el repositorio, usa el buscador de GitHub (tecla /) o clónalo y usa grep/rg.
Tecnologías
Tecnología | Carpeta | Documentación original |
Python | ||
pandas | ||
NumPy | ||
Matplotlib | ||
seaborn | ||
scikit-learn | ||
JupyterLab | ||
PyTorch | ||
TensorFlow | ||
Keras | ||
conda | ||
R (manuales) | ||
tidyverse | ||
dplyr | ||
tidyr | ||
purrr | ||
stringr | ||
lubridate | ||
ggplot2 | ||
RStudio IDE | ||
CSS (MDN) | ||
HTML (MDN) | ||
JavaScript (MDN) | ||
React | ||
n8n |
Los derechos de cada documentación pertenecen a sus autores. Las licencias están en ATTRIBUTION.md.
Cómo se mantiene
Todo corre en GitHub, sin servidores propios:
Recolección (
actualizar-docs.yml): cada domingo se vuelven a descargar las páginas con más de 28 días, y el día 1 de cada mes se buscan además páginas nuevas. Cada tecnología corre en su propio job con un Firecrawl temporal.collector.pydescubre las páginas probando, en orden: el sitemap, el inventario Sphinxobjects.inv, elsitemap.xmly un rastreo de enlaces con Playwright. React se toma del Markdown de su repositorio oficial (reactjs/react.dev). Los cambios se publican en un único commitdocs: actualización automática …dedocs-kb-bot.Índice y paquete (
datos.yml): después de cada recolección se reconstruye el índice de secciones y los embeddings FAISS, con el modelo multilingüeparaphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2, cuantizado a 8 bits. Es incremental: solo se calculan las secciones nuevas o modificadas. El paquete del MCP local se publica en el Releasedatos.MCP local (
plugin/): el plugin descarga ese paquete, verifica su sha256 y lo actualiza solo.
Arquitectura completa y guía de modificación: SistemaDocumentación.md. Pruebas: python3 plugin/docs_kb_local.py check (MCP local) y ConclusionesSD.md (últimos resultados).
Licencia
El código, los scripts y los textos propios de este repositorio están bajo la licencia MIT: mcp_server.py, collector.py, plugin/, los scripts, config.json y las guías. La documentación de sources/ no está cubierta por la licencia MIT: conserva la licencia de cada proyecto original (ver ATTRIBUTION.md).
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
Loading tool schema changelog…
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Versioned documentation registry and semantic search for AI tools and coding assistants.
Tailor Platform for AI assistants: search, list and read the platform documentation.
Provide your AI coding tools with token-efficient access to up-to-date technical documentation for…
@latest documentation and code examples to 9000+ libraries for LLMs and AI code editors in a singl…
Related MCP Servers
- AlicenseAqualityDmaintenanceProvides access to 600+ documentation libraries from DevDocs.io including Python, JavaScript, React, Django, and more. Enables searching, browsing, and retrieving documentation content directly through Claude Desktop.56MIT
- FlicenseAqualityDmaintenanceProvides AI models with direct access to documentation for over 600 technologies from DevDocs.io, including popular languages, frameworks, and tools. It enables comprehensive searching, content retrieval, and offline access via an intelligent local caching system.122-
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables searching and fetching documentation pages from a wide range of programming languages, frameworks, game engines, and tools. Supports multiple sources and returns relevant documentation snippets.1-
- AlicenseAqualityDmaintenanceAccess to 819+ documentation sources from devdocs.io with semantic search capabilities.9MIT