docs-mcp-server
Grounded Docs: AIのための最新ドキュメントエキスパート
Docs MCP Serverは、AIコーディングアシスタント向けに、常に最新のドキュメントインデックスを提供することで、AIのハルシネーションや知識の陳腐化という問題を解決します。Webサイト、GitHub、npm、PyPI、ローカルファイルから公式ドキュメントを取得し、AIが現在使用している正確なバージョンを照会できるようにします。

✨ なぜGrounded Docs MCP Serverなのか?
Context7、Nia、Ref.Toolsのオープンソース代替ツールです。
✅ 最新のコンテキスト: 公式ソースから直接、オンデマンドでドキュメントを取得します。
🎯 バージョン指定: プロジェクトで使用している正確なライブラリバージョンをターゲットに照会します。
💡 ハルシネーションの低減: LLMの根拠を実際のドキュメントに基づかせます。
🔒 プライベートかつローカル: すべてマシン上で実行されるため、コードがネットワークの外に出ることはありません。
🧩 幅広い互換性: MCP互換クライアント(Claude、Clineなど)であれば何でも動作します。
📁 多様なソース: Webサイト、GitHubリポジトリ、ローカルフォルダ、ZIPアーカイブをインデックス化します。
📄 豊富なファイルサポート: HTML、Markdown、PDF、Officeドキュメント(Word、Excel、PowerPoint)、OpenDocument、RTF、EPUB、Jupyter Notebook、および90以上のソースコード言語を処理します。
Related MCP server: Documentation Search MCP Server
📄 サポートされているフォーマット
カテゴリ | フォーマット |
ドキュメント | PDF, Word (.docx/.doc), Excel (.xlsx/.xls), PowerPoint (.pptx/.ppt), OpenDocument (.odt/.ods/.odp), RTF, EPUB, FictionBook, Jupyter Notebooks |
アーカイブ | ZIP, TAR, gzipped TAR (コンテンツは個別に抽出・処理されます) |
Web | HTML, XHTML |
マークアップ | Markdown, MDX, reStructuredText, AsciiDoc, Org Mode, Textile, R Markdown |
ソースコード | TypeScript, JavaScript, Python, Go, Rust, C/C++, Java, Kotlin, Ruby, PHP, Swift, C#, およびその他多数 |
データ | JSON, YAML, TOML, CSV, XML, SQL, GraphQL, Protocol Buffers |
設定 | Dockerfile, Makefile, Terraform/HCL, INI, dotenv, Bazel |
MIMEタイプや処理の詳細を含む完全なリファレンスについては、**サポートされているフォーマット**を参照してください。
🚀 クイックスタート
CLIファースト
エージェントやスクリプトの場合、Grounded Docsを使用する最も簡単な方法は通常CLIです。
1. ドキュメントのインデックス化 (Node.js 22+が必要):
npx @arabold/docs-mcp-server@latest scrape react https://react.dev/reference/reactハッシュルーティングを使用するSPAドキュメントサイトの場合は、ハッシュの保持を明示的に有効にします:
npx @arabold/docs-mcp-server@latest scrape my-spa https://docs.example.com/#/guide --preserve-hashes2. インデックスの照会:
npx @arabold/docs-mcp-server@latest search react "useEffect cleanup" --output yaml3. 単一ページをMarkdownとして取得:
npx @arabold/docs-mcp-server@latest fetch-url https://react.dev/reference/react/useEffect出力動作
構造化コマンドは、非対話型実行時にはデフォルトでstdoutにクリーンなJSONを出力します。
--output json|yaml|toonを使用して、構造化フォーマットを選択できます。fetch-urlのようなプレーンテキストコマンドは、テキストペイロードをそのままstdoutに保持します。診断情報は共有ロガーを経由し、非対話型実行時にはstdoutには出力されません。
エラー以外の診断を抑制するには
--quietを、デバッグ出力を有効にするには--verboseを使用してください。
エージェントスキル
skills/ディレクトリには、AIコーディングアシスタントにCLIの使い方(ドキュメント検索、インデックス管理、URL取得など)を教えるAgent Skillsが含まれています。
MCPサーバー
Claude、Cline、Copilot、Gemini CLI、その他のMCPクライアント向けに常駐型のMCPエンドポイントが必要な場合:
1. サーバーの起動:
npx @arabold/docs-mcp-server@latest2. http://localhost:6280でWeb UIを開き、ドキュメントを追加します。
3. MCP設定(例: claude_desktop_config.json)に以下を追加して、AIクライアントを接続します:
{
"mcpServers": {
"docs-mcp-server": {
"type": "sse",
"url": "http://localhost:6280/sse"
}
}
}VS Code (Cline, Roo) やその他のセットアップオプションについては、**クライアントの接続**を参照してください。
scrape_docsは、ハッシュベースのクライアントサイドルーティングを使用するドキュメントサイト向けにpreserveHashes: trueも受け付けます。
これはハッシュルーティングを使用するSPAに対してのみ使用してください。通常のサイトでは、通常、ページ内アンカーのためにハッシュフラグメントが使用されます。
docker run --rm \
-v docs-mcp-data:/data \
-v docs-mcp-config:/config \
-p 6280:6280 \
ghcr.io/arabold/docs-mcp-server:latest \
--protocol http --host 0.0.0.0 --port 6280🧠 埋め込みモデルの設定(推奨)
埋め込みモデルの使用はオプションですが、セマンティックベクトル検索を可能にすることで検索品質が劇的に向上します。
例: OpenAI Embeddingsを有効にする
OPENAI_API_KEY="sk-proj-..." npx @arabold/docs-mcp-server@latestOllama、Gemini、Azureなどの設定については、**埋め込みモデル**を参照してください。
📚 ドキュメント
はじめに
インストール: Docker、Node.js (npx)、埋め込みモードの詳細なセットアップガイド。
クライアントの接続: Claude、VS Code (Cline/Roo)、その他のMCPクライアントを接続する方法。
基本的な使い方: Web UI、CLIの使用方法、ローカルファイルのスクレイピング。
設定: 設定ファイルと環境変数の完全なリファレンス。
サポートされているフォーマット: ファイルフォーマットとMIMEタイプの完全なリファレンス。
埋め込みモデル: OpenAI、Ollama、Gemini、その他のプロバイダーの設定。
ハッシュルーティングを使用するSPA
#/guideのようなURLでルーティングするドキュメントサイトに対してのみ、--preserve-hashes、MCPのpreserveHashes、またはWeb UIの「Preserve Hash Routes」チェックボックスを使用してください。scrapeMode=fetchで有効にした場合、通常のfetchではクライアントサイドのハッシュルートを評価できないため、スクレイパーは自動的にPlaywrightにジョブをアップグレードします。更新時にはデフォルトで保存された
preserveHashes設定が再利用されます。CLI/Webの更新エントリーポイントで明示的に上書きすることも可能です。
主要な概念とアーキテクチャ
デプロイモード: スタンドアロン vs 分散型 (Docker Compose)。
認証: OAuth2/OIDCによるサーバーの保護。
テレメトリ: プライバシーを優先した利用データ収集。
アーキテクチャ: システム設計の詳細解説。
🤝 コントリビューション
コントリビューションを歓迎します!開発ガイドラインとセットアップ手順については、**CONTRIBUTING.md**を参照してください。
ライセンス
このプロジェクトはMITライセンスの下でライセンスされています。詳細はLICENSEを参照してください。
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