Llms.txt Documentation

🚀 mcpdocの使用説明

mcpdocは、ドキュメントの管理とクエリを行うための便利なツールです。このツールを使用することで、様々なドキュメント源から情報を取得できます。

🚀 クイックスタート

1. ドキュメントサーバーの起動

以下のコマンドを使用して、ドキュメントサーバーを起動します。

mcpdoc --urls LangGraph:https://langchain-ai.github.io/langgraph/llms.txt

このコマンドは、LangGraph Python ドキュメントをロードして提供します。

2. ドキュメントのクエリ

サーバーを起動した後、以下のようにドキュメントをクエリできます。

/mcp query "請列举所有支持的模型"

📦 インストール

pipを使用してmcpdocをインストールします。

pip install mcpdoc

📚 ドキュメント

ドキュメントサーバーは、様々な構成方法をサポートしており、柔軟にドキュメント源を追加および管理できます。

1. YAML構成ファイルの使用

sample_config.yamlファイルを作成します。

# Sample configuration for mcpdoc server
# Each entry must have a llms_txt URL and can optionally include a name
- name: LangGraph Python
  llms_txt: https://langchain-ai.github.io/langgraph/llms.txt

サーバーを起動する際に、YAML構成ファイルを指定します。

mcpdoc --yaml sample_config.yaml

2. JSON構成ファイルの使用

sample_config.jsonファイルを作成します。

[
  {
    "name": "LangGraph Python",
    "llms_txt": "https://langchain-ai.github.io/langgraph/llms.txt"
  }
]

サーバーを起動する際に、JSON構成ファイルを指定します。

mcpdoc --json sample_config.json

3. URLの直接指定

--urlsパラメータを使用して、ドキュメント源のURLを直接指定できます。形式はname:urlです。例えば：

mcpdoc --urls LangGraph:https://langchain-ai.github.io/langgraph/llms.txt --urls LangChain:https://python.langchain.com/llms.txt

4. 組み合わせ使用

YAML、JSON構成ファイルと--urlsパラメータを組み合わせて使用することもできます。

mcpdoc --yaml sample_config.yaml --json sample_config.json --urls LangGraph:https://langchain-ai.github.io/langgraph/llms.txt --urls LangChain:https://python.langchain.com/llms.txt

🔧 追加オプション

• --follow-redirects：HTTPリダイレクトを追跡するかどうか（デフォルトはFalse）
• --timeout SECONDS：HTTPリクエストのタイムアウト時間（秒単位、デフォルトは10.0）

例：

mcpdoc --yaml sample_config.yaml --follow-redirects --timeout 15

💻 使用例

基本的な使用法

from mcpdoc.main import create_server

# サーバーインスタンスを作成し、ドキュメント源を指定する
server = create_server(
    [
        {
            "name": "LangGraph Python",
            "llms_txt": "https://langchain-ai.github.io/langgraph/llms.txt",
        },
        # 複数のドキュメント源を追加できます
        # {
        #     "name": "Another Documentation",
        #     "llms_txt": "https://example.com/llms.txt",
        # },
    ],
    follow_redirects=True,
    timeout=15.0,
)

# サーバーを起動する
server.run(transport="stdio")