Documentation Retrieval (Python Libraries)

🚀 ドキュメント検索 MCP サーバー（DOCRET）

このプロジェクトは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーを実装しています。これにより、AI アシスタントが LangChain、LlamaIndex、OpenAI などのさまざまな Python ライブラリの最新ドキュメントにアクセスできるようになります。このサーバーを利用することで、AI アシスタントは公式ドキュメントソースから関連情報を動的に取得し、提供することができます。目的は、AI アプリケーションが常に最新の公式ドキュメントを持つことを保証することです。

🚀 クイックスタート

このドキュメントでは、DOCRET サーバーの概要、機能、インストール方法、使用方法、未来の開発計画などについて説明します。

✨ 主な機能

• ドキュメント検索：複数のソースからドキュメントを取得できます。
• 動的更新：リクエストに応じてドキュメント内容をリアルタイムで更新できます。
• 多言語対応：複数のプログラミング言語とフレームワークのドキュメントをサポートします。
• スマート検索：コンテキストに基づくスマート検索機能を提供します。

📦 インストール

前提条件

1. Python をインストールします。
2. pip パッケージ管理ツールをインストールします。
3. 必要な依存関係をインストールします。

   pip install requests
   pip install beautifulsoup4
   pip install lxml
   

ソースコードからのインストール

git clone https://github.com/your-repository.git
cd dorect
python setup.py install

事前構築済みパッケージの使用

お使いのオペレーティングシステムに適したバイナリファイルをダウンロードしてインストールします。

環境変数の設定

.env ファイルを作成します。

export API_KEY=your_api_key_here
export ENDPOINT=http://localhost:8000

サーバーの起動

MCP サーバーを起動します。

python -m dorect.server

コンソールにアクセスして詳細情報を取得します。

💻 使用例

基本的な使用法

# ドキュメントを検索する
dorect fetch --query "Python编程"

# ドキュメントライブラリを更新する
dorect update --source "official_docs"

高度な使用法

• カスタムパーサー：設定ファイルで異なるパーサーを指定できます。
• 結果フィルタリング：キーワードまたは正規表現に基づくフィルタリングをサポートします。
• 出力形式：JSON、Markdown、または純粋なテキスト形式を選択できます。

📚 ドキュメント

何が MCP サーバーですか？

モデルコンテキストプロトコルは、開発者がデータソースと AI ツールの間に安全な双方向接続を構築できるようにするオープンソース標準です。アーキテクチャはシンプルで、開発者は MCP サーバーを使用してデータを公開するか、AI アプリケーション（MCP サーバー）を構築してこれらのデータにアクセスできます。

🔧 技術詳細

未来の開発計画

1. サポートするソースを拡張する
   • GitHub、GitLab などのコードホスティングプラットフォームをサポートする
   • Stack Overflow や他の開発者コミュニティのリソースを統合する
2. 検索機能を強化する
   • 検索精度を向上させるために機械学習モデルを導入する
   • クエリ結果を改善するために意味理解を実装する
3. API サポートを提供する
   • 外部システムから呼び出せる RESTful API を公開する
   • リアルタイム更新通知を実現するための Webhook を開発する
4. パフォーマンスを最適化する
   • キャッシュメカニズムを使用して重複リクエストを減らす
   • ドキュメント検索速度を高速化するために並列処理を導入する

参考資料

• モデルコンテキストプロトコルの公式ドキュメント
• Python SDK ドキュメント

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下で提供されています。詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。