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🚀 MCP ドキュメントサーバー（MCPDoc）

MCP ドキュメントサーバー（MCPDoc）は、複数のドキュメントソースを統合し、管理するための便利なツールです。YAML や JSON 形式の設定ファイルを使ってドキュメントソースを読み込んだり、直接 URL を指定することもできます。

🚀 クイックスタート

📦 インストール

pip install mcpdoc

実行

デフォルトでは、ドキュメントサーバーは以下の内容を読み込みます。

1. llms.txt ファイルで定義された URL からドキュメントを読み込みます。
2. ドキュメントサーバーを起動するためのシンプルなコマンドラインインターフェース（CLI）を提供します。

💻 コマンドラインの使い方

mcpdoc [--yaml CONFIG_YAML] [--json CONFIG_JSON] [--urls URL_STRING...] [--follow-redirects] [--timeout SECONDS]

オプション:

• --yaml CONFIG_YAML: YAML 形式の設定ファイルを使用してドキュメントソースを読み込みます。
• --json CONFIG_JSON: JSON 形式の設定ファイルを使用してドキュメントソースを読み込みます。
• --urls URL_STRING...: ドキュメントソースの URL を直接指定します。形式は name:url または純粋な URL です。
• --follow-redirects: HTTP リダイレクトを有効にします（デフォルトでは無効）。
• --timeout SECONDS: HTTP リクエストのタイムアウト時間を設定します（デフォルトは 10.0 秒）。

例

1. YAML 設定ファイルを使用する:

mcpdoc --yaml sample_config.yaml

2. JSON 設定ファイルを使用する:

mcpdoc --json sample_config.json

3. 直接 URL を指定する:

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

4. 複数の方法を組み合わせて使用する:

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

📚 設定ファイルの形式

YAML の例（sample_config.yaml）

# 示例配置文件，用于 mcp-mcpdoc 服务器
# 每个条目必须包含 llms_txt URL 和可选的 name
- name: LangGraph Python
  llms_txt: https://langchain-ai.github.io/langgraph/llms.txt

JSON の例（sample_config.json）

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

💻 プログラミングでの使用

from mcpdoc.main import create_server

# 创建一个带有文档源的服务器
server = create_server(
    [
        {
            "name": "LangGraph Python",
            "llms_txt": "https://langchain-ai.github.io/langgraph/llms.txt",
        },
        # 可以添加多个文档源
        # {
        #     "name": "另一个文档",
        #     "llms_txt": "https://example.com/llms.txt",
        # },
    ],
    follow_redirects=True,
    timeout=15.0,
)

# 运行服务器
server.run(transport="stdio")

🔌 他のツールとの統合

VS Code への統合

1. Claude Code をインストールします。
2. ターミナルで以下のコマンドを実行して、MCP サーバーをプロジェクトに追加します。

claude mcp add-json langgraph-doc '{"type":"stdio","command":"uvx" ,"args":["--from", "mcpdoc", "mcpdoc", "--urls", "langgraph:https://langchain-ai.github.io/langgraph/llms.txt"]}' -s local

3. ~/.claude.json ファイルを更新します。
4. Claude Code を起動し、以下のコマンドを実行してツールを表示します。

$ Claude
$ /mcp 

MCP プロキシ（MCP Proxy）への統合

1. ターミナルでドキュメントサーバーを起動します。

uvx serve mcpdoc.cli:main --from mcpdoc

2. その後、MCP プロキシで以下のコマンドを使用してドキュメントソースを読み込みます。

llm use mcpdoc -- install https://langchain-ai.github.io/langgraph/llms.txt

✨ 主な機能

• 複数のドキュメントソースの統合と管理を提供します。
• YAML または JSON 形式の設定ファイルを使用してドキュメントソースを読み込むことができます。
• name:url または純粋な URL の形式で直接 URL を指定することができます。
• HTTP リダイレクトとタイムアウト設定をサポートしています。

設定例

YAML 形式（sample_config.yaml）

# 示例配置文件，用于 mcp-mcpdoc 服务器
# 每个条目必须包含 llms_txt URL 和可选的 name
- name: LangGraph Python
  llms_txt: https://langchain-ai.github.io/langgraph/llms.txt

JSON 形式（sample_config.json）

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

コマンドラインの例

1. YAML 設定ファイルを使用する:

mcpdoc --yaml sample_config.yaml