Vercel Ai Docs MCP

🚀 Vercel AI SDK ドキュメント MCP エージェント

Vercel AI SDK ドキュメント MCP エージェント は、Vercel AI SDK のドキュメント情報をクエリし、合成するためのツールセットです。以下に、このプロジェクトの完全なドキュメントを掲載します。

🚀 クイックスタート

このプロジェクトは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づくサーバーを提供しており、AIエージェントや直接検索を通じて、Vercel AI SDK のドキュメントをクエリすることができます。

✨ 主な機能

• 主な機能は以下の通りです：
  1. agent - query：AIエージェントを使用してドキュメント情報を検索し、要約します。
  2. direct - query：ドキュメント内容に対して直接類似度検索を行います。
  3. clear - memory：特定のセッションまたはすべてのセッションのコンテキストメモリをクリアします。
• その他の特徴：
  • 多輪対話のコンテキストをサポートし、複雑な問題の解決を容易にします。
  • 柔軟なクエリパラメータ（結果の数の制限など）を提供し、さまざまなニーズに対応します。
  • 組み込みのドキュメントインデックス機能を備え、高速な検索とロードをサポートします。
  • セッション管理をサポートし、各インタラクションを独立して追跡可能にします。

🔧 技術詳細

アーキテクチャコンポーネント

├── config/            # 設定フォルダ
├── core/              # コア機能モジュール
│   ├── indexing/      # ドキュメントインデックスとベクトルストレージ
│   └── query/         # クエリサービス（エージェントと直接）
├── files/             # ストレージディレクトリ
│   ├── docs/          # 処理後のドキュメント
│   ├── faiss_index/   # ベクトルインデックスファイル
│   └── sessions/      # セッションデータ
├── mcp/               # MCP サーバーとツール
│   ├── server.ts       # MCP サーバーの実装
│   └── tools/          # MCP ツールの定義
├── scripts/           # ビルドとツールスクリプト
└── utils/             # 補助ツール関数

📦 インストール

環境要件

• Node.js（バージョン14以上）
• TypeScript（バージョン4.0以上）

インストール手順

1. プロジェクトリポジトリをクローンします：

   git clone [REPOSITORY_URL]
   cd Vercel-AI-SDK-Documentation-MCP-Agent
   

2. 依存関係をインストールします：

   npm install
   

3. コードをコンパイルします：

   npm run build
   

4. ドキュメントインデックスを構築します（初回使用時に必須）：

   npm run build:index
   

📚 ドキュメント

統合ガイド

Claude Desktop との統合

1. ~/.config/claude ディレクトリに mcp - config.json ファイルを作成または編集し、以下の内容を追加します：

   {
     "tools": [
       {
         "name": "Vercel-AI-SDK-Documentation-MCP-Agent",
         "path": "/absolute/path/to/server"
       }
     ]
   }
   

2. Claude Desktop を起動し、ツールが正常に機能することを確認します。

Cursor との統合

1. プロジェクトのルートディレクトリに mcp - config.json ファイルを作成または編集し、以下の内容を追加します：

   {
     "tools": [
       {
         "name": "Vercel-AI-SDK-Documentation-MCP-Agent",
         "path": "/absolute/path/to/server"
       }
     ]
   }
   

2. Cursor アプリを再起動して設定を読み込みます。

使用方法

1. agent - query

AIエージェントを通じてドキュメント情報をクエリします：

{
  "name": "agent-query",
  "arguments": {
    "query": "如何使用 streamText 函数？",
    "sessionId": "唯一会话标识符"
  }
}

2. direct - query

ドキュメント内容に対して直接類似度検索を行います：

{
  "name": "direct-query",
  "arguments": {
    "query": "streamText 使用方法",
    "limit": 5
  }
}

3. clear - memory

特定のセッションまたはすべてのセッションのコンテキストメモリをクリアします：

{
  "name": "clear-memory",
  // ここに元のREADMEに続く内容があれば続けて記載する
}