Docs MCP Server

🚀 MCP ドキュメント検索サーバー

MCP ドキュメント検索サーバーは、軽量な MCP サーバーです。LangChain、LlamaIndex、OpenAI などの人気の AI ライブラリから関連するドキュメント内容を検索および取得するために使用されます。このサーバーは、言語モデル（LLM）が動的に最新のドキュメント内容を照会および取得できるようにし、LLM と外部のドキュメントソースの間の橋渡しの役割を果たします。

🚀 クイックスタート

MCP プロトコル

MCP プロトコルは、データソースと AI ツールを接続するための安全な双方向接続を構築するためのオープン標準です。以下は、このプロトコルの核心要素です。

グラフ構造

• 孤立した LLM：言語モデルがツールのサポートなしで動作する状態。
• ツールサポート付きの LLM：言語モデルが情報検索や処理のためにツールを呼び出すことができる状態。
• MCP 環境：言語モデルが MCP プロトコルを介して外部のツールやデータソースとやり取りする状態。

エコシステムの役割

• エージェント：LLM と外部ツールの通信を調整する役割を担います。
• ドキュメントソース：API ドキュメントやナレッジベースなどの検索可能な内容を提供します。

目的とビジョン

MCP の目標は、言語モデルと外部ツール間の通信を標準化し、カスタマイズされた統合の作業量を削減することです。そのビジョンは、プラグインアーキテクチャに似たモジュール化されたサービスエコシステムの発展を促進することです。

✨ 主な機能

1. ウェブ検索の統合

• Serper API を使用してウェブ検索を行います。
• 複数のソースから関連情報を取得することができます。

2. コンテンツ抽出

• BeautifulSoup を利用して HTML ドキュメントを解析します。
• きれいで構造化されたテキスト出力を提供します。

3. ツールインターフェース

• get_docs ツール：クエリ文字列とドキュメントフィルタリング条件をパラメータとして受け取ります。
• ワークフロー：
  • 関連するドキュメントを検索します。
  • 取得した内容を解析します。
  • 結果を返します。

📦 インストール

セットアップ手順

1. リポジトリをクローンします：

   git clone https://github.com/your-repository.git
   

2. 仮想環境を作成してアクティブ化します：

   python -m venv env
   source env/bin/activate  # Windows の場合は `env\Scripts\activate` を使用
   

3. 依存関係をインストールします：

   pip install serper BeautifulSoup4
   

4. 環境変数を設定します：
   • .env ファイルを作成し、以下を追加します：

     SERPER_API_KEY=your_api_key_here
     

Claude Desktop の統合

1. 設定ファイル config.json を編集します：

   {
     "inspectorEnabled": true,
     "InspectableProcesses": [
       {
         "ProcessName": "uv",
         "PortNumber": 0
       }
     ]
   }
   

2. サンプルコードブロックを追加します：

   {
     \"tool\": {
       \"name\": \"get_docs\",
       \"description\": \"指定されたドキュメントライブラリから関連内容を検索する\",
       \"parameters\": {
         \"type\": \"object\",
         \"properties\": {
           \"query\": {
             \"type\": \"string\",
             \"description\": \"検索クエリ文字列\"
           },
           \"filter\": {
             \"type\": \"string\",
             \"description\": \"ドキュメントフィルタリング条件\"
           }
         }
       }
     }
   }
   

💻 使用例

基本的な使用法

npx @modelcontextprotocol/inspector uv run main.py

このコマンドを使用して、Node.js と Inspector ツールを用いたリアルタイムデバッグを行うことができます。

📚 ドキュメント

サポートされるライブラリ/ドキュメント

• LangChain
• LlamaIndex
• OpenAI

将来的な改善方向

• より多くのライブラリ（HuggingFace、PyTorch、TensorFlow など）のサポートを拡張する予定です。
• パフォーマンス向上のためにコンテンツキャッシュを実装します。
• 検索結果の品質を最適化するために評価機構を導入します。
• 本番環境の安定性を確保するために、テストと例外処理能力を強化します。