Documentation Hub MCP Server

🚀 文档知识库 MCP 服务器

这是一个为跨多个技术领域提供智能文档检索的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，能高效解决多领域技术文档检索难题，为开发者提供精准的文档资源。

🚀 快速开始

安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/yourusername/mcp-server.git
cd mcp-server

# 安装依赖项
npm install

# 构建项目
npm run build

运行服务器

node build/index.js

测试主题提取

该项目包含一个测试脚本，演示主题提取和 URL 构建的工作原理：

# 编译测试脚本
npx tsc src/test.ts --outDir build

# 运行测试
node build/test.js

与客户端集成

服务器可以与任何 MCP 兼容的客户端集成。以下是一个示例客户端代码（不在此项目中）：

// 示例客户端代码
const client = new McpClient();
const result = await client.callTool("fetch-documentation", {
  query: "如何在 React 中使用 useState 钩子？",
});

console.log(result);
// 输出:
// {
//   domain: "react-docs",
//   topics: ["useState", "state"],
//   specificUrl: "https://react.dev/reference/react/useState",
//   content: "...",
//   source: "https://react.dev/reference/react/useState"
// }

✨ 主要特性

• 领域分类：自动识别查询属于 React、Node.js、Python 还是一般主题。
• 主题提取：使用正则表达式模式匹配来识别查询中的特定技术概念。
• URL 构建：根据识别的主题构建目标文档 URL。
• 多文档来源支持：支持 React、Node.js、Python 的文档，并可扩展到其他领域。
• 标准化接口：实现 Model Context Protocol，以实现与 MCP 兼容客户端的互操作性。

📚 详细文档

项目结构

• src/index.ts - 主服务器实现。
• src/test.ts - 测试脚本，用于主题提取和 URL 构建。
• build/ - 编译后的 JavaScript 输出。
• package.json - 项目配置和依赖项。

可用工具

determine-domain

确定查询属于哪个技术领域。

{
  query: string; // 用户查询要分类的内容
}

返回：

{
  domain: string; // 已识别的领域
  confidence: string; // "high" 或 "low"
}

extract-topics

根据给定领域从查询中提取特定主题。

{
  query: string; // 用户查询要分析的内容
  domain: string; // 要提取主题的技术领域
}

返回：

{
  topics: string[]; // 已识别的主题数组
  count: number; // 找到的主题数量
}

fetch-documentation

根据查询和领域抓取文档。

{
  query: string; // 用户查询内容
  domain?: string; // 领域（可选）
}

返回：

{
  "docs": [
    {
      "url": string,
      "content": string,
      "relevance": number
    }
  ],
  "timestamp": string,
  "status": "success" | "error"
}

可用服务资源

• 文档存储：用于存储和检索技术文档。
• 主题索引：用于快速查找相关主题的文档。
• URL 构建器：根据查询构建目标 URL。

扩展

添加新领域

要添加新的技术领域（如新增一个文档存储），请按照以下步骤操作：

1. 在数据库中创建新的集合或表。
2. 更新 extract-topics 工具以识别新领域的主题。
3. 测试新功能以确保其正常工作。

改进主题提取

要提高主题提取的准确性，请考虑以下方法：

• 使用更复杂的自然语言处理模型（如 BERT）。
• 增加训练数据量。
• 定期更新和优化正则表达式模式。

📄 许可证

[在此处插入许可证内容]

🔗 贡献指南

欢迎为该项目做贡献！请参考项目仓库中的 CONTRIBUTING.md 文件了解如何参与。