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Grounded Docs MCP Server: Open-Source Alternative to Context7, Nia, and Ref.Tools

Grounded Docs MCP Server – 概要

Grounded Docs MCP Serverは、ローカルでバージョンを認識するドキュメントインデックスを構築し、多くのLLM搭載IDE拡張機能で使用されているMCP (Message Control Protocol) を介してAIコーディングアシスタント（Claude、Copilot、Geminiなど）に公開できるオープンソースツールです。Webサイト、GitHubリポジトリ、npm / PyPIパッケージ、zipアーカイブ、またはローカルフォルダから公式ドキュメントを取得することで、モデルに信頼できる情報源を提供し、ハルシネーションを低減します。

仕組み

スクレイピング / インジェスト – CLI（またはDockerコンテナ）がURLやローカルパスからドキュメントを取得し、幅広い形式（PDF、Word、HTML、Markdown、Jupyter notebooks、90以上のソースコード言語など）を解析して、抽出したテキストをローカルデータストアに保存します。
オプションの埋め込み – OpenAI、Ollama、Gemini、AzureなどのAPIキーを提供すると、サーバーがページに対してベクトル埋め込みを作成し、セマンティック検索を可能にします。
サーバー機能 – 常時実行されるHTTPサーバー (http://localhost:6280) が2つのインターフェースを公開します：
- インデックスの閲覧と管理を行うWeb UI
- LLMベースのIDEプラグインが search、fetch-url、または scrape ドキュメントを呼び出すためのMCPエンドポイント (/mcp)
クライアント側 – MCP URLで構成されたエージェントは、「React 18で useEffect のクリーンアップはどのように機能するか？」といった質問ができ、サーバーはバージョンが一致するドキュメントから正確なスニペットを返します。

主な機能 (READMEより)

機能	メリット
最新かつバージョン固有のドキュメント	特定のライブラリバージョン（例： `react@18.2.0`）を指定すると、その正確なリリースのみがインデックス化されます。
幅広い形式のサポート	PDF、Officeファイル、EPUB、Jupyter notebooks、アーカイブ、90以上のプログラミング言語を標準でサポート。
プライベートかつローカル	マシンまたは独自のDockerホスト上で実行されるため、コードやドキュメントがネットワーク外に出ることはありません。
MCP互換性	Claude Desktop、Cline、VS Code拡張機能、Copilot、Gemini CLIなど、あらゆる「MCP互換」クライアントで動作します。
CLIファーストのワークフロー	`npx @arabold/docs-mcp-server@latest scrape …` でインデックスを追加、`search …` でクエリ、`fetch-url …` で生のmarkdownを取得。
埋め込み強化検索 (オプション)	OpenAI、Ollama、Gemini、Azureなどを接続して、単純なキーワードマッチングではなくセマンティックベクトル検索を実現。
Dockerイメージ	`docker run … ghcr.io/arabold/docs-mcp-server:latest` の1行で分離されたデプロイが可能。
エージェントスキル	LLMエージェントにCLIの呼び出し方を教える、事前作成済みの Agent Skills (agentskills.io)。
セキュリティと認証	OAuth2/OIDCおよびその他の強化オプションをサポート（ドキュメントを参照）。

想定される用途

ユースケース	Grounded Docsの利点
LLM搭載IDE拡張機能 (Claude、Copilotなど)	バージョンが一致する保証された情報源をモデルに提供し、ハルシネーションによるAPI回答を削減。
CI/CDパイプライン / ボット	特定の依存関係バージョンに対する正確なドキュメントを参照する必要がある場合。
セルフホスト型AIアシスタント	プライバシー上の理由でオフラインを維持する必要がある場合。
社内ライブラリを持つチーム	プライベートリポジトリやzipアーカイブをスクレイパーに指定し、それらのドキュメントをLLMに公開可能。

はじめに (クイックリキャップ)

インストール – npx @arabold/docs-mcp-server@latest (Node 22+) または Dockerイメージを実行。
ドキュメントの追加 – scrape react https://react.dev/reference/react (上書きには --replace、SPAサイトには --preserve-hashes を追加)。
検索 – search react "useEffect cleanup" --output yaml。
サーバーの実行 – npx @arabold/docs-mcp-server@latest を実行し、http://localhost:6280 を開く。
AIクライアントの接続 – クライアントの設定にMCP URLを追加（READMEにJSON例あり）。

詳細情報

インストールガイド – docs/setup/installation.md
クライアントの接続 – docs/guides/mcp-clients.md
埋め込みモデルの設定 – docs/guides/embedding-models.md
サポートされている形式 – docs/concepts/supported-formats.md
アーキテクチャとセキュリティ – ARCHITECTURE.md, docs/infrastructure/*

ライセンス

MIT – 自由に使用、変更、再配布が可能。

上記の内容はすべてリポジトリのREADMEから直接引用したものであり、追加の仮定は行っていません。