arabold/docs-mcp-server

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

Docs MCP Server とは？

Grounded Docs MCP Server は、任意のコードライブラリやフレームワークのドキュメントについて、検索可能でバージョン指定可能なインデックスを構築するオープンソースツールです。公式サイト、GitHubリポジトリ、npm / PyPIパッケージ、ローカルフォルダ、またはZIPアーカイブから最新のドキュメントを取得し、プレーンテキスト/Markdownに変換します。さらに（オプションで）ベクトル埋め込みを保存することで、言語モデルが必要な正確な文章を取得できるようにします。このサーバーはローカルで実行され、Claude、Cline、Copilot、Gemini‑CLIなど、AIコーディングアシスタントがクエリできるシンプルな MCP（Message‑Stream‑Endpoint）APIを公開します。

なぜ重要なのか

幻覚の低減 – LLMは推測するのではなく、実際の最新ドキュメントから回答します。
バージョン対応 – プロジェクトが依存している正確なライブラリバージョンをインデックス化できます。
プライベートかつローカル – すべての処理はあなたのマシン上で行われ、コードやドキュメントはネットワーク外に流出しません。
広範なフォーマット対応 – PDF、Officeファイル、Markdown、Jupyterノートブック、90種類以上のソースコード言語が自動的に解析されます。
既存のAIツールとの即時連携 – 任意のMCP互換クライアント（Claude、Cline、VS Code拡張機能など）と連携可能です。

コア機能（READMEに記載）

機能	説明
CLI優先ワークフロー	`scrape`、`search`、`fetch-url` コマンドにより、スクリプトやエージェントがドキュメントをインデックス化、意味的検索を実行、および生のページを取得できます。
Web UI	`http://localhost:6280` でアクセス可能。ブラウザからドキュメントを追加、インデックスを表示、設定を管理できます。
MCPサーバー	長期間実行されるSSEエンドポイント（`/sse`）で、AIクライアントが設定ファイル内で指定できます。
埋め込みサポート	オプションのベクトル埋め込み（OpenAI、Ollama、Gemini、Azureなど）により、意味的検索の品質が向上します。
Dockerイメージ	隔離されたデプロイ用の公式コンテナ（`ghcr.io/arabold/docs-mcp-server:latest`）が利用可能です。
ハッシュルーティングSPA対応	`--preserve-hashes` フラグ（またはUIのチェックボックス）により、スクレイパーがURLフラグメントを保持し、必要に応じてクライアントサイドレンダリングのためにPlaywrightにフォールバックします。
Markdown優先クローリング	`Accept: text/markdown` ヘッダーを送信。サイトが直接Markdownを提供できる場合、HTMLからMarkdownへの変換をスキップします。
広範なフォーマットリスト	PDF、Word/Excel/PowerPoint、OpenDocument、RTF、EPUB、Jupyterノートブック、アーカイブ、HTML、Markdownのバリエーション、多数のプログラミング言語、設定ファイル、データフォーマットなど。
認証とセキュリティ	OAuth2/OIDCサポートと、本番環境デプロイ用のハードニングガイドがドキュメントに記載されています。

クイックスタートガイド（READMEより）

インストール／実行 – 永続的なインストールは不要。Node 22+ の npx を使用：

npx @arabold/docs-mcp-server@latest          # サーバーとUIを起動

またはDockerコンテナを実行：

docker run --rm -v docs-mcp-data:/data -v docs-mcp-config:/config \
  -p 6280:6280 ghcr.io/arabold/docs-mcp-server:latest \
  --protocol http --host 0.0.0.0 --port 6280

ドキュメントソースのインデックス化（CLI例）：
```
npx @arabold/docs-mcp-server@latest scrape react https://react.dev/reference/react
```
ハッシュベースのSPAドキュメントには --preserve-hashes を追加します。

インデックスの検索：

npx @arabold/docs-mcp-server@latest search react "useEffect cleanup" --output yaml

AIクライアントの接続 – クライアントのMCP設定にサーバーを追加。例：Claude Desktopの場合
```
{
  "mcpServers": {
    "docs-mcp-server": { "type": "sse", "url": "http://localhost:6280/sse" }
  }
}
```
（オプション）埋め込みの有効化 – サーバー起動前に OPENAI_API_KEY（または他のプロバイダの環境変数）を設定すると、意味的検索が可能になります。

どんな人が使うべきか？

AIアシスタント付きのコーディングツールを開発する 開発者。
内部ライブラリ用のプライベートでバージョンロックされた知識ベースを望む チーム。
検索拡張生成（RAG）パイプラインを実験する 研究者。
Claude、Cline、Copilot、Gemini‑CLIなどに即座に使えるMCPエンドポイントが必要な ツール開発者。

詳細情報の入手先

インストールと設定 – 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
対応フォーマット一覧 – docs/concepts/supported-formats.md
アーキテクチャ概要 – ARCHITECTURE.md
貢献ガイド – CONTRIBUTING.md

ライセンス

MIT – 無料で使用、変更、再配布可能です。