arabold/docs-mcp-server
Grounded Docs MCP Server: Open-Source Alternative to Context7, Nia, and Ref.Tools
Grounded Docs MCP Server – 它是什么
Grounded Docs MCP Server 是一个开源工具,让您可以建立一个本地、具备版本意识的文档索引,并透过许多 LLM 驱动的 IDE 扩展功能所使用的 MCP (Message Control Protocol) 将其提供给 AI 编程助手(如 Claude、Copilot、Gemini 等)。透过从网站、GitHub 仓库、npm / PyPI 包、zip 压缩包或本地文件夹中提取官方文档,它为模型提供了可靠的真相来源,从而减少幻觉。
运作方式
- 抓取 / 导入 – CLI(或 Docker 容器)从 URL 或本地路径获取文档,解析多种格式(PDF、Word、HTML、Markdown、Jupyter notebooks、90 多种源代码语言等),并将提取的文字存储在本地数据库中。
- 可选的嵌入 – 如果您提供 OpenAI、Ollama、Gemini、Azure 等的 API 密钥,服务器会为页面建立向量嵌入,从而实现语义搜索。
- 服务 – 长期运行的 HTTP 服务器 (
http://localhost:6280) 提供两个接口:- 用于浏览和管理索引的 Web UI,以及
- LLM 基础的 IDE 插件可以调用以
search、fetch-url或scrape文档的 MCP 端点 (/mcp)。
- 客户端 – 配置了 MCP URL 的代理程序可以询问诸如“React 18 中的
useEffect清理函数是如何运作的?”之类的问题,服务器会从版本匹配的文档中返回精确的片段。
主要功能 (来自 README)
| 功能 | 对您的意义 |
|---|---|
| 最新、特定版本的文档 | 您将服务器指向特定的库版本(例如 react@18.2.0),它只会索引该确切版本。 |
| 广泛的格式支持 | 开箱即用,支持 PDF、Office 文件、EPUB、Jupyter notebooks、压缩包以及超过 90 种编程语言。 |
| 私有且本地化 | 在您的机器或您自己的 Docker 主机上运行 – 没有任何代码或文档会离开您的网络。 |
| MCP 兼容性 | 可与任何“MCP 兼容”的客户端搭配使用,例如 Claude Desktop、Cline、VS Code 扩展、Copilot、Gemini CLI 等。 |
| CLI 优先的工作流程 | npx @arabold/docs-mcp-server@latest scrape … 新增索引,search … 进行查询,fetch-url … 检索原始 markdown。 |
| 嵌入增强搜索 (可选) | 接入 OpenAI、Ollama、Gemini、Azure 等,以获得语义向量搜索,而非单纯的关键字比对。 |
| Docker 镜像 | 一行指令 docker run … ghcr.io/arabold/docs-mcp-server:latest 即可进行隔离部署。 |
| 代理技能 | 预先编写的 Agent Skills (agentskills.io),教导 LLM 代理如何调用 CLI。 |
| 安全与验证 | 支持 OAuth2/OIDC 和其他强化选项(请参阅文档)。 |
谁会使用它?
| 使用案例 | Grounded Docs 如何提供帮助 |
|---|---|
| LLM 驱动的 IDE 扩展 (Claude、Copilot 等) | 为模型提供保证、版本匹配的真相来源,减少幻觉产生的 API 答案。 |
| CI/CD 流水线 / 机器人 | 需要为特定依赖版本查找精确文档的场景。 |
| 自托管 AI 助手 | 基于隐私考量必须保持离线的场景。 |
| 拥有内部库的团队 | 您可以将抓取器指向私有仓库或 zip 压缩包,并将这些文档提供给相同的 LLM。 |
入门指南 (快速回顾)
- 安装 –
npx @arabold/docs-mcp-server@latest(Node 22+) 或 运行 Docker 镜像。 - 新增文档 –
scrape react https://react.dev/reference/react(新增--replace以覆盖,--preserve-hashes用于 SPA 网站)。 - 搜索 –
search react "useEffect cleanup" --output yaml。 - 运行服务器 –
npx @arabold/docs-mcp-server@latest然后开启http://localhost:6280。 - 连接您的 AI 客户端 – 将 MCP URL 新增至客户端的设置中(README 中有 JSON 示例)。
深入了解
- 安装指南 –
docs/setup/installation.md - 连接客户端 –
docs/guides/mcp-clients.md - 嵌入模型设置 –
docs/guides/embedding-models.md - 支持的格式 –
docs/concepts/supported-formats.md - 架构与安全 –
ARCHITECTURE.md,docs/infrastructure/*
授权
MIT – 可自由使用、修改和重新分发。
以上所有细节均直接取自仓库的 README;未做任何额外假设。
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