arabold/docs-mcp-server

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

什麼是 Docs MCP Server？

Grounded Docs MCP Server 是一個開源工具，為您使用的任何程式庫或框架建立可搜尋、版本特定的文件索引。它從官方網站、GitHub 倉庫、npm / PyPI 套件、本機資料夾或 ZIP 壓縮檔中抓取最新文件，轉換為純文字／Markdown 格式，並（可選地）儲存向量嵌入，讓語言模型能取得所需的精確段落。該伺服器在本機執行，提供簡單的 MCP（訊息流端點）API，讓 AI 程式碼助理（如 Claude、Cline、Copilot、Gemini‑CLI 等）可進行查詢。

為何重要

減少幻覺 – LLM 從真實、最新的文件中回答問題，而非猜測。
版本感知 – 您可索引專案所依賴的特定套件版本。
私密且本機化 – 所有處理皆在您的機器上進行；程式碼或文件不會離開您的網路。
廣泛格式支援 – PDF、Office 檔案、Markdown、Jupyter 筆記本，以及超過 90 種原始碼語言皆可自動解析。
與現有 AI 工具即插即用 – 可與任何 MCP 相容的客戶端（Claude、Cline、VS Code 擴充等）搭配使用。

核心功能（如 README 所述）

功能	描述
CLI 優先工作流程	`scrape`、`search`、`fetch-url` 命令讓腳本或代理可索引文件、執行語意搜尋並取得原始頁面。
Web UI	可透過 `http://localhost:6280` 存取；可透過瀏覽器新增文件、檢視索引並管理設定。
MCP 伺服器	長期執行的 SSE 端點（`/sse`），AI 客戶端可在其設定檔中指向該端點。
嵌入支援	可選的向量嵌入（OpenAI、Ollama、Gemini、Azure 等）可提升語意搜尋品質。
Docker 鏡像	官方容器（`ghcr.io/arabold/docs-mcp-server:latest`）用於隔離部署。
哈希路由 SPA 處理	`--preserve-hashes` 標誌（或 UI 勾選方塊）可告知爬蟲保留 URL 片段，並在需要時回退至 Playwright 進行客戶端渲染。
Markdown 優先爬取	發送 `Accept: text/markdown` 標頭；若網站可直接提供 Markdown，爬蟲將跳過 HTML 到 Markdown 的轉換。
廣泛的格式清單	PDF、Word/Excel/PowerPoint、OpenDocument、RTF、EPUB、Jupyter 筆記本、壓縮檔、HTML、Markdown 變體、多種程式語言、設定檔、資料格式等。
認證與安全	文件提到支援 OAuth2/OIDC，並提供生產部署的強化指南。

快速入門指南（來自 README）

安裝／執行 – 無需永久安裝；使用 npx（Node 22+）：

npx @arabold/docs-mcp-server@latest          # 啟動伺服器與 UI

或執行 Docker 容器：

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

索引文件來源（CLI 範例）：
```
npx @arabold/docs-mcp-server@latest scrape react https://react.dev/reference/react
```
對於基於哈希的 SPA 文件，請加入 --preserve-hashes。

搜尋索引：

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

連接 AI 客戶端 – 將伺服器加入客戶端的 MCP 設定中，例如 Claude 桌面版：

{
  "mcpServers": {
    "docs-mcp-server": { "type": "sse", "url": "http://localhost:6280/sse" }
  }
}

（可選）啟用嵌入 – 在啟動伺服器前設定 OPENAI_API_KEY（或其他提供者環境變數）以取得語意搜尋功能。

哪些人可能使用它？

開發者：建構需要可靠參考資料的 AI 輔助程式碼工具。
團隊：希望為內部套件建立私密、版本鎖定的知識庫。
研究人員：實驗檢索增強生成（RAG）流程。
工具製作者：需要為 Claude、Cline、Copilot、Gemini‑CLI 等提供即插即用的 MCP 端點。

如何取得更多資訊

安裝與設定 – docs/setup/installation.md
連接客戶端 – docs/guides/mcp-clients.md
嵌入模型設定 – docs/guides/embedding-models.md
支援的格式清單 – docs/concepts/supported-formats.md
架構概覽 – ARCHITECTURE.md
貢獻指南 – CONTRIBUTING.md

授權

MIT – 可自由使用、修改與重新分發。