mcpdoc

把 llms-txt 文档接进 IDE,让 AI 写代码不再瞎编

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开发框架 🍴 复刻 131 🐛 待处理 17 👀 关注 9 ⚠️ 作者已归档(停止维护)
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1031
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,无在线服务

项目预览

mcpdoc 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开发框架
开发团队langchain-ai
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,无在线服务
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型agents,claude-code,cursor,ide,llms,llms-txt
GitHub 星标★ 1031
上线时间2025-03-18 00:00:00
代码更新2026-08-20
仓库体积600 KB
本站数据更新2026-11-03
维护状态维护中
收录时间2026-09-12
浏览次数1

项目介绍

mcpdoc 是一个基于 MCP(Model Context Protocol)的轻量服务,把 llms-txt 文档源暴露给 IDE 和 AI 编程助手使用。它解决的核心问题是:AI 编码工具(如 Cursor、Claude Code)在生成代码时常常缺少项目或依赖库的最新文档,导致幻觉和过时 API 调用。mcpdoc 通过配置一组 llms.txt 或 llms-full.txt 的 URL,在本地启动 MCP 服务,让 IDE 里的 AI 代理按需检索这些文档,从而获得准确的库用法、配置说明和示例。它支持多个文档源、可指定域名白名单、按需抓取并缓存,兼容任何支持 MCP 的客户端。项目用 Python 实现,安装和配置都很简单,适合把官方文档、内部知识库或第三方库说明接入日常编码流程,减少查文档和试错时间。

Star 增长趋势

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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-12 · 当前星标 ★ 1031

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:本地安装 3 步

环境要求

  • 本地具备 Python 运行环境(项目由 Python 实现)
  • 已安装 uv 工具(用于安装与运行)
  • 一个支持 MCP 的客户端,如 Cursor、Windsurf、Claude Code/Desktop
  • 能访问 llms.txt 文档源地址的网络

安装与启动步骤

  1. 1安装 uv

    README 的 Quickstart 只给出安装 uv 的命令,uv 用于后续安装和运行项目;其他安装方式见官方 uv 文档。

    curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
  2. 2编写文档源配置

    按 README 的配置格式新建配置文件,内容是文档源列表;每项必须包含 llms_txt,name 可选。

    [
      {
        "name": "LangGraph Python",
        "llms_txt": "https://langchain-ai.github.io/langgraph/llms.txt"
      }
    ]
  3. 3运行 MCP 服务

    README 的 Programmatic Usage 给出如下片段:先导入 create_server,再以 stdio 传输方式运行服务,供 MCP 客户端连接。

    from mcpdoc.main import create_server
    
    # Run the server
    server.run(transport="stdio")

关键配置

配置项必填说明示例
llms_txt是文档源的 llms.txt 地址,服务据此检索文档https://langchain-ai.github.io/langgraph/llms.txt
name否给该文档源起个名字,便于在配置中区分LangGraph Python

如何确认成功

MCP 客户端中服务连接成功,并能使用 README 提到的 fetch_docs 工具取回 llms.txt 内的文档内容。

常见问题

Q:配置文件用 YAML 还是 JSON?

A:两者都支持,内容都是文档源列表,每项必须含 llms_txt、可选 name,README 同时给了 sample_config.yaml 和 sample_config.json 示例。

Q:可以配置多个文档源吗?

A:可以。配置本身就是一组文档源的列表,可同时放入多个 llms.txt 地址,服务按需抓取并缓存。

Q:如何确认 AI 拿到的是最新文档?

A:mcpdoc 暴露 fetch_docs 工具,每次工具调用和返回的上下文都可审计,能直接看到检索到的内容。

Q:uv 还有别的安装方式吗?

A:有,README 指向官方 uv 文档,见 https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/#installation-methods。

注意事项

  • README 节选未给出 mcpdoc 自身的完整安装命令,请以官方仓库 README 为准,不要臆造包名与参数。
  • Programmatic Usage 片段只给出了导入与 server.run(transport="stdio"),实际使用时需先由 create_server 得到 server 实例。
  • 服务通过 stdio 与 MCP 客户端通信,需在具体客户端中完成接入配置。
  • llms.txt 仅为索引,详细内容需服务按需抓取对应的 markdown 文件。

核心亮点

  • 通过 MCP 标准协议接入,兼容 Cursor、Claude Code 等主流 AI 编码工具
  • 支持配置多个 llms.txt / llms-full.txt 文档源,按需检索而非全量塞入上下文
  • 可限定允许抓取的域名,避免代理访问无关或危险链接

不足之处

  • 依赖目标站点提供规范的 llms.txt,很多项目尚未支持
  • 文档抓取和缓存机制较基础,大规模或频繁更新场景下效率待验证

适用场景

  • 在 Cursor 中让 AI 写代码时自动查询某个库的最新官方文档
  • 给内部知识库生成 llms.txt 后接入 IDE,辅助团队统一编码规范
  • 使用 Claude Code 开发时按需拉取第三方 API 文档,减少过时调用

替代项目

context7、docs-mcp-server

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