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MCP Server · 文档知识

Dedalus MCP Server Example

一个具备AI能力的文档服务与查询服务器,支持Markdown文档展示、全文搜索和AI问答功能,适用于开发者和技术文档管理。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 5
文档服务开发工具Python全文搜索

快速开始

作者 / 组织
andrewmonostate
提供方
andrewmonostate
运行时
Python

工具数量

5

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Dedalus MCP Server Example 属于文档知识类 MCP Server,公开资料标注 5 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 API Key。

分类

文档知识

传输方式

stdio

认证方式

API Key

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

uv run python tests/test_server.py

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 5 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

Dedalus MCP文档服务器

用于提供和查询具有AI功能的文档的MCP服务器。专为YC特工黑客马拉松而打造。

快速启动(地方发展)

# Install uv package manager (same as Dedalus uses)
brew install uv  # or pip install uv

# Install dependencies
uv sync --no-dev

# Configure API keys for AI features
cp config/.env.example .env.local
# Edit .env.local and add your OpenAI API key

# Test
uv run python tests/test_server.py

# Run
uv run main

部署到Dedalus

Dedalus需要什么

  • pyproject.toml -具有依赖关系的包配置
  • main.py (root)-Dedalus期望的入口点
  • src/main.py -实际的MCP服务器代码
  • docs/ -您的文档文件

部署步骤

  1. 在Dedalus UI中设置环境变量:

- OPENAI_API_KEY -您的OpenAI API密钥(AI功能所需)

  1. 部署:
dedalus deploy . --name "your-docs-server"

Dedalus如何运行您的服务器

  1. 使用安装依赖项 uv sync 从 pyproject.toml
  2. 跑 uv run main 启动服务器
  3. 服务器正在运行 /app 容器中的目录
  4. 文件从以下地址送达 /app/docs

特性

  • 提供降价文件
  • 跨文档搜索
  • 人工智能驱动的问答(与OpenAI)
  • 速率限制(10个请求/分钟)以保护API密钥
  • 准备好代理交接

可用工具

  • list_docs() -列出文档文件
  • search_docs() -使用关键字搜索
  • ask_docs() -来自文档的AI答案
  • index_docs() -索引文件
  • analyze_docs() -分析任务

文档

看 docs/ 目录:

许可证

麻省理工学院

工具与能力

工具数量

5

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

文档服务Python本地部署AI问答全文搜索开发工具Markdown处理

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

读长文档提问

把 PDF、Markdown 和笔记交给模型,按章节追问细节。

整理知识库

把零散资料归档、打标签,检索时更容易命中。

批量出摘要

提取要点,输出能直接引用的段落。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 5 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备API Key,没有凭据没法直接试。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在文档知识场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 暂时拿不到API Key的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Dedalus MCP Server Example 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run python tests/test_server.py,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Dedalus MCP Server Example 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Dedalus MCP Server Example 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Dedalus MCP Server Example 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是API Key,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Dedalus MCP Server Example 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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