ti docs mcp

TI文档MCP服务器——使用语义查询搜索德州仪器文档

概述

ti-docs-mcp是一个mcp（模型上下文协议）服务器，提供德州仪器文档的智能搜索。它使用语义搜索和RAG（检索增强生成）来回答有关TI组件、产品和SDK的技术问题。

特性

🔍 语义搜索 --跨TI文档和本地嵌入的自然语言查询
📦 组件查找 --按零件号快速访问数据表
🏭 产品信息 --TDA4（Jacinto）处理器系列详细信息
📚 SDK文档 --使用函数签名搜索SDK API
🤖 技术问答 --RAG提供的答案与GLM 4.7集成

安装

来自PyPI（推荐）

pip install ti-docs-mcp

来源

git clone https://github.com/openclaw/ti-docs-mcp.git
cd ti-docs-mcp
pip install -e .

用法

先决条件

设置GLM 4.7 API关键环境变量：

export GLM_API_KEY="your-glm-api-key"

步骤1：索引TI文档

在使用MCP服务器之前，请下载并索引TI文档：

# Download and index TDA4 documents (default: 100 docs)
ti-docs-mcp index

# Download specific product family
ti-docs-mcp index --family TDA4

# Limit number of documents for faster testing
ti-docs-mcp index --max-docs 50

# Clear and rebuild index
ti-docs-mcp index --clear

# Use GPU for faster embeddings (if available)
ti-docs-mcp index --device cuda

索引过程中会发生什么：

从TI的站点地图中发现URL（考虑4秒爬行延迟）
从e2e.ti.com下载HTML文档
解析HTML并提取元数据（标题、类型、族、URL）
使用以下命令生成本地嵌入 all-MiniLM-L6-v2 （384个维度）
将嵌入存储在ChromaDB矢量数据库中
将索引保持为 ~/.ti-docs-mcp/index

步骤2：启动MCP服务器

# Start MCP server (stdio transport)
ti-docs-mcp

服务器将加载索引，并为MCP客户端提供5个工具。

MCP工具

工具1： `ti_search`

使用语义查询搜索TI文档。

输入：

query （字符串，必填）--搜索查询
document_types （数组，可选）--按类型筛选： ["datasheet", "user_guide", "app_note", "reference_design"]
product_family （字符串，可选）--按系列筛选（例如“TDA4”、“MSP430”）
max_results （整数，可选，默认值：10）--最大结果

退货：

{
  "results": [
    {
      "title": "MSP430FR2355 Watchdog Timer",
      "url": "https://e2e.ti.com/...",
      "document_type": "user_guide",
      "snippet": "Configure the watchdog timer using WDTCTL register...",
      "relevance_score": 0.92
    }
  ]
}

例子：

# From Python
import asyncio

async def search_docs():
    from mcp import Client
    
    client = Client(stdio_transport=True)
    result = await client.call_tool(
        "ti-docs-mcp",
        "ti_search",
        arguments={
            "query": "watchdog timer configuration",
            "document_types": ["user_guide", "datasheet"],
            "max_results": 5
        }
    )
    print(result)

asyncio.run(search_docs())

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工具2： `component_lookup`

按零件号查找TI组件。

输入：

part_number （字符串，必填）——TI零件号（例如“TDA4VP8”、“MSP430FR2355”）

退货：

{
  "part_number": "TDA4VP8",
  "name": "TDA4VP8 Jacinto Processor",
  "family": "TDA4",
  "package": "BGA",
  "description": "Automotive processor with vision acceleration...",
  "datasheet_url": "https://e2e.ti.com/...",
  "user_guide_url": "https://e2e.ti.com/...",
  "key_features": ["VPAC", "HSA", "EVE", "C7x"]
}

例子：

await client.call_tool(
    "ti-docs-mcp",
    "component_lookup",
    arguments={"part_number": "TDA4VP8"}
)

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工具3： `product_info`

获取TDA4产品系列信息。

输入：

product_name （字符串，必填）——产品名称（例如“TDA4”、“Jacinto”）

退货：

{
  "product_name": "TDA4",
  "category": "Automotive Processor",
  "description": "TDA4 product family - Jacinto processors for automotive applications",
  "applications": ["Automotive", "Industrial", "Robotics"],
  "variants": ["TDA4VP8", "TDA4VM", "TDA4VMQ", "AM68A", "AM62A"],
  "related_products": ["TDA4VP8", "TDA4VM", "AM68A", "AM62A"]
}

例子：

await client.call_tool(
    "ti-docs-mcp",
    "product_info",
    arguments={"product_name": "TDA4"}
)

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工具4： `sdk_search`

搜索SDK文档。

输入：

sdk_name （字符串，必填）--SDK名称（例如，“C2000WARE”、“MSPM0”、“SYSCONFIG”）
query （字符串，必填）--在SDK中搜索查询
api_version （字符串，可选）-特定的API版本

退货：

{
  "sdk_name": "C2000WARE",
  "function_name": "initADC",
  "description": "Initialize ADC module...",
  "parameters": ["adc_base", "clk_div", "adc_num", "adc_sample_time"],
  "example": "ADC_init(ADC_BASE, ADC_SAMPLE_TIME);",
  "documentation_url": "https://docs.ti.com/c2000ware",
  "api_version": "3.1.0"
}

例子：

await client.call_tool(
    "ti-docs-mcp",
    "sdk_search",
    arguments={
        "sdk_name": "C2000WARE",
        "query": "ADC initialization"
    }
)

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工具5： `ti_question`

使用TI文档和RAG提出技术问题。

输入：

question （string，必填）——自然语言技术问题
context_scope （字符串，可选）--将搜索限制在特定上下文（“组件”、“sdk”、“产品”）

退货：

{
  "answer": "To configure the watchdog timer on TDA4VP8, use the WDTCTL register...",
  "sources": [
    {
      "title": "TDA4VP8 User Guide",
      "url": "https://e2e.ti.com/...",
      "relevance": 0.95
    }
  ],
  "confidence": 0.85,
  "related_questions": [
    "How do I disable the watchdog timer?",
    "What is the default watchdog interval?"
  ]
}

例子：

await client.call_tool(
    "ti-docs-mcp",
    "ti_question",
    arguments={"question": "How do I configure the watchdog timer on TDA4VP8?"}
)

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与AI代理集成

Gemini CLI

使用Gemini CLI：

# 1. Start ti-docs-mcp MCP server in background
ti-docs-mcp &

# 2. Use Gemini CLI with MCP tools
gemini \
  --tool ti-docs-mcp \
  --prompt "Search TI documentation for watchdog timer configuration" \
  --message "Use ti_search tool to find relevant docs"

# Or use in interactive mode
gemini --tool ti-docs-mcp
# Then in Gemini, use natural language:
# "Search for watchdog timer documentation"
# "Look up TDA4VP8 part number"
# "How do I configure the SPI interface?"

Gemini配置：

创建或编辑 ~/.gemini/config:

[mcp.servers.ti-docs-mcp]
enabled = true
command = ["ti-docs-mcp"]
args = ["stdio"]

[tools.ti-docs-mcp]
ti_search = { enabled = true, auto_approve = false }
component_lookup = { enabled = true, auto_approve = false }
product_info = { enabled = true, auto_approve = false }
sdk_search = { enabled = true, auto_approve = false }
ti_question = { enabled = true, auto_approve = false }

环境变量：

# For Gemini CLI
export GLM_API_KEY="your-glm-api-key"

# Gemini will auto-connect to ti-docs-mcp when enabled

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克劳德桌面

配置：

增添 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "ti-docs-mcp": {
      "command": "ti-docs-mcp"
    }
  }
}

用途：

Claude将自动加载MCP服务器。然后，您可以：

Search TI documentation for "watchdog timer configuration"

克劳德会打电话的 ti_search 自动。

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光标IDE

配置：

增添 .cursorrules:

Use ti-docs-mcp to search TI documentation.

Examples:
@ti-docs-mcp ti_search "watchdog timer"
@ti-docs-mcp component_lookup "TDA4VP8"
@ti-docs-mcp ti_question "How do I configure the watchdog timer?"

@ti-docs-mcp product_info "TDA4"
@ti-docs-mcp sdk_search "C2000WARE" "ADC initialization"

用途：

光标将自动识别 @ti-docs-mcp 前缀并调用相应的工具。

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Cline（VS代码扩展）

配置：

增添 cline_mcp_settings.json:

{
  "mcpServers": {
    "ti-docs-mcp": {
      "command": "ti-docs-mcp",
      "disabled": false
    }
  }
}

用途：

Cline将自动连接到MCP服务器。在聊天中使用：

Search TI documentation for watchdog timer

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Continue.dev

配置：

增添 config.json 在 .continue 目录：

{
  "mcpServers": {
    "ti-docs-mcp": {
      "command": "ti-docs-mcp"
    }
  }
}

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其他MCP客户端

任何兼容MCP的客户端都可以连接到 ti-docs-mcp 通过stdio：

# Start server
ti-docs-mcp

# Client will connect via stdio and can call any of the 5 tools

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配置

环境变量

# GLM 4.7 API key (required for ti_question tool)
export GLM_API_KEY="your-glm-api-key"

# Optional: Custom index path
export TI_DOCS_INDEX_PATH="~/.ti-docs-mcp/index"

# Optional: Embedding model
export TI_DOCS_TEXT_MODEL="all-MiniLM-L6-v2"
export TI_DOCS_CODE_MODEL="microsoft/codebert-base"

# Optional: Device (cpu/cuda)
export TI_DOCS_DEVICE="cuda"

配置文件

创建 ~/.ti-docs-mcp/config.yaml:

# MCP Server
mcp:
  name: "ti-docs-mcp"
  version: "1.0.0"

# Vector Store
vector_store:
  type: "chromadb"
  path: "~/.ti-docs-mcp/index"
  hnsw_space: "cosine"

# Embeddings (Local Models)
embeddings:
  text_model: "all-MiniLM-L6-v2"
  code_model: "microsoft/codebert-base"
  device: "cpu"  # or "cuda" for GPU
  batch_size: 100

# GLM 4.7
glm:
  api_key: "${GLM_API_KEY}"
  model: "glm-4.7"
  timeout: 30

# TI Documentation
ti_docs:
  product_family: "TDA4"
  sitemap_url: "https://e2e.ti.com/sitemapindex-standard.xml"
  crawl_delay: 4
  max_results: 50

# Chunking
chunking:
  text:
    chunk_size: 512
    chunk_overlap: 50
  code:
    chunk_size: 512
    chunk_overlap: 50

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发展

项目结构

ti-docs-mcp/
├── src/ti_docs_mcp/
│   ├── __init__.py
│   ├── cli.py              # CLI entry point with index command
│   ├── server.py           # MCP server with 5 tools
│   ├── ingest.py           # Document download & parsing
│   ├── embeddings.py        # Local embedding generation
│   ├── index.py            # ChromaDB vector operations
│   └── rag.py              # RAG system with GLM 4.7
├── tests/
│   ├── test_server.py       # MCP server tests
│   └── test_tools.py       # Tool implementation tests
├── .specify/memory/
│   ├── spec.md             # Full specification
│   ├── plan.md             # Implementation plan
│   ├── tasks.md            # Task breakdown
│   └── clarify.md          # Clarification answers
├── config.yaml             # Default configuration
└── pyproject.toml          # Package metadata

添加新工具

在中定义工具 server.py:

@mcp.tool()
async def my_new_tool(param: str) -> dict:
    """
    Tool description here.

    Args:
        param: Parameter description

    Returns:
        Tool response
    """
    # Your implementation
    return {"result": "value"}

文档在 .specify/memory/spec.md
更新中的任务列表 .specify/memory/tasks.md
使用嵌入和向量搜索实现
使用MCP客户端进行测试

运行测试

# Run all tests
pytest

# Run specific test file
pytest tests/test_server.py

# Run with coverage
pytest --cov=src/ti_docs_mcp

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故障排除

索引中没有文档

# Check if index exists
ls ~/.ti-docs-mcp/index

# Clear and rebuild
ti-docs-mcp index --clear

GLM API密钥错误

# Set API key
export GLM_API_KEY="your-key"

# Verify
echo $GLM_API_KEY

嵌入生成缓慢

# Use GPU if available
ti-docs-mcp index --device cuda

# Or reduce batch size

MCP客户端无法连接

确保MCP服务器正在运行：

# Start server in foreground (for debugging)
ti-docs-mcp

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演出

嵌入生成： 每份文档约50ms（全MiniLM-L6-v2，CPU）
矢量搜索： \<50ms（ChromaDB HNSW指数）
组件查找： \<100ms（精确匹配搜索）
语义搜索： \<200ms（包括嵌入生成）
技术问答： \<2s（取决于GLM 4.7响应时间）

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需求

Python 3.8+
最低4GB RAM（用于嵌入和矢量数据库）
磁盘空间：约100MB，可容纳1000个文档（ChromaDB+嵌入）

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项目状态

当前版本： 1.0.0（阿尔法-MVP）

已实施：

✅ 带stdio传输的MCP服务器
✅ 5个具有实际实现的工具
✅ 本地嵌入（全MiniLM-L6-v2）
✅ ChromaDB矢量数据库
✅ 集成GLM 4.7的RAG系统
✅ 文档下载和解析（HTML）
✅ CLI索引命令

开发中：

⏳ PDF解析（pymupdf4llm）
⏳ 增量索引更新
⏳ 输入验证
⏳ 单元测试
⏳ 性能优化

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许可证

MIT许可证——有关详细信息，请参阅许可证文件。

贡献

此项目使用规范驱动开发。看规格套件文档对于工作流。

致谢

MCP协议
句子变换器用于本地嵌入
ChromaDB 矢量数据库
GLM 4.7 用于RAG问答

支持

有关问题、疑问或贡献，请访问：

GitHub问题：https://github.com/openclaw/ti-docs-mcp/issues
不一致：https://discord.com/clawd
文档：https://docs.openclaw.ai

Ti Docs MCP

快速接入

详细介绍

ti docs mcp

概述

特性

安装

来自PyPI（推荐）

来源

用法

先决条件

步骤1：索引TI文档

步骤2：启动MCP服务器

MCP工具

工具1： ti_search

工具2： component_lookup

工具3： product_info

工具4： sdk_search

工具5： ti_question

与AI代理集成

Gemini CLI

克劳德桌面

光标IDE

Cline（VS代码扩展）

Continue.dev

其他MCP客户端

配置

环境变量

配置文件

发展

项目结构

添加新工具

运行测试

故障排除

索引中没有文档

GLM API密钥错误

嵌入生成缓慢

MCP客户端无法连接

演出

需求

项目状态

许可证

贡献

致谢

支持

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接入字段

权限和风险

来源信息

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工具1： `ti_search`

工具2： `component_lookup`

工具3： `product_info`

工具4： `sdk_search`

工具5： `ti_question`